人工神经网络

资 源 简 介

人工神经网络

详 情 说 明

人工神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，常用于模式识别和分类任务。本文将以二维空间中的样本分类为例，介绍如何实现一个简单的神经网络分类器。

首先，我们需要生成指定类别的样本数据。通过设置类中心的范围、类别数目和每个类别的标准差，我们可以在二维平面上随机生成1000个样本点。这些样本点的分布可以直观地展示不同类别的分离程度。

接下来，我们建立一个简单的神经网络，初始时设置5个神经元。神经网络权值的初始化通常采用随机方法，这些初始权值决定了网络的起点。初始权值可以在图中绘制，以便观察其分布情况。

训练过程中，步长的选择对网络性能有重要影响。我们分别采用不同的步长训练网络，并观察权值的变化。权值的分布图可以反映训练过程中网络的收敛情况。较小的步长可能导致收敛速度慢，而较大的步长可能导致震荡或不稳定。

训练完成后，我们可以利用网络对特定输入向量进行分类。通过输入测试样本，网络会产生相应的输出结果，从而判断其所属类别。训练后的权值同样可以在图上绘制，与初始权值对比，可以直观地看到训练的优化效果。

本文的方法适用于简单的分类任务，通过调整参数如神经元数目、步长和样本分布，可以进一步优化网络的性能。