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神经网络结构图画图软件

神经网络
2024-09-25 04:25:01
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⒈用matlab的神经网络工具箱（nntool命令开的窗口化工具）做bp神经网络时怎么生成误差曲
⒉神经网络结构搜索(NeuralArchitecturesearch)
⒊神经网络结构图绘图软件-如何画出神经网络的结构图

⒈用matlab的神经网络工具箱（nntool命令开的窗口化工具）做bp神经网络时怎么生成误差曲训练结束后，训练窗口中会出现一个绘图区域。当您单击“性能”按钮时，将出现误差曲线缩减图表。
反向传播（BP）神经网络是由Rumelhart和McCelland导的一组科学家于1986年提出的。这是目前根据误差反向传播算法训练的多层前馈网络。它是广泛使用的神经网络模型之一。 BP网络可以学习并存储大量的输入输出模式映射关系，而无需提前揭示描述这些映射关系的数学方程。学习规则是采用最速下降，通过反向传播不断调整网络的权重和阈值，以最小化网络的平方误差之和。 BP神经网络模型的拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。 ⒉神经网络结构搜索(NeuralArchitecturesearch)神经架构搜索是生成和优化网络结构的有效工具。
当网络的度和结构不确定时，使用循环神经网络（recurrentnetwork）作为控器，生成网络结构字段来构建子神经网络。训练子网络后的准确率作为控器的反馈信号（励信号），通过计算策略梯度（策略梯度）来更新控器，这是一个不断的迭代循环。在下一次迭代中，控器将有更高的概率提出高精度的网络结构。简而言之，随着时间的推移，控器将通过不断学习来改进搜索结果。如下图所示，这是一个网络结构搜索。
在神经架构研究中，我们使用控器来生成神经网络的超参数。控器使用循环神经网络。假设我们想要预测仅具有卷积层的前馈神经网络，我们可以使用控器来生成这些超参数的序列。
控器可以看到代理，生成的超参数序列（描述网络结构的字符串）可以为一系列代理动作。子网收敛后将达到精度。然后使用强化学习将控器训练为反馈信号。具体来说，为了优化结构，控器必须最大化预期反馈。期望反馈可以表示为：
由于不可微，所以不能使用传统的BP算法。我们需要使用反馈来更新代理策略参数以优化反馈。这里我们使用Williams提出的REINFORCE。这个公式结合了反馈和策略参数：
上面的值可以近似表示为：
是控器的一个批量样本网络模型的数量，是控器生成的网络。结构的超参数数量。是神经网络模型的准确率。
上面更新的梯度是梯度的无偏估计，但是方差很大。为了减少方差，我们使用基函数：。
只要不依赖于当前的动作，梯度的导数将始终是无偏估计。这里我们有精确的EMA指数移动平均线。
在神经网络研究中，训练一个子网可能需要几个小时。使用分布式训练和并行参数更新可以加速控器学习过程。我们使用参数服务器来保存所有参数。服务器将参数分发给控器。控器分为控器。每个控器使用获得的参数来构建模型。由于获得的参数可能不同，因此构建模型的策略也是随机的。因此，每次构建的网络结构都会不同。每个控器将构建一个批处理子网，然后并行训练该子网以达到准确性。计算参数的梯度。然后计算出梯度的控器将梯度传输到参数服务器并分别更新其负责的参数。接下来，控器获取更新的参数并开始构建新的神经网络模型。这里，每个控器独立发送自己的梯度更新服务器参数，控器之间不同步，随着时间的推移异步更新。这里的子网络训练次数是固定的（epochs）。这种并行架构如下图所示
以允许控器生成跳转连接。在第三层中，添加一个锚点，表示是否与上一层网络层连接：
表示控器层网络锚点的隐状态，范围从0到。根据这些sigmoid的结果，决定使用哪个网络层作为当前层的输入。和是可训练的参数。 [图像加载失败 (image-feb8fe-1558488967580)]
生成循环单元格。控器必须找到一个公式，该公式以为输入，,作为结果。最简单的形式是一个基本的循环单元格公式。更复杂的公式是广泛使用的LSTM循环单元。
RNN和基本的LSTM都可以描述为树结构，输入和输出变量为叶子。控器的RNN必须指示树中每个节点的组合方法（加法、逐元素乘法等）和活函数，用于融合两个输入并产生输出。然后，两个节点的输出用作树中下一个节点的输入。为了让控器选择这些方法和函数，我们按照一定的顺序对树中的节点进行号，以便控器可以顺序预测它们。 ⒊神经网络结构图绘图软件-如何画出神经网络的结构图Prism可以画神经网络图

可以。在GraphPadPrism绘的图形中，几乎所有元素都可以自由修改，包括坐标轴、、图例、比例、辅助线、网格线和神经网络图。神经网络中各种分叉的曲线绘方法需要一侧，因此草图绘方法会更准确。

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