本文目录一览：
- 1、智子五子棋
- 2、深度前馈网络
- 3、Softmax和sigmoid在gpu上的计算开销哪个更大?
- 4、常见神经网络类型之前馈型神经网络
- 5、SVM的类型和核函数选择
- 6、伤寒、副伤寒流行预测模型(BP神经网络)的建立
智子五子棋
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深度前馈网络
简而言之，RBF神经网络其实就是，具有不同激活函数和应用方向的前馈网络。【4】DeepFeedForword(DFF)深度前馈神经网络【4】DFF深度前馈神经网络DFF深度前馈神经网络在90年代初期开启了深度学习的潘多拉盒子。
深度前馈网络(deep feedforward network) ，也叫作前馈神经网络(feedforward neural network)或者多层感知机(multilayer perceptron， MLP)，是典型的深度学习模型。 前馈网络的目标是近似某个函数 。
深度前馈网络 （deepfeedforwardnetwork），也叫作前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork）或者 多层感知机 （multilayerperceptron，MLP）。对深度前馈网络的理解，从感知机的角度可能更易。
简而言之，RBF神经网络其实就是， 具有不同激活函数和应用方向的前馈网络 。 【4】Deep Feed Forword(DFF)深度前馈神经网络 【4】DFF深度前馈神经网络 DFF深度前馈神经网络在90年代初期开启了深度学习的潘多拉盒子。
深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。
Softmax和sigmoid在gpu上的计算开销哪个更大?
1、如果模型输出为非互斥类别，且可以同时选择多个类别，则采用Sigmoid函数计算该网络的原始输出值。 如果模型输出为互斥类别，且只能选择一个类别，则采用Softmax函数计算该网络的原始输出值。
2、总结：sigmoid将一个real value映射到（0，1）的区间（当然也可以是（-1，1）），这样可以用来做二分类。
3、Logistic 函数和 Tanh 函数都是 Sigmoid 函数，具有饱和性，但计算开销较大，且这两个函数在中间近似线性，在两端近似为常量，故可以利用分段函数来近似。softplus 函数常用来产生正态分布中的 和 参数。
4、为什么要取指数，第一个原因是要模拟 max 的行为，所以要让大的更大。 第二个原因是需要一个可导的函数。
5、计算量太大：指数函数与其它非线性激活函数相比计算量太大了。下一个要讨论的是解决了sigmoid中零均值问题的非线性激活函数。Sigmoid 和 Softmax 区别：sigmoid将一个real value映射到（0，1）的区间，用来做二分类。
常见神经网络类型之前馈型神经网络
1、前馈式神经网络是信息在网络中单向流动的结构，它的信息只能从输入层流向输出层。常见的前馈式神经网络有多层感知器和卷积神经网络。
2、连接方式不同：前馈型神经网络中，神经元之间只存在向前的连接，即输入层的神经元只与隐藏层的神经元相连，隐藏层的神经元也只与输出层的神经元相连。
3、前馈神经网络：是最常见的类型，第一层为输入，最后一层为输出。如果有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。它能够计算出一系列事件间相似转变的变化，每层神经元的活动是下一层的非线性函数。
4、 前馈型神经网络模型 前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），简称前馈网络，是人工神经网络的一种。
5、图像识别 图像识别是前馈型神经网络最常用的应用之一。在这种应用中，神经网络将输入图像转换为数字表示，并将其与存储在其内部的训练数据进行比较。一旦神经网络确定输入图像的数字表示，它就可以确定该图像属于哪一类别。
6、前馈神经网络、反馈神经网络和图神经网络。根据查询博客官网显示，神经网络可以分为三种主要类型：前馈神经网络、反馈神经网络和图神经网络。人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
SVM的类型和核函数选择
线性分类：线性可分性、损失函数（loss function）、经验风险（empirical risk）与结构风险（structural risk）。
SVM核函数是用来解决数据线性不可分而提出的，把数据从源空间映射到目标空间（线性可分空间）。
(1)线性核函数： K(X，Xp)=X’*Xp (2)多项式核函数 采用该函数的SVM是一个q阶多项式分类器，其中q为由用户决定的参数。(3)Gauss核函数 采用该函数的SVM是一种径向积函数分类器。
选择： 利用专家先验知识选定核函数，例如已经知道问题是线性可分的，就可以使用线性核，不必选用非线性核。 如果特征的数量大到和样本数量差不多，则选用线性核函数SVM或LR。 如果特征的数量小，样本的数量正常，则选用高斯核函数SVM。
选择合适的核函数：选择合适的核函数对于SVM的性能至关重要。不同的核函数适用于不同类型的数据和问题，选择错误的核函数可能会导致SVM性能下降。
svm RBF核函数的具体公式？Gauss径向基函数则是局部性强的核函数，其外推能力随着参数σ的增大而减弱。这个核会将原始空间映射为无穷维空间。
伤寒、副伤寒流行预测模型(BP神经网络)的建立
1、BP 神经网络模型在伤寒、副伤寒流行与传播预测中的应用 伤寒、副伤寒的传播与流行同环境之间有着一定的联系。
2、建立BP神经网络预测 模型，可按下列步骤进行：提供原始数据 训练数据预测数据提取及归一化 BP网络训练 BP网络预测 结果分析 现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。
3、通过建立BP神经网络模型，对桂林市乡（镇）伤寒、副伤寒发病等级与其地质环境因素进行分析，预测结果得出，83%的检验样本符合原始情况。
4、BP网络是一种具有3层或3层以上的阶层型神经网络。上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接，而每一层各神经元之间无连接。
5、使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。附件就是利用神经网络工具箱构建BP神经网络进行预测的实例。
6、BP神经网络可以用于实现预测离职预警，具体可分为以下几个步骤：数据采集与预处理：收集员工的相关信息，如个人资料、工作经验、绩效记录等，并进行数据清洗和特征提取。