监督式学习

训练数据包括输入向量的示例及其相应的目标向量的应用被称为监督学习问题。

无监督学习

在其他模式识别问题中，训练数据由一组输入向量x组成，没有任何对应的目标值。这种无监督学习问题的目标可能是在数据中发现相似的例子组，在这里它被称为聚类

模式识别和机器学习(Bishop, 2006)

监督式学习

无监督学习

例子:

监督式学习:

一袋苹果 一个橙色的袋子 =>构建模型 一个混合了苹果和橘子的袋子。 请分类

无监督学习:

一个混合了苹果和橘子的袋子。 =>构建模型 另一个喜忧参半的情况 请分类

监督式学习

监督学习是基于对数据样本的训练 来自已分配正确分类的数据源。 这种技术用于前馈或多层 感知器(MLP)模型。这些MLP有三个特点 特点:

一层或多层不属于输入的隐藏神经元 或者网络的输出层，使网络能够学习和 解决任何复杂的问题 神经元活动所反映的非线性为 可微的, 网络的互联模型表现出高度的互联性 连通性。

These characteristics along with learning through training solve difficult and diverse problems. Learning through training in a supervised ANN model also called as error backpropagation algorithm. The error correction-learning algorithm trains the network based on the input-output samples and finds error signal, which is the difference of the output calculated and the desired output and adjusts the synaptic weights of the neurons that is proportional to the product of the error signal and the input instance of the synaptic weight. Based on this principle, error back propagation learning occurs in two passes:

传球前进:

这里，输入向量被呈现给网络。这个输入信号向前传播，一个神经元一个神经元地通过网络，并出现在输出端 网络作为输出信号:y(n) = φ(v(n))，其中v(n)是神经元的诱导局部场，定义为v(n) =Σ w(n)y(n)。在输出层o(n)计算的输出与期望的响应d(n)进行比较，并找到该神经元的误差e(n)。在这一过程中，神经网络的突触权重保持不变。

向后传递:

产生于该层输出神经元的错误信号通过网络向后传播。这将计算每个层中每个神经元的局部梯度，并允许网络的突触权值按照delta规则发生变化，如下:

Δw(n) = η * δ(n) * y(n).

这种递归计算继续进行，对每个输入模式进行向前传递和向后传递，直到网络收敛。

人工神经网络的监督学习模式是有效的，可以解决分类、植物控制、预测、预测、机器人等线性和非线性问题。

无监督学习

Self-Organizing neural networks learn using unsupervised learning algorithm to identify hidden patterns in unlabelled input data. This unsupervised refers to the ability to learn and organize information without providing an error signal to evaluate the potential solution. The lack of direction for the learning algorithm in unsupervised learning can sometime be advantageous, since it lets the algorithm to look back for patterns that have not been previously considered. The main characteristics of Self-Organizing Maps (SOM) are:

它将任意维度的输入信号模式转换为 一维或二维映射，并自适应地执行这种转换 该网络表示具有单一的前馈结构 计算层由一排排排列的神经元组成 列。在表示的每个阶段，每个输入信号都被保留 在适当的情况下， 处理紧密相关信息的神经元是紧密的 它们一起通过突触连接进行交流。

计算层也被称为竞争层，因为该层中的神经元相互竞争变得活跃。因此，这种学习算法被称为竞争算法。SOM中的无监督算法 工作分为三个阶段:

竞争阶段:

对于呈现给网络的每一个输入模式x，计算与突触权值w的内积，竞争层神经元找到一个诱发神经元竞争的判别函数，在欧氏距离上与输入权值向量接近的突触权值向量被宣布为竞争获胜者。这个神经元被称为最佳匹配神经元，

i.e. x = arg min ║x - w║.

合作的阶段:

获胜的神经元决定了合作神经元的拓扑邻域h的中心。这是通过横向相互作用d之间 合作的神经元。这种拓扑邻域在一段时间内减小了它的大小。

适应阶段:

使获胜的神经元及其邻近神经元根据输入模式增加其判别函数的个体值 通过适当的突触权重调整，

 Δw = ηh(x)(x –w).

在训练模式重复呈现后，由于邻域更新，神经网络的权重向量倾向于跟随输入模式的分布，因此神经网络在没有监督的情况下进行学习。

自组织模型自然地代表了神经生物学行为，因此被用于许多现实世界的应用，如聚类，语音识别，纹理分割，矢量编码等。

参考。

监督学习:你给出各种标记的示例数据作为输入，以及正确的答案。该算法将从中学习，并开始根据输入预测正确的结果。示例:电子邮件垃圾邮件过滤器

无监督学习:你只提供数据，不告诉任何东西——比如标签或正确答案。算法自动分析数据中的模式。例如:谷歌新闻

机器学习是一个让机器模仿人类行为的领域。

你训练机器就像训练婴儿一样。人类学习、识别特征、识别模式并训练自己的方式，就像你通过输入各种特征的数据来训练机器一样。机器算法识别数据中的模式，并将其分类到特定的类别。

机器学习大致分为两类，有监督学习和无监督学习。

监督学习是一个概念，你有相应的目标值(输出)的输入向量/数据。另一方面，无监督学习的概念是只有输入向量/数据，没有任何相应的目标值。

监督学习的一个例子是手写数字识别，其中有对应数字[0-9]的数字图像，而非监督学习的一个例子是根据购买行为对客户进行分组。

我可以给你们举个例子。

假设您需要识别哪些车辆是汽车，哪些是摩托车。

在监督学习的情况下，你的输入(训练)数据集需要被标记，也就是说，对于你的输入(训练)数据集中的每个输入元素，你应该指定它是代表一辆汽车还是一辆摩托车。

在无监督学习的情况下，你不标记输入。无监督模型将输入聚类到基于相似特征/属性的聚类中。所以，在这种情况下，没有像“car”这样的标签。