【日積月累】 本文深入探討神經網絡優化技巧，涵蓋全局最優與局部最優的策略、經典的優化算法以及一些高級技巧。首先，我們將介紹Hebb學習規則以及常用的三種優化技巧，包括多組初始化、模擬退火和隨機梯度下降，并補充講解快照集成和神經網絡剪枝技術。然后，我們將深入探討經典神經網絡變種，例如小波神經網絡、RBF網絡、ART網絡、SOM網絡、Hopfield網絡、基于遺傳算法的網絡、級聯相關網絡、Elman網絡與Jordan網絡以及Boltzmann機、受限Boltzmann機和深度信念網絡等。最后，文章還將擴展討論神經網絡的黑箱問題和深度學習的特征學習能力。通過學習這些優化技巧，可以顯著提升神經網絡模型的性能和效率，并更好地理解神經網絡的內在機制。