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《神经网络》课件BP PPT探索神经网络的奇妙之旅,从基本原理到实际应用,带您深入了解这一先BP进的人工神经网络算法什么是神经网络BP神经网络是一种前馈人工神经网络,通过反向传播算法实现训练和学习它能够模拟人脑神经元的工作方BP式,提供了一种有效的模式识别和函数逼近方法神经网络的原理和基本结构BP神经元权重和偏置神经网络由多个神经元组成,每个神经元接每个神经元之间的连接都有一个权重,用来调BP收其他神经元传递过来的信息,并输出计算结整信息传递的影响力偏置则用于调整神经元果的激活阈值激活函数前馈和反向传播激活函数将神经元的输入映射到输出,常用的通过前馈过程将输入信息传递至输出层,并通激活函数包括、等过反向传播算法更新权重,实现网络的训练和Sigmoid ReLU学习神经网络的训练方法BP神经网络的训练方法包括批处理和在线学习批处理需要整个训练集进行BP一次前馈和反向传播,而在线学习则是逐个样本进行神经网络在分类任务中的应用BP数据预处理1对数据进行预处理,包括特征提取、标准化等,以提高神经网络的分类准确度BP网络架构设计2根据分类任务的复杂性和样本特点,设计合适的网络结构,包括隐藏层数、神经元训练和优化3个数等使用算法进行网络的训练和优化,不BP断调整权重和偏置,提高分类准确率神经网络在回归任务的应用BP回归分析时间序列预测股票市场预测神经网络可以应用于回归分神经网络在时间序列预测中神经网络可以通过学习大量BP BP BP析,通过学习输入和输出之间的有着广泛的应用,可以根据历史的历史交易数据,预测股票市场非线性映射关系,进行预测和拟数据预测未来趋势和数值的涨跌趋势,辅助投资决策合神经网络的优缺点分析BP神经网络的优点包括强大的学习能力、高度的灵活性和适应性,缺点包括BP训练时间长、易于陷入局部最优等如何选择神经网络的参数配置BP网络层数学习率12浅层网络适用于简单任务,深层网络适用于学习率决定每次更新权重的幅度,过大会导复杂任务,根据任务需求选择合适的网络层致震荡,过小会导致收敛慢,根据训练过程数调整学习率激活函数批处理大小34根据问题的性质选择合适的激活函数,如批处理大小影响权重的更新频率,过大会导、等致内存占用过高,过小会导致更新不稳定,Sigmoid ReLU根据硬件条件选择合适的批处理大小神经网络的批处理与在线学习BP批处理在线学习批处理通过一次性处理整个训练集,更新权重和偏在线学习逐个样本进行更新,适用于样本容量较大置,适用于样本容量较小的情况或数据不断增长的情况神经网络的过拟合与欠拟合问题BP过拟合指模型在训练数据上表现很好,但在新样本上表现差欠拟合指模型无法很好地拟合训练数据选择合适的网络结构和正则化方法,可以解决过拟合和欠拟合问题神经网络的模型选择和调优技巧BP交叉验证1使用交叉验证方法评估不同模型的性能,并选择最优的模型正则化方法2引入正则化项来抑制模型的复杂度,防止过拟合学习率调整3根据训练过程动态调整学习率,加速收敛和提高泛化能力神经网络在图像识别中的应用BP图像分类人脸识别物体检测神经网络可以通过学习大量神经网络在人脸识别领域具神经网络可以通过学习不同BPBPBP的图像样本,识别和分类不同的有广泛的应用,可以对人脸进行物体的特征,实现物体在图像中物体和场景准确的识别和验证的定位和检测。