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,汇报人010203040506人工神经网络是一种模拟人脑神经网络的结构和功能的数学模型由大量简单的处理单元组成,能够实现复杂的非线性映射具有自学习和自适应能力,能够从数据中学习并自动调整参数广泛应用于模式识别、计算机视觉、自然语言处理等领域1943年,McCulloch和Pitts提出神经元模型1958年,Rosenblatt提出感知器模型1986年,Rumelhart等人提出反向传播算法1998年,LeCun等人提出卷积神经网络2012年,Hinton等人提出深度信念网络2015年,Google提出深度学习框架TensorFlow神经元模型模拟生物神经元激活函数将神经元的输入转的结构和功能换为输出网络结构由多个神经元通过学习算法通过调整网络参数,使网络输出接近目标输出连接组成自然语言处语音识别图像识别理推荐系统自动驾驶金融风控结构由输入层、特点信息从输应用图像识别、训练方法反向传播算法,通过调整若干隐藏层和输入层向前传播,语音识别、自然权重和偏置来优化出层组成没有反馈连接语言处理等领域模型l循环神经网络(RNN)是一种能够处理序列数据的神经网络模型l RNN通过引入循环结构,可以处理序列数据中的时间依赖关系l RNN在语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用l RNN的常见结构包括长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)自组织神经网自组织神经网自组织神经网自组织神经网络的主要类型络是一种能够络的主要特点络的主要应用包括自组织特自动学习并提是能够自动调领域包括图像征映射取特征的神经整网络结构,处理、语音识(SOFM)、自网络模型以适应不同的别、自然语言组织映射(SOM)输入数据处理等等l概念一种多层次的神经网络模型,具有强大的学习能力和泛化能力l特点具有多个隐藏层,可以处理复杂的非线性问题l应用广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域l挑战训练难度大,容易过拟合,需要大量的数据和计算资源反向传播算法是一种常用的神经网络训练方法反向传播算法的基本思想是将输出层的误差反向传播到各层,并调整各层的权重和偏置反向传播算法的优点是可以快速收敛到最优解反向传播算法的缺点是容易陷入局部最优解,需要设置合适的学习率和动量参数更新规则使用梯度下降公优点简单、易于实现、适式,每次更新参数用于大多数问题基本原理通过不断调整参缺点容易陷入局部最优解,数,使损失函数最小化需要选择合适的学习率定义牛顿法是一种基于牛顿第二定律的优化算法原理通过迭代计算目标函数的Hessian矩阵和梯度向量,逐步逼近最优解特点收敛速度快,适用于多维非线性优化问题应用场景人工神经网络训练、机器学习等领域原理通过求特点收敛速应用广泛应注意事项需解线性方程组,度快,稳定性用于神经网络要选择合适的找到最优解好训练,特别是步长和初始值,深层神经网络以避免陷入局部最优解目的防止过拟合,提高泛化能力方法L1正则化、L2正则化、Elastic Net正则化等应用在深度学习、图像处理、自然语言处理等领域广泛应用效果可以有效降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力l集成学习技术是一种将多个模型组合起来进行预测的方法l集成学习技术可以提高模型的泛化能力和预测精度l集成学习技术包括Boosting、Bagging、Stacking等方法l集成学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用原理在训练优点可以避应用广泛应注意事项需过程中,如果免过拟合,提用于深度学习、要设置合适的模型的性能不高模型的泛化机器学习等领停止条件,避再提高,就停能力域免过早停止训止训练练学习率调整法的目的提高神经网学习率调整法的方法包括固定学络的训练效率和准确性习率、动态学习率、自适应学习率等添加标题添加标题添加标题添加标题学习率调整法的原理通过调整学学习率调整法的应用在图像识别、习率,控制神经网络的训练速度语音识别、自然语言处理等领域都有广泛应用自动驾驶通过识医疗诊断通过识安防监控通过识智能客服通过识别道路、行人、车别X光片、CT扫描别人脸、车牌等,别客户问题,提供辆等,实现自动驾等,辅助医生进行实现安防监控智能客服服务驶疾病诊断语音助手如Siri、Cortana等,通过语音识别技术实现人机交互语音翻译如Google Translate等,通过语音识别技术实现实时翻译语音搜索如Google VoiceSearch等,通过语音识别技术实现快速搜索语音识别系统如语音识别门禁系统、语音识别支付系统等,通过语音识别技术实现安全便捷的认证和支付情感分析分析文本中的情感倾向,如正自动摘要自动提取文本中的关键信息,面、负面、中立等生成摘要文本分类将文本自动分类到不同的类别,语音识别将语音转换为文本如新闻、小说、科技等机器翻译将一种语言的文本翻译成另一聊天机器人通过自然语言处理技术实现种语言人机交互电商平台通过分社交媒体根据用音乐平台根据用视频平台根据用析用户购买历史和户兴趣和社交关系,户听歌历史和喜好,户观看历史和喜好,偏好,推荐相关商推荐相关内容和广推荐歌曲和歌单推荐视频和节目品告强化学习研究强化神经网络迁移学习研究迁移神经网络模型,提高模型自主学习能力模型,提高模型在不同任务间和决策能力的迁移能力深度学习研究深度神经网络生成对抗网络研究生成对抗模型,提高模型性能和泛化能神经网络模型,提高模型生成力能力和对抗能力深度学习算法在图深度学习算法的优深度学习算法在医深度学习算法的安像识别、语音识别化和改进疗、金融等领域的全性和隐私保护问等领域的应用应用前景题研究背景随着人工智能技术的快速发展,可解释性成为人工智能领域的重要研究方向研究目标提高人工智能的可解释性,使人工智能更加透明、可理解研究方法采用深度学习、自然语言处理等技术,提高人工智能的可解释性研究进展目前,可解释性人工智能研究已经取得了一定的进展,但仍然存在许多挑战和问题l伦理问题人工智能的伦理问题包括隐私、安全、公平等l法规制定各国正在制定相关法规来规范人工智能的发展和应用l伦理原则需要遵循一些伦理原则,如透明性、可解释性、公平性等l法规执行需要加强法规的执行力度,确保人工智能的发展和应用符合伦理和法规要求汇报人。