人工神经网络建模

人工神经网络建模汇报人PPT目录人工神经网络概述人工神经网络的基本结构人工神经网络的训练和优化人工神经网络的应用场景人工神经网络概述什么是人工神经网络它由多个神经元组成，每个人工神经网络能够学习和自神经元都有一个权重，用于适应地调整其权重，以最小将输入信号转换为输出信号化预测误差人工神经网络是一种模拟人人工神经网络在许多领域都脑神经元连接方式的计算模有应用，如图像识别、语音型识别、自然语言处理等人工神经网络的发展历程1943年，心理学家W.S.McCulloch和数学家W.Pitts提出了MP模型，标志着人工神添加标题经网络的诞生添加标题1957年，Rosenblatt提出了感知机模型，它是第一个真正意义上的神经网络模型1986年，Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播算法，使得神经网络的学习能力得添加标题到了大幅提升1997年，Bengio等人提出了卷积神经网络的概念，为图像识别等任务提供了新的解决添加标题方案2006年，Hinton等人提出了深度学习的概念，使得人工神经网络的层次更加深入，进添加标题一步提高了其学习能力人工神经网络的基本原理l神经元模型模拟生物神经元的基本功能，作为人工神经网络的基本单元l前向传播输入信号通过神经元之间的连接传递，经过激活函数处理后得到输出信号l反向传播根据输出结果与期望结果的误差，调整神经元之间的连接权重，使输出结果更接近期望结果l训练过程通过多次迭代训练，逐渐优化神经网络模型，使其具有更好的预测和分类能力人工神经网络的基本结构前向传播和反向传播前向传播输入数据经过神经网络得到输出结果反向传播根据输出结果和目标值计算误差，并按照一定的规则调整神经网络的参数多层感知器模型输入层隐藏层输出层激活函数深度神经网络模型输入层隐藏层输出层激活函数权重和偏损失函数接收数据通过神经将神经网对神经元置调整衡量模型并传递给元之间的络的结果的输入进神经元之预测结果下一层连接传递输出行非线性间的连接与真实结信息变换强度和偏果之间的置差距人工神经网络的训练和优化损失函数和优化算法损失函数定义和计算方法，以及在训练过程中的作用优化算法常见的优化算法及其原理，如梯度下降法、随机梯度下降法等损失函数和优化算法的关系如何通过优化算法最小化损失函数损失函数和优化算法的选择根据具体问题和数据集选择合适的损失函数和优化算法梯度下降法定义梯度下降法是一种最优化算法，用于寻找函数的最小值原理通过迭代计算函数梯度，沿着梯度负方向更新参数，不断逼近最小值特点简单易行，适用于大规模数据集；但收敛速度较慢，可能需要多次迭代应用在人工神经网络建模中，梯度下降法常用于训练和优化神经网络参数正则化技术什么是正则化正则化技术的技术种类正则化技术在正则化技术的人工神经网络优缺点中的应用人工神经网络的应用场景图像识别应用场景图像分优势能够自动提应用领域安防、案例人脸识别技类、目标检测、人取特征、识别速度金融、医疗等术应用于手机解锁、脸识别等快、高准确率支付等场景语音识别技术原理基于应用场景语音语音转文字将智能家居与智深度学习算法，输入、语音控制、语音信号转化为能家居设备结合，对语音信号进行智能客服等文本，提高文字实现通过语音控处理、特征提取输入效率制家电的操作和识别自然语言处理文本分类对文本进行分类，如情感分析、垃圾邮件识别等文本生成生成自然语言文本，如机器翻译、智能客服等语音识别将语音转换为文本，如语音助手、语音搜索等语义理解理解文本中的含义和意图，如问答系统、对话系统等推荐系统电商推荐根据用音乐推荐根据用电影推荐根据用新闻推荐根据用户历史行为和偏好，户听歌历史和偏好，户观影历史和偏好，户阅读历史和偏好，推荐商品推荐音乐推荐电影推荐新闻THANK YOU汇报人PPT。