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人工神经网络模型汇报人PPT目录单击输入目录标题人工神经网络概述神经网络模型基础常见神经网络模型神经网络模型训练与优化应用案例分析添加章节标题人工神经网络概述定义与原理人工神经网络是一种模拟人脑通过训练,神经网络可以学习神经元连接方式的计算模型并自动提取输入数据的特征神经网络由多个神经元组成,神经网络通过反向传播算法不每个神经元都有一个权重,用断调整权重,以最小化输出结于将输入信号转换为输出信号果与实际结果之间的误差发展历程与现状人工神经网络的发展历程人工神经网络面临的挑战与未来发展趋势添加标题添加标题添加标题添加标题当前人工神经网络的应用领域深度学习在人工神经网络中的应用应用领域与优势应用领域图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等优势能够自动提取特征、具有较强的鲁棒性、能够处理非线性问题、能够处理高维数据等神经网络模型基础神经元模型l神经元的基本结构l神经元的激活函数l神经元的连接方式l神经元的训练方法激活函数及其性质激活函数的作用将神经元的输入映射到输出,引入非线性特性常见激活函数Sigmoid、Tanh、ReLU等激活函数的性质单调性、可微性、输出范围等激活函数的选择依据根据具体任务和数据特点进行选择神经网络结构与特点神经网络结构输神经网络特点并神经网络模型参数神经网络模型训练入层、隐藏层和输行计算、自适应学权重、偏置反向传播算法、梯出层习、泛化能力度下降法常见神经网络模型前馈神经网络l定义一种最简单的神经网络形式,各层级按照层级进行排列l特点各神经元按照层级进行排列,下一级的神经元只接收上一级神经元的输入,输出只传递给下一级的神经元l训练方法通过反向传播算法进行训练,不断调整权重和偏置,使得输出结果更加接近于真实结果l应用场景适用于一些简单的分类和回归问题,例如手写数字识别和房价预测等反馈神经网络定义一种具特点通过反应用用于解常见模型有反馈机制的馈环路实现信决时序问题、Elman网络、神经网络结构息的传递和加预测和优化控Jordan网络、工制等递归神经网络等自组织映射网络l定义自组织映射网络是一种无监督学习神经网络l特点能够自动提取输入数据的特征,并按照特征相似度进行分类l应用在模式识别、图像处理、语音识别等领域有广泛应用l算法基于竞争学习算法,通过竞争获胜神经元来更新权重深度学习网络卷积神经网络(CNN)适用于图像处理和计算机视觉任务循环神经网络(RNN)适用于序列数据和时间序列预测长短期记忆网络(LSTM)适用于处理时序数据和序列预测生成对抗网络(GAN)用于生成新的数据样本神经网络模型训练与优化损失函数与优化目标损失函数的定义与优化目标的选择常用的优化算法及超参数调整与模型作用其特点评估训练算法与过程前向传播算法反向传播算法梯度下降算法训练过程包通过输入层到根据预测值与通过不断迭代括数据预处理、输出层的计算,真实值之间的更新权重和偏模型构建、参得到预测值误差,调整权置,最小化损数初始化、训重和偏置失函数练循环、模型评估等步骤模型评估与调优方法模型评估指标过拟合与欠拟合早停法、学习率超参数调优网准确率、召回率、问题定义、原衰减等优化技巧格搜索、随机搜F1分数等因及解决方法索等应用案例分析图像识别与分类应用图像识别技术利用人工神经网络模型对图像进行特征提取和分类图像分类应用将图像自动分类到不同的类别中,提高分类准确率图像识别与分类应用案例展示一些成功的应用案例,如人脸识别、物体检测等未来发展前景探讨图像识别与分类应用未来的发展方向和应用前景语音识别与合成应用语音识别技术将语音转换为语音合成技术将文本转换为文本,实现人机交互语音,实现机器发声应用案例1智能客服,提高客应用案例2智能家居,实现语音控制家电设备户服务效率自然语言处理应用l文本分类利用神经网络模型对文本进行分类,如情感分析、垃圾邮件识别等l文本生成通过神经网络模型生成自然语言文本,如机器翻译、对话生成等l文本摘要利用神经网络模型对长篇文本进行摘要,提取关键信息l语音识别将语音信号转化为文本,实现语音识别功能其他领域应用案例医疗领域疾病预金融领域风险评交通领域智能驾能源领域智能电测、诊断和治疗估、投资决策和欺驶、交通流量管理网、能源生产和分诈检测和优化配优化挑战与未来发展前景当前面临的挑战与问题数据处理与模型训练模型的可解释性与透明度模型泛化能力与鲁棒性模型部署与实际应用未来发展趋势与展望深度学习技术的神经网络模型的人工智能技术的未来发展前景广不断发展不断优化广泛应用阔,具有巨大的潜力THANK YOU汇报人PPT。