《人工神经网络建模》课件

《人工神经网络建模》PPT课件•人工神经网络简介•人工神经网络的基本原理•常见的人工神经网络模型•人工神经网络的实践应用目•人工神经网络的未来展望录contents01人工神经网络简介CHAPTER人工神经网络的基本概念人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信号传递过程来实现对数据的处理和分类人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，各层之间通过权重连接，以实现从输入到输出的映射人工神经网络通过不断调整权重和阈值，以最小化输出与实际结果之间的误差，从而实现学习与优化人工神经网络的发展历程1943年，心理学家McCulloch1982年，Hopfield网络模型被和数学家Pitts提出了第一个神提出，主要用于优化计算和联经元模型，即MP模型想记忆1957年，Rosenblatt提出了感1986年，Rumelhart和Hinton知机模型，这是最早的能够学等人提出了反向传播算法，使习并解决基本问题的神经网络得多层感知机成为可能，从而模型开启了深度学习的时代人工神经网络的应用领域语音识别推荐系统利用循环神经网络对语音信号利用深度神经网络对用户行为进行编码和识别进行建模，从而为用户推荐感兴趣的内容图像识别自然语言处理金融风控利用卷积神经网络对图像进行利用循环神经网络和变压器模利用深度学习技术对金融数据分类、检测和识别型对文本进行分类、生成和对进行风险评估和预警话等任务02人工神经网络的基本原理CHAPTER神经元模型总结词神经元是构成神经网络的基本单元，模拟人脑神经元的工作方式详细描述神经元接收多个输入信号，通过加权求和、激活函数等处理后产生输出信号，传递给其他神经元前向传播和反向传播总结词前向传播是输入数据通过神经网络传递到输出端的过程，反向传播是根据输出与期望值之间的误差调整网络参数的过程详细描述前向传播过程中，数据从输入层开始，经过隐藏层处理后到达输出层，产生预测结果反向传播则根据预测误差逆向调整权重和偏置等参数，使网络逐渐逼近目标值激活函数与非线性映射总结词激活函数决定神经元的输出方式，非线性映射使神经网络能够学习并处理复杂的输入输出关系详细描述激活函数定义了神经元的输出方式，常见的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU等非线性映射使得神经网络能够学习并处理非线性关系，扩展了网络的表达能力神经网络的训练与优化总结词训练神经网络需要使用大量数据，通过优化算法不断调整网络参数，提高预测准确率详细描述训练神经网络时，使用训练数据对网络进行多次迭代训练，根据预测误差调整权重和偏置等参数优化算法如梯度下降、随机梯度下降等用于寻找最优参数配置，提高网络的性能03常见的人工神经网络模型CHAPTER感知机模型感知机模型是最早的人工神经网络模型，由心理学家Rosenblatt于1957年提出它是一个线性分类器，通过训练可以学习将输入样本分成两类感知机模型的学习过程采用迭代优化算法，通过不断调整权重和阈值来最小化分类误差感知机模型具有简单、易于实现和训练速度快等优点，但同时也存在一些局限性，如无法处理线性不可分数据集多层感知机模型（MLP）多层感知机模型是感知机模型的扩展，通过引入隐藏层MLP采用反向传播算法进行训练，通过不断调整权重和来提高模型的表达能力阈值来最小化输出误差MLP可以处理复杂的非线性问题，因此在图像识别、语MLP也存在一些问题，如容易陷入局部最优解和过拟合音识别和自然语言处理等领域得到了广泛应用等卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是专门为处理图CNN通过采用卷积运算和池CNN在图像分类、目标检测CNN也存在一些问题，如参数量大、训练时间长和计算资像数据而设计的神经网络模型化运算来提取图像中的局部特和图像生成等领域取得了很好源需求高等征，并采用多层次结构来逐步的效果，是当前深度学习领域抽象和表示图像信息最活跃的研究方向之一循环神经网络（RNN）01循环神经网络是用于处理序列数据的神经网络模型02RNN通过引入循环结构来记忆历史信息，并采用递归方式更新神经元状态，从而能够处理序列数据中的时序依赖关系03RNN在自然语言处理、语音识别和机器翻译等领域取得了很大的成功04RNN也存在一些问题，如梯度消失和梯度爆炸等长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是循环神经网LSTM通过控制记忆单元的状LSTM在语音识别、机器翻译络的一种变体，通过引入记忆态来选择性地遗忘或保留历史和文本生成等领域取得了很好单元来解决梯度消失问题信息，从而能够更好地处理长的效果，是当前深度学习领域序列数据的重要分支之一04人工神经网络的实践应用CHAPTER图像识别与分类总结词利用人工神经网络对图像进行识别和分类，提高分类准确率详细描述通过训练神经网络对大量图像数据进行学习，使其能够自动识别和分类图像，广泛应用于目标检测、人脸识别、物体识别等领域语音识别与合成总结词将语音信号转化为文本或执行相反操作，提高语音交互的智能化水平详细描述利用人工神经网络对语音信号进行识别和转换，实现语音到文本的转换或文本到语音的合成，广泛应用于语音助手、智能客服、语音搜索等领域自然语言处理总结词对自然语言文本进行分析、理解和生成，提高人机交互的自然性和智能性详细描述通过训练神经网络对大量文本数据进行学习，使其能够理解自然语言文本的含义和上下文关系，实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能推荐系统与广告投放总结词利用人工神经网络对用户行为和兴趣进行分析，实现个性化推荐和精准广告投放详细描述通过训练神经网络对用户行为和兴趣数据进行学习，构建用户画像，实现个性化推荐和精准广告投放，提高用户满意度和广告效果股票市场预测与金融分析总结词利用人工神经网络对股票市场数据进行分析和预测，提高投资决策的准确性和收益性详细描述通过训练神经网络对股票市场数据进行学习，构建股票价格预测模型，为投资者提供参考和建议，帮助其做出更明智的投资决策05人工神经网络的未来展望CHAPTER深度学习与强化学习深度学习强化学习随着数据量的增长和计算能力的提升，强化学习与深度学习的结合，将使得人工深度学习在人工神经网络中的应用将更神经网络能够更好地适应动态环境，通过加广泛，能够处理更复杂、高维度的数VS与环境的交互不断优化自身的决策能力据，提高模型的准确性和泛化能力自监督学习与无监督学习自监督学习无监督学习利用无标签数据进行自我监督学习，提高人在无标签数据中发现潜在的模式和结构，用工神经网络的自我学习能力，减少对大量标于聚类、降维、异常检测等任务，提高数据注数据的依赖处理效率可解释性与透明度可解释性透明度随着人工智能应用的广泛，对模型的可解释通过可视化技术、模型压缩等方法，提高人性要求越来越高，人工神经网络需要发展出工神经网络的透明度，使得模型更容易被理更易于理解的结构和算法，提高决策过程的解和信任透明度人工智能伦理与法规要点一要点二伦理问题法规制定随着人工智能技术的普及，伦理问题越来越受到关注，需各国政府需要制定相应的法规和政策，规范人工智能技术要关注数据隐私、算法公平性、人工智能的决策权等问题的发展和应用，确保技术的可持续发展和社会利益的最大化THANKS感谢观看。