还剩28页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
《神经网络理论基础》ppt课件•神经网络概述CONTENTS目录•前向传播•反向传播•深度神经网络•卷积神经网络•循环神经网络•神经网络的训练与优化CHAPTER01神经网络概述神经网络定义神经网络是一种模拟人类大脑神经元连接方式的计算模型,通过训练不断优化网络参数,实现对输入数据的分类、预测和识别等功能神经网络由多个神经元组成,每个神经元接收输入信号,经过加权求和、激活函数处理后输出到下一层神经元,最终实现复杂的非线性映射关系神经网络发展历程神经网络的起源可以追溯到20世纪401957年,心理学家Frank Rosenblatt1986年,Rumelhart和Hinton等人提年代,当时心理学家Warren提出了感知机模型,这是最早的神经网出了反向传播算法,使得神经网络能够McCulloch和数学家Walter Pitts提出络模型之一,用于解决模式识别问题通过梯度下降法进行训练,大大提高了了基于生物神经元的基本计算模型神经网络的性能神经网络基本结构前馈神经网络反馈神经网络输入信号通过神经元逐层传递,最终输出输入信号不仅向前传递,还向后传递,形结果这种结构是最常见的神经网络类型成一种反馈机制这种结构常用于处理序之一列数据和时间序列预测等问题卷积神经网络循环神经网络针对图像识别等任务设计的特殊结构,通针对序列数据设计的特殊结构,通过记忆过局部连接和池化操作降低数据维度,提单元实现信息的长期存储和传递,常用于高计算效率和准确性自然语言处理和语音识别等领域CHAPTER02前向传播线性代数基础线性方程组介绍线性方程组的基本概念、解法及其在神经网络中的应用矩阵运算重点讲解矩阵的加法、乘法、转置等基本运算,以及它们在神经网络中的重要性激活函数激活函数的定义解释激活函数的作用、定义域和值域,以及常用的激活函数类型激活函数的导数推导激活函数的导数公式,并解释其在神经网络训练中的意义神经网络前向传播过程数据输入说明如何将数据输入神经网络,以及数据预处理的重要性权重更新详细介绍权重更新的过程,包括权重的初始化、前向传播的计算以及梯度下降法的应用CHAPTER03反向传播误差函数均方误差衡量预测值与真实值之间的平均平方误差,计算公式为$E=frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}y_i-hat{y}_i^2$交叉熵误差用于分类问题,衡量预测概率分布与真实概率分布之间的差异,计算公式为$E=-sum_{i=1}^{N}sum_{j=1}^{K}y_{ij}loghat{y}_{ij}$梯度下降法定义梯度下降法是一种优化算法,通过不断迭代更新参数,使得损失函数逐渐减小并趋于最小值计算步骤计算损失函数关于参数的梯度,然后沿着负梯度的方向更新参数收敛性梯度下降法不一定能保证全局最优解,但在局部范围内可以找到一个较优解反向传播算法定义01反向传播算法是一种基于梯度下降法的优化算法,用于训练神经网络计算步骤02通过前向传播计算输出值,然后计算损失函数关于输出层的误差,再逐层传递误差并更新权重权重更新公式03$Delta w_{ij}=-etafrac{partial E}{partial w_{ij}}=-etafrac{partialE}{partial z_{j}}frac{partial z_{j}}{partial w_{ij}}$CHAPTER04深度神经网络深度神经网络概述深度神经网络是一种多层次的神经网络结构,通过增加隐藏层的数量来提高模型的表达能力深度神经网络能够自动提取输入数据的特征,并能够处理高维、非线性、复杂的数据深度神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果深度神经网络结构卷积神经网络(CNN)01适用于图像识别和计算机视觉任务,通过卷积层和池化层实现特征提取和空间信息的保留循环神经网络(RNN)02适用于序列数据和时间序列数据,通过引入循环结构实现序列信息的记忆和传递生成对抗网络(GAN)03由生成器和判别器两个网络组成,通过相互竞争实现数据的生成和鉴别深度神经网络优化方法随机梯度下降(SGD)最基本的优化算法,通过计算损失函数关于模型参数的梯度来更新参数动量法(Momentum)通过引入动量项加速参数更新,减少陷入局部最小值的可能性Adam结合了动量法和RMSProp,通过计算梯度的指数移动平均来调整学习率自适应优化算法(AdaGrad、RMSP…根据参数的梯度历史来动态调整学习率,适用于稀疏数据和特征具有不同尺度的情况CHAPTER05卷积神经网络卷积神经网络概述卷积神经网络是一种深度学习模型,主要用于图像识别和计算01机视觉任务它通过局部感知、权重共享和下采样等技术,实现对图像的层02次化抽象表示卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了03显著成果卷积层01卷积层是卷积神经网络的核心组成部分,负责从输入数据中提取特征02它通过卷积运算,将输入数据与一组可学习的滤波器进行卷积,得到一组特征图03卷积层的参数数量相对较少,能够有效地降低模型复杂度,减少过拟合的风险池化层01池化层是卷积神经网络中的一种下采样层,用于降低数据的维度和计算复杂度02它通过对输入数据进行降采样操作,如最大池化、平均池化等,提取出关键的特征信息03池化层能够有效地防止过拟合,提高模型的泛化能力CHAPTER06循环神经网络循环神经网络概述循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的01神经网络,能够捕捉序列数据中的时间依赖性RNN通过在时间维度上共享权重,实现对序列数据02的记忆能力,从而处理变长序列RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域03有着广泛的应用LSTM网络结构长短期记忆(LSTM)是一种特殊的RNN,通过1引入记忆单元和门控机制解决了RNN的梯度消失问题LSTM有三个门控结构输入门、遗忘门和输出2门,分别控制记忆单元的输入、遗忘和输出LSTM通过记忆单元实现了对长期依赖信息的记3忆,提高了RNN的记忆能力GRU网络结构010203门控循环单元(GRU)是另一种GRU有两个门控结构重置门和GRU相对于LSTM结构更简单,常见的RNN变体,与LSTM类似,更新门,分别控制记忆单元中信计算量较小,因此在某些场景下也通过引入门控机制来提高RNN息的重置和更新具有更好的性能的性能CHAPTER07神经网络的训练与优化过拟合与欠拟合问题过拟合当模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现较差时,就出现了过拟合这是因为模型过于复杂,对训练数据进行了过度拟合,导致丧失了泛化能力欠拟合当模型在训练数据和测试数据上的表现都不佳时,就出现了欠拟合这是因为模型过于简单,无法捕捉到数据中的复杂模式正则化技术L1正则化也称为Lasso正则化,通过对模型参数施加L1范数惩罚来实现正则化,有助于稀疏化模型参数,即很多参数会变为零,从而简化模型L2正则化也称为Ridge正则化,通过对模型参数施加L2范数惩罚来实现正则化,有助于防止模型过拟合,提高模型的泛化能力学习率调整策略学习率衰减随着训练的进行,逐渐减小学习率可以提高模型的泛化能力学习率预热将学习率预热至一个较高的初始值,然后逐渐降低,可以帮助模型更快地收敛学习率动荡周期性地改变学习率,例如使用周期性学习率调整策略,可以促进模型在训练过程中的探索和利用。