《人工神经网络方法》课件

添加副标题人工神经网络方法汇报人目录PART OnePART Two添加目录标题人工神经网络概述PART ThreePART Four人工神经网络的基人工神经网络的训本结构练方法PART FivePART Six常见的人工神经网人工神经网络的优络模型化策略PART ONE单击添加章节标题PART TWO人工神经网络概述人工神经网络定义人工神经网络是一种模拟人脑神经具有自学习和自适应能力，能够从网络的结构和功能的数学模型数据中学习并自动调整参数添加标题添加标题添加标题添加标题由大量简单的处理单元组成，能够广泛应用于模式识别、计算机视觉、实现复杂的非线性映射自然语言处理等领域人工神经网络发展历程1943年，McCulloch和Pitts提出神经元模1998年，LeCun等人提出卷积神经网络型1958年，Rosenblatt提出感知器模型2012年，Hinton等人提出深度信念网络1986年，Rumelhart等人提出反向传播算2015年，Google提出深度学习框架法TensorFlow人工神经网络基本原理激活函数将神经元的输入网络结构由多个神经元通转换为输出过连接组成神经元模型模拟生物神经学习算法通过调整网络参元的结构和功能数，使网络输出接近目标值人工神经网络应用领域语音识别推荐系统图像识别自动驾驶自然语言处理金融风控PART THREE人工神经网络的基本结构输入层功能接收输入数据神经元数量根据输入数据的维度决定激活函数通常使用ReLU、Sigmoid等权重和偏置每个神经元都有对应的权重和偏置，用于计算输出隐藏层概念位于输入层和输出层之间的层作用对输入数据进行非线性变换，提高模型的表达能力神经元每个神经元都是一个非线性函数，对输入进行加权求和，然后经过激活函数处理连接神经元之间通过权重连接，权重表示神经元之间的关联程度输出层功能将输入神经元类型激活函数通损失函数用信号转换为输通常为全连接常为非线性激于衡量输出层出信号神经元活函数，如误差，如均方ReLU、误差、交叉熵Sigmoid等等激活函数作用将神经元的输入转换为输出类型Sigmoid、Tanh、ReLU等特点非线性、可微分应用用于神经网络的隐藏层和输出层PART FOUR人工神经网络的训练方法反向传播算法l反向传播算法的基本原理l反向传播算法的实现步骤l反向传播算法的优缺点l反向传播算法在实际应用中的案例梯度下降法基本原理通过调整权重和偏置，使损失函数最小化更新规则使用梯度下降算法，每次迭代更新权重和偏置优点简单易实现，适用于大多数问题缺点容易陷入局部最优解，需要选择合适的学习率和初始值牛顿法牛顿法是一种优化方法，用于求解非线性方程组牛顿法通过迭代求解，每次迭代都使用上一次的解作为新的起点牛顿法在每次迭代中，都会计算梯度和Hessian矩阵，以更新解牛顿法在人工神经网络的训练中，可以用于优化权重和偏置拟牛顿法l基本思想通过迭代求解目标函数，逼近最优解l优点收敛速度快，稳定性好l缺点需要计算Hessian矩阵的逆，计算量大l应用场景深度学习、机器学习等领域PART FIVE常见的人工神经网络模型多层感知器结构输入层、若干隐藏层、输出层激活函数常用的有sigmoid、ReLU等训练方法反向传播算法应用图像识别、语音识别、自然语言处理等领域径向基函数网络概述径向基函数结构径向基函数特点径向基函数应用径向基函数网络是一种基于径网络由输入层、隐网络具有局部响应网络在图像识别、向基函数的人工神藏层和输出层组成，特性，能够处理非语音识别、自然语经网络模型，广泛其中隐藏层使用径线性问题，具有较言处理等领域有着应用于模式识别、向基函数作为激活强的泛化能力广泛的应用数据挖掘等领域函数深度神经网络概念一种多特点具有多应用广泛应挑战训练难层神经网络，个隐藏层，可用于图像识别、度大，容易过具有强大的学以处理复杂的语音识别、自拟合，需要大习能力和泛化非线性问题然语言处理等量的数据和计能力领域算资源支持向量机原理通过最大化特点具有较强的应用场景文本分优缺点优点是泛分类间隔来寻找最泛化能力，适用于类、图像识别、生化能力强，缺点是优超平面高维数据物信息学等领域计算复杂度高，对缺失数据敏感PART SIX人工神经网络的优化策略正则化技术目的防止过拟合，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、机器学习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集成学习技术集成学习技术是一集成学习技术可以集成学习技术包括集成学习技术在图种将多个模型组合提高模型的泛化能Boosting、像识别、语音识别、起来进行预测的方力和预测精度Bagging、自然语言处理等领法Stacking等方法域有着广泛的应用早停法概念在训练优点可以避应用广泛应注意事项需过程中，当模免过拟合，提用于深度学习、要设置合适的型性能不再显高模型的泛化机器学习等领停止条件，如著提升时，提能力域验证集上的损前停止训练失不再下降等学习率衰减法目的防止模型过拟合，提衰减方式线性衰减、指数高模型泛化能力衰减、多项式衰减等学习率衰减在训练过程中，衰减周期根据模型性能和逐渐减小学习率训练时间，调整衰减周期PART SEVEN人工神经网络的未来展望深度学习的发展趋势l深度学习技术将继续发展，成为人工智能领域的主流技术l深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用将更加广泛l深度学习技术将更加注重实际应用，解决实际问题l深度学习技术将更加注重安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用l深度学习技术将更加注重可解释性和透明性，提高人们对其的信任度l深度学习技术将与其他技术相结合，如大数据、云计算、物联网等，共同推动人工智能的发展强化学习与深度学习的结合强化学习通过奖励和惩罚来学习如何做出决策深度学习通过多层神经网络来学习复杂的数据表示结合将强化学习和深度学习结合起来，提高学习效果应用在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域有广泛应用无监督学习与半监督学习的发展方向无监督学习通过数据挖掘和模式识别，实现自动分类和聚类半监督学习结合有标签和无标签数据，提高学习效果和泛化能力深度学习通过多层神经网络，实现更复杂的学习和预测任务强化学习通过与环境的交互，实现自主学习和决策优化THANK YOU汇报人。