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添加副标题人工神经网络ANN汇报人目录PART OnePART Two添加目录标题人工神经网络ANN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缺点PART ONE单击添加章节标题PART TWO人工神经网络ANN概述人工神经网络的发展历程添加添加1943年,Warren McCulloch和Walter1958年,Frank Rosenblatt提出感知器模标题标题Pitts提出神经网络概念型添加添加1986年,Geoffrey Hinton提出反向传播1998年,Yann LeCun提出卷积神经网络标题标题算法2012年,Alex Krizhevsky等人提出深度2015年,Google DeepMind的AlphaGo战添加添加卷积神经网络,在ImageNet竞赛中取得突胜人类围棋冠军,标志着人工智能的突破性标题标题破性成绩进展人工神经网络的基本原理神经元模型模拟生物神经元激活函数将输入信号转换为的结构和功能输出信号网络结构由输入层、隐藏层学习算法通过调整网络参数,使网络输出接近目标输出和输出层组成人工神经网络的应用领域推荐系统根据用户行为和偏好推荐商语音识别将语音信号转化为文字品、服务等图像识别识别图像中的物体、场景等自动驾驶感知环境、决策和控制车辆自然语言处理理解、生成和翻译自然金融风控预测股票价格、信用风险等语言PART THREE人工神经网络的基本结构输入层组成由多个神经元组成神经元每个神经元接收一个输入信号功能接收输入数据激活函数将输入信号转换为输出信号隐藏层概念位作用对神经元类激活函数训练方法应用广于输入层输入数据型通常常用的有反向传播泛应用于和输出层进行非线包括全连R eL U、算法是最图像识别、之间的一性变换,接、卷积、Sigmoid、常用的训语音识别、层或多层提取特征循环等类Tanh等练方法自然语言神经元型处理等领域输出层功能将输入信号转换为输出神经元类型通常为全连接神信号经元激活函数通常为非线性激活损失函数用于衡量输出层误差,如均方误差、交叉熵等函数,如ReLU、Sigmoid等激活函数作用将神经元类型Sigmoid、特点非线性、应用用于神经的输入转换为输Tanh、ReLU等可微分网络的隐藏层和出输出层PART FOUR人工神经网络的训练方法反向传播算法反向传播算法的基本原理反向传播算法的实现步骤反向传播算法的优缺点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更新规则使优点简单、缺点容易陷过调整权重和用梯度下降算易于实现、适入局部最优解,偏置,使损失法,每次迭代用于大多数问需要选择合适函数最小化更新权重和偏题的学习率和初置始值牛顿法牛顿法是一种优化算法,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起点牛顿法在每次迭代中,使用当前解的梯度和Hessian矩阵来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基本思想通过迭代求解目标函数,缺点计算复杂度高,需要较大的逼近最优解存储空间添加标题添加标题添加标题添加标题优点收敛速度快,稳定性好应用场景广泛应用于各种优化问题,如神经网络训练、图像处理等PART FIVE常见的人工神经网络模型多层感知器MLP激活函数常用的有ReLU、训练方法反向传播算法Sigmoid、Tanh等(BP算法)结构输入层、若干隐藏层、应用领域图像识别、语音输出层识别、自然语言处理等卷积神经网络CNN卷积神经网络是卷积神经网络的卷积神经网络在卷积神经网络的一种特殊的人工主要特点是使用图像分类、目标典型应用包括人神经网络,主要卷积层和池化层,检测、语义分割脸识别、自动驾用于处理图像、可以提取图像中等领域有着广泛驶、医学图像分视频等二维数据的局部特征和全的应用析等局特征循环神经网络RNN特点具有记忆功能,可以处理序列数据结构包含输入层、隐藏层、输出层,其中隐藏层具有循环连接应用语音识别、自然语言处理、时间序列预测等领域优点能够处理长序列数据,捕捉时间序列中的长期依赖关系缺点训练困难,容易出现长期依赖问题,需要采取措施解决长短期记忆LSTM特点能够处理长序列数据,应用语音识别、自然语言解决传统循环神经网络处理、图像识别等领域(RNN)的长期依赖问题原理通过门结构控制信息优缺点优点是能够处理长的输入和输出,实现长期记序列数据,缺点是计算复杂忆和短期记忆度高,训练时间长PART SIX人工神经网络的优缺点优点泛化能力强能够学习能力强能适应性强能够并行处理能力强处理各种类型的数够从大量数据中适应各种复杂的能够同时处理大据,包括图像、声学习并提取有用非线性问题量数据,提高计音、文本等的信息算效率缺点训练时间长需容易过拟合模难以解释模型计算资源需求大要大量的数据和型过于复杂,容的决策过程难以需要大量的计算时间进行训练易导致过拟合解释,难以理解资源和硬件设备其工作原理改进方向提高训练效率减少训练时间,提高训练效果增强泛化能力提高模型在不同数据集上的表现提高稳定性避免过拟合和欠拟合问题降低计算复杂度减少计算资源消耗,提高计算效率PART SEVEN人工神经网络的应用案例图像识别l应用领域人脸识别、车牌识别、图像检索等l技术原理通过训练大量图像数据,学习图像特征,实现对图像的识别l应用案例人脸识别系统、智能监控系统、自动驾驶系统等l发展趋势随着深度学习技术的发展,图像识别的准确性和速度不断提高,应用领域不断扩展语音识别语音识别是人工神经网络的重要应用领域之一语音识别技术可以应用于智能语音助手、语音输入法等场景语音识别技术可以提高人机交互的效率和准确性语音识别技术可以应用于语音翻译、语音搜索等场景自然语言处理语音识别将语音转化为文字机器翻译将一种语言翻译成另一种语言文本生成生成自然语言文本,如写诗、写小说等情感分析分析文本中的情感,如积极、消极、中立等推荐系统l推荐系统是一种基于用户历史行为和偏好的人工智能系统,用于向用户推荐他们可能感兴趣的商品、服务或内容l推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体等领域,以提高用户体验和增加用户粘性l推荐系统的核心是人工神经网络,它可以学习用户的历史行为和偏好,预测用户可能感兴趣的商品、服务或内容l推荐系统的成功案例包括亚马逊、Netflix、Spotify等公司的推荐系统THANK YOU汇报人。