《ANN神经网络》课件

《神经网络》ANN PPT课件神经网络是一种机器学习算法，模拟大脑中神经元之间的联结，能够学习和识别模式、执行分类以及预测未来结果神经元和神经网络神经元神经网络的组成是神经网络的基本单位，接收和处理传入的信息，由多个神经元按照不同的层次组成，包括输入层、并将信息传递给下一个神经元隐藏层和输出层神经元之间的连接通过加权的连接来模拟人类大脑中神经元之间的信息传递前馈神经网络和反馈神经网络的区别前馈神经网络FFNN前馈神经网络按照层次结构，信息流只从前往后传递，适用于图像分类、语音识别等应用反馈神经网络RNN反馈神经网络中信息可以在网络中形成环路，使其可以进行时间序列预测、自然语言处理等应用监督学习、无监督学习和强化学习监督学习无监督学习强化学习输入数据和对应的预期结果作只有输入数据没有预期输出，让模型与环境互动，根据行动为训练数据，通过优化模型参通过寻找数据之间的内在关联的奖励或惩罚来调整模型参数，数最小化预测结果和真实结果性和隐藏的结构，发现数据中实现智能决策的误差，常用于分类和回归问的规律和模式题中基于前馈神经网络的图像分类数据集数据集MNIST CIFAR-10用于手写数字图像识别，包含60,000张训练图像和用于图像分类任务，包含10个类别，共60,000张10,000张测试图像32x32的彩色图片数据集ImageNet用于大规模图像识别和定位任务，包含超过1400万张高分辨率图像，分为1000个类别基于反馈神经网络的时间序列预测循环神经网络1RNN具有时间反馈能力，输入数据之间存在前后依赖关系，适用于天气预报、股价预测等应用长短时记忆网络2LSTM对RNN进行了改进，增加了一个内存单元和三个控制门，可以更好地解决“长期依赖”的问题门控循环单元3GRU与LSTM类似，但只有两个控制门，不需要专门的内存单元，训练速度更快神经网络的训练过程和算法算法算法1BP2Adam通过反向传播算法，根据输出误差和梯度下结合了Adagrad和RMSprop优点的一种有效的降法更新网络参数，目标是最小化误差函数优化算法，自适应的调节学习率，以加快训练速度神经网络的激活函数和正则化方法激活函数正则化方法每个神经元的输出需要通过激活函数进行非线性映可避免过拟合现象和提高模型泛化能力，常用的有射，目前比较流行的有sigmoid、tanh和ReLU等L

1、L2和Dropout等深度学习与卷积神经网络、循环CNN RNN神经网络卷积神经网络循环神经网络CNN RNN常用于图像和视频领域的分类、检测和分割等应用，适用于时序数据处理，例如文本生成、机器翻译和具有平移不变性和局部感受野等特点语音识别等任务，能够自适应地接收任意长度的输入序列深度学习在自然语言处理和计算机视觉中的应用自然语言处理1应用于文本分类、情感分析、问答系统和自然语言生成等领域，常用的模型包计算机视觉2括word2vec、LSTM和transformer等应用于目标检测、图像分割、姿态估计和人脸识别等任务，常用的模型包括YOLOv

3、Mask RCNN和OpenPose等生成对抗网络和强化学习中的算GAN法生成对抗网络GAN由一个生成器和一个鉴别器组成，能够生成高质量的图像、声音和文本等结果常用的算法包括DCGAN、WGAN和CycleGAN等强化学习中的算法基于马尔科夫决策过程，通过试错学习和策略优化算法，实现人工智能的智能决策常用的算法包括Q-learning、DQN和actor-critic等神经元和生物神经元的异同神经元1是神经网络的基本单位，是一种用于计算的抽象模型，只有输入和输出，以及需要学习的权重和偏置生物神经元2是神经系统的基本单位，由轴突、树突、细胞体和突触等结构组成，与其他神经元具有复杂的生物学表现和相互作用神经网络的优势和局限性优势局限性具有自主学习、自适应、非线性和可并行处理等优需要大量数据和计算资源进行训练和推理，容易出势，能够处理高维度数据和复杂的非线性问题现过拟合现象，可解释性差，且目前仍存在许多开放性问题神经网络在大数据时代的应用和未来展望应用场景未来展望由于具有处理海量、高维度的数据的能力，神经网随着数据量的暴增和算法的不断改进，神经网络将络在金融、医学、制造等领域都得到了广泛应用在自动驾驶、机器人、人机交互等领域发挥更大的作用，并且催生出更多相关技术的发展参考文献和拓展阅读建议参考文献:

1.Bishop,C.M.

1995.Neural Networksfor PatternRecognition.Oxford UniversityPress.

2.Goodfellow,I.,Bengio,Y.,Courville,A.

2016.Deep Learning.MIT Press.

3.LeCun,Y.,Bengio,Y.,Hinton,G.

2015.Deep Learning.Nature,521,436-

444.拓展阅读建议:

1.《深度学习》白板推导与Python实战

2.《Python深度学习》实践指南

3.《自然语言处理综论》

4.《计算机视觉综论》。