《神经网络》课件 2

神经网络神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过大量神经元相互连接，实现智能的机器学习和数据分析神经网络的基本概念神经元1神经网络的基本单元，模拟人脑中的神经细胞，负责信息传递和处理神经层2由多个神经元组成的层级结构，形成神经网络的基础激活函数3非线性函数，用于增加神经网络的表达能力和适应性神经网络的训练算法前向传播和反向传播:前向传播反向传播输入数据通过网络前向传递，计算输出结果根据损失函数，利用梯度下降法，从输出层向输入层逐层调整权重和偏置处理过拟合和欠拟合问题过拟合模型过度学习训练数据，导致在新数据上表现不佳欠拟合模型无法充分拟合训练数据，无法准确预测新数据梯度下降算法批量梯度下降和随机梯度下:降批量梯度下降1每次更新所有样本的梯度，计算开销高，但收敛快随机梯度下降2每次只更新一个样本的梯度，计算开销低，但收敛速度相对较慢小批量梯度下降3每次更新一小批样本的梯度，综合了批量和随机梯度下降的优点神经网络的应用领域图像识别自然语言处理通过训练神经网络来识别图像中的对象和特征使用神经网络处理和理解自然语言文本，如机器翻译和情感分析语音识别金融风险评估将语音转换为文本，广泛应用于语音助手和语通过神经网络进行金融数据分析和风险评估，音指令提供精确的预测和决策支持卷积神经网络卷积神经网络（，）专门用于处理图Convolutional NeuralNetwork CNN像和视觉任务，具有良好的特征提取和分类能力卷积操作和池化操作卷积操作池化操作通过滑动窗口在输入图像上进行卷积运算，提取图通过缩小特征图的尺寸，减少计算量，保留主要特像的特征征卷积神经网络的训练和优化迁移学习1通过复用预训练的卷积层，减少训练时间和样本需求正则化2添加约束以防止过拟合，如、正则化和L1L2dropout优化器3选择合适的优化算法，如和，以加速训练过程Adam SGD递归神经网络递归神经网络（，）适用于处理序列数据，具有记忆和上下文理解能力Recurrent NeuralNetwork RNN长短时记忆网络（）LSTM长短时记忆网络是一种特殊的递归神经网络，通过门机制来有效处理长期依赖问题递归神经网络的应用领域自然语言处理递归神经网络可以处理文本序列，如情感分析和语义解析股票预测通过对历史股票价格序列建模，预测未来股价的涨跌机器翻译将一个语言中的句子自动翻译成另一个语言中的句子自编码器自编码器是一种无监督学习算法，用于数据的降维、特征提取和生成自编码器的训练方法编码1将输入数据压缩成低维表示，保留主要特征解码2将压缩的数据解码为重建的输入数据，尽量保持原始数据的信息重建误差3通过最小化输入数据与重建数据之间的误差来训练自编码器自编码器的应用场景图像去噪异常检测特征提取通过自编码器去除图像中的噪音，通过自编码器学习正常数据的分使用自编码器学习数据的紧凑表提高图像质量布，检测异常和离群点示，提取数据的重要特征。