《人工神经网络》课件

《人工神经网络》PPT课件,汇报人目录0102添加目录项标题人工神经网络概述0304神经网络基础知识人工神经网络算法0506神经网络应用案例神经网络优化与改进07未来发展趋势与挑战Part One单击添加章节标题Part Two人工神经网络概述定义与背景l人工神经网络一种模拟人脑神经网络结构和功能的数学模型l背景人工智能领域的一个重要分支，起源于20世纪50年代l发展历程经历了多次高潮和低谷，近年来随着深度学习技术的发展，再次受到广泛关注l应用领域广泛应用于模式识别、计算机视觉、自然语言处理等领域发展历程1943年，McCulloch和Pitts提出神经1998年，LeCun等人提出卷积神经网元模型络2012年，Hinton等人提出深度信念网1958年，Rosenblatt提出感知器模型络1986年，Rumelhart等人提出反向传播2015年，Google提出深度学习框架算法TensorFlow应用领域语音识别图像识别自然语言处理推荐系统自动驾驶金融风控Part Three神经网络基础知识神经元模型神经元是神经网络的基本单元神经元之间通过权重连接添加标题添加标题添加标题添加标题神经元模型包括输入层、隐藏层和神经元的激活函数决定了输出信号输出层的强度激活函数作用将神经元的类型Sigmoid、特点非线性、可应用深度学习、输入转换为输出Tanh、ReLU等微分机器学习等领域权重调整权重调整的目的优化神经网络的性能权重调整的方法梯度下降法、随机梯度下降法等权重调整的步骤计算损失函数、计算梯度、更新权重权重调整的影响因素学习率、批次大小、优化器等Part Four人工神经网络算法前向传播算法l输入层接收原始数据l隐藏层进行特征提取和转换l输出层输出预测结果l激活函数非线性变换，提高模型的表达能力l损失函数衡量预测结果与真实结果之间的差异l优化算法调整模型参数，最小化损失函数反向传播算法反向传播算法的基本原理反向传播算法的应用领域反向传播算法的优缺点反向传播算法的改进和发展深度学习算法卷积神经网络（CNN）用于图像处理和识别循环神经网络（RNN）用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理长短期记忆网络（LSTM）改进的RNN，用于处理长序列数据生成对抗网络（GAN）用于生成新数据，如图像生成和文本生成Part Five神经网络应用案例图像识别应用领域人脸识别、安防监控、自动驾驶等技术原理通过训练大量图像数据，学习图像特征，实现对图像的识别应用案例人脸识别、安防监控、自动驾驶等发展趋势深度学习、大数据、云计算等技术的发展，将进一步提高图像识别的准确性和效率语音识别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情感分析分析文本中的情感文本生成生成自然语言文本，倾向，如正面评价、负面评价如文章、诗歌等等推荐系统推荐系统是一种基于用户历史行为推荐算法协同过滤、深度学习、和偏好的个性化推荐服务矩阵分解等添加标题添加标题添加标题添加标题应用场景电商、社交媒体、视频应用效果提高用户满意度、增加网站等用户粘性、提高转化率等Part Six神经网络优化与改进正则化技术正则化技术简介一种用于防止过拟合和提升模型泛化能力的技术正则化方法包括L1正则化、L2正则化、Elastic Net正则化等正则化效果可以有效降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力正则化应用广泛应用于深度学习、机器学习等领域优化算法改进添加项标题添加项标题梯度下降法最常用的优化算法，通过调整参数以最小化损随机梯度下降法在梯度下降法的基础上，每次只使用一个失函数样本进行更新，提高了训练速度添加项标题添加项标题动量法在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速AdaGrad自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来度调整学习率，解决了学习率衰减的问题添加项标题添加项标题RMSProp在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平Adam结合了AdaGrad和RMSProp的优点，是目前最均，提高了算法的稳定性和收敛速度常用的优化算法之一新型网络结构卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网生成对抗网络（CNN）用（RNN）用络（LSTM）（GAN）用于图像处理和于处理序列数改进RNN，解于生成新数据，识别据，如语音识决长序列数据如图像生成和别和自然语言中的长期依赖文本生成处理问题硬件加速技术ASIC加速设计专GPU加速利用FPGA加速通过可量子计算加速利用的集成电路，针GPU强大的并行计编程逻辑门阵列，用量子计算的并行对特定的神经网络算能力，提高神经实现定制化的硬件性和纠缠特性，实算法进行优化，提网络的训练和推理加速器，提高神经现神经网络的高效高计算性能和能效速度网络的计算效率计算和优化比Part Seven未来发展趋势与挑战发展趋势l深度学习技术的广泛应用l神经网络模型的不断优化和创新l跨学科融合，如生物科学、物理学等l解决实际问题，如医疗、金融、交通等领域的应用面临的挑战模型可解释性如何提高模计算资源需求如何解决大型的可解释性，以便于人们规模神经网络计算资源需求理解和信任问题数据安全与隐私保护如何伦理和法律问题如何应对确保数据安全和用户隐私人工智能带来的伦理和法律问题未来研究方向l深度学习研究如何提高神经网络的深度和复杂度，以实现更复杂的任务l强化学习研究如何利用神经网络进行决策和优化，以实现更智能的决策l迁移学习研究如何利用已有的知识进行快速学习和适应新任务，以提高学习效率l生成对抗网络研究如何利用神经网络生成逼真的图像、声音等，以实现更逼真的生成效果THANKS汇报人。