神经网络综述及简单应用实例课件Matlab程序清华大学

神经网络简介神经网络是机器学习的一个重要分支，模拟人类大脑神经元的结构和功能它由多个神经元层组成，每个神经元都连接到其他神经元，并通过权重和激活函数进行信息传递课程目标了解神经网络基础掌握神经网络训练算法掌握神经网络应用实例熟练使用神经网Matlab络工具箱学习神经网络的基本结构，包学习反向传播算法，了解神经通过手写数字识别、线性回归括感知机、多层感知机等网络训练过程等案例，了解神经网络的实际掌握使用Matlab工具箱构建、应用训练和测试神经网络神经网络的基本结构神经网络由许多相互连接的神经元组成，每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并根据自己的权重和激活函数来计算输出神经元之间的连接权重决定了神经网络的学习能力神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层，输入层接收外部数据，隐藏层对数据进行处理，输出层输出预测结果神经网络可以模拟人脑的学习过程，通过训练来适应不同的数据模式和任务多层感知机神经网络多层感知机MLP是最常见的神经网络类型之一MLP由多个层组成，每个层都包含多个神经元这些神经元连接在一起，形成一个复杂的网络，能够学习复杂的模式MLP的优点在于它的通用性它可以用于解决各种问题，包括分类、回归和模式识别例如，在图像识别中，MLP可以用于将图像分类为不同的类别MLP的另一个优点是它能够学习非线性关系这使其成为处理复杂数据的一种强大工具MLP通常采用反向传播算法进行训练，该算法通过调整神经元的连接权重来最小化网络的误差反向传播算法计算输出误差比较神经网络的实际输出与期望输出，计算误差值误差反向传播将输出层误差沿着网络层级反向传播，计算各层神经元的误差更新权重根据各层神经元的误差，使用梯度下降法更新权重，降低误差循环迭代重复上述步骤，直到网络输出误差达到预设阈值神经网络的工作原理输入层1神经网络接受来自外部世界的输入数据，例如图像、音频或文本隐藏层2隐藏层对输入数据进行处理，通过非线性函数提取特征，学习数据之间的复杂关系输出层3输出层将隐藏层的特征转换为可理解的结果，例如分类标签或预测值激活函数函数函数函数Sigmoid ReLUTanh将输入值压缩到0到1之间，常用于二分对于正值保持线性，负值则为0，可有效解输出值介于-1和1之间，常用于多分类问类问题决梯度消失问题题神经网络的训练数据准备1收集数据、预处理数据、划分训练集和测试集网络初始化2随机初始化网络权重和偏置前向传播3输入数据通过网络，计算输出反向传播4计算误差，更新权重和偏置迭代训练5重复前向传播和反向传播，直到误差收敛神经网络的训练是一个迭代过程，目标是通过调整网络参数来最小化误差神经网络的特点自适应学习非线性映射

1.

2.12神经网络可以根据输入数据自神经网络可以处理非线性数据动调整权重和阈值，实现自适，并建立复杂的输入输出关系应学习并行处理鲁棒性

3.

4.34神经网络的结构可以实现并行神经网络对噪声和异常值具有计算，提高计算效率一定的容忍能力，具有鲁棒性神经网络的应用领域模式识别预测控制自然语言处理手写数字识别、图像分类、语股票价格预测、天气预报、疾机器人控制、自动驾驶、智能机器翻译、文本摘要、问答系音识别等.病诊断等.家居等.统等.手写数字识别实例手写数字识别是神经网络的一个经典应用，也是入门学习神经网络的最佳案例之一该实例将展示如何使用神经网络识别手写数字我们将使用MNIST数据集，这是一个包含70000个手写数字图像的数据集每个图像都是一个28x28像素的灰度图像，每个图像代表一个数字从0到9神经网络工具箱Matlab丰富的工具易于使用工具箱提供了各种神经网络模型提供了一套函数和命令，简化了，例如多层感知机、径向基函数神经网络的设计、训练和应用过网络和自组织映射网络程数据处理仿真和分析包括数据导入、预处理、特征提提供用于模拟神经网络性能、分取和可视化工具，便于准备神经析结果和可视化训练过程的工具网络训练数据函数创建前馈神经网络newff定义网络结构1设置神经网络的层数、节点数以及激活函数输入和输出层2指定输入和输出层的维度训练函数3选择适当的训练算法，例如梯度下降创建网络4使用newff函数生成前馈神经网络模型newff函数是Matlab神经网络工具箱中的一个重要函数，用于创建前馈神经网络模型它可以根据用户指定的参数，生成一个包含多个层的神经网络，并自动设置网络的结构和参数函数训练神经网络traintrain函数是Matlab神经网络工具箱中用于训练神经网络的函数数据准备1训练数据和测试数据网络初始化2神经网络结构和参数训练过程3使用训练数据更新网络权重性能评估4使用测试数据评估训练效果train函数接受训练数据、测试数据和神经网络结构作为输入参数，并通过迭代优化算法更新网络权重，以达到最佳的预测性能函数进行神经网络预测sim输入数据使用sim函数将训练好的神经网络应用于新的输入数据，进行预测网络计算sim函数根据训练好的网络权重和偏置，对输入数据进行计算，得到神经网络的输出结果输出结果sim函数返回神经网络的预测结果，可以是分类标签或连续值，取决于神经网络的类型和训练目标神经网络训练过程可视化神经网络训练过程可视化，可以直观地展现训练过程的趋势和效果通过可视化工具，可以观察训练损失、准确率等指标随时间变化的曲线图这些可视化结果可以帮助我们判断神经网络是否正在学习，并及时调整训练参数，提高训练效率手写数字识别实例代码实现使用Matlab神经网络工具箱中加载并预处理MNIST数据集，使用newff函数创建前馈神经网使用sim函数进行神经网络预测的函数实现手写数字识别模型将手写数字图像转换为神经网络，并使用train函数进行模型，并展示预测结果的训练和预测络可识别的格式训练手写数字识别结果展示准确率混淆矩阵错误识别展示神经网络识别手写数字的准确率，例如展示手写数字识别结果的混淆矩阵，展示模展示神经网络识别错误的例子，分析错误原90%，说明模型的性能型对不同数字的识别效果因，改进模型线性回归实例线性回归是一种常用的统计方法，用于分析变量之间线性关系应用实例预测房屋价格，根据面积、位置等因素进行预测Matlab提供了专门的函数进行线性回归分析，例如regress函数线性回归实例代码实现数据准备模型建立首先，需要准备线性回归模型所使用Matlab中的regress函数建立需的训练数据数据应包含自变线性回归模型该函数可以根据量和因变量，并应确保数据格式训练数据自动计算回归系数正确模型评估模型预测使用训练数据评估模型的性能，使用训练好的模型进行预测，例例如计算均方误差（MSE）或决如根据新的自变量值预测相应的定系数（R-squared）因变量值线性回归结果展示模型预测结果与实际值之间的对比图，展现模型的预测准确度图中展示了模型预测值与真实值的散点图，以及拟合的直线通过观察散点图和拟合直线，可以直观地评估模型的拟合程度非线性回归实例非线性函数拟合多项式回归数据点拟合非线性回归用于处理非线性关系数据，例如使用多项式函数来拟合数据，可以更好地捕通过训练神经网络，找到最佳的非线性函数正弦函数、指数函数等捉非线性关系来拟合数据点非线性回归实例代码实现非线性回归模型非线性回归模型使用神经网络来拟合非线性数据模型通过学习输入和输出之间的复杂关系来预测未来结果代码实现代码使用Matlab神经网络工具箱，并包含数据预处理、模型训练、模型预测等步骤非线性回归结果展示非线性回归结果展示，图形展示了模型预测值与实际值的匹配程度，并绘制了预测曲线，直观地展示了非线性关系结果显示模型预测值与实际值比较接近，模型能够较好地拟合非线性数据，并通过预测曲线体现了数据的非线性趋势聚类分析实例客户细分图像分割文档分类根据客户特征将客户分成不同的群体，例如将图像分成不同的区域，例如背景、前景、将文档分成不同的类别，例如新闻、博客、不同年龄段的客户、不同消费水平的客户、物体等评论等不同偏好的客户等聚类分析实例代码实现数据准备聚类算法选择12使用Matlab自带的iris数据集，采用K-means聚类算法，需要包含150个样本，每个样本包指定聚类数量，这里设置为3含4个特征，共有3个类别模型训练结果展示34使用kmeans函数进行聚类训练将聚类结果可视化，展示样本，输入为数据矩阵和聚类数量在不同类别的分布情况聚类分析结果展示聚类分析结果直观展示了数据样本的聚类结构，方便我们识别不同类别的数据样本不同颜色代表不同的聚类类别，每个样本点的颜色代表其所属的聚类类别神经网络应用总结手写数字识别线性回归聚类分析神经网络应用图像识别领域广泛应用，识别预测房价、股票价格等，线性客户细分、市场分析，将数据可用于各种领域，例如医疗、数字、字母等关系数据建模分组，发现潜在模式金融、交通等课程总结及QA本课程介绍了神经网络的基本结构、工作原理、训练方法以及在不同领域的应用实例我们通过Matlab神经网络工具箱，使用newff、train、sim等函数进行神经网络的创建、训练和预测，并演示了手写数字识别、线性回归、非线性回归和聚类分析等应用实例课程最后，我们将进行问答环节，帮助大家更好地理解神经网络的概念和应用希望大家在未来的学习和工作中能够灵活运用神经网络技术解决实际问题。