《ANN神经网络》课件

人工神经网络人工神经网络是模仿生物神经网络结构和功能的计算模型ANN由许多相互连接的神经元组成，通过学习和训练，可以识别模式、ANN分类数据和进行预测什么是人工神经网络模拟生物神经网络学习和适应人工神经网络，简称，是一种模拟生物神经网络的计算神经网络能够通过学习来自数据的模式，并根据这些模式做ANN模型出预测或决策它由大量相互连接的神经元组成，每个神经元接收来自其他通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以不断学习和神经元的输入，并根据自身的权重和激活函数产生输出适应新的数据，从而提高其性能生物神经网络和人工神经网络的对比生物神经网络人工神经网络由生物神经元组成，复杂而高效，具有自适应性和学习能模拟生物神经网络，由人工神经元组成，处理信息并进行计力算神经网络的基本结构和工作原理神经元神经元是神经网络的基本单元每个神经元接收来自其他神经元的输入，并根据其权重和偏置进行计算，然后输出一个结果连接神经元之间通过连接进行通信每个连接都有一个权重，它决定了输入信号的影响力层神经元被组织成层输入层接收数据，隐藏层进行复杂的计算，输出层产生结果激活函数激活函数用于引入非线性，使网络能够学习复杂模式神经网络的分类前馈神经网络循环神经网络卷积神经网络自组织神经网络最常见的神经网络类型，信处理序列数据，节点之间有处理图像和视频数据，利用无监督学习，通过自适应方息流向单向传播，没有循环循环连接，允许信息在网络卷积操作提取特征，擅长识式组织神经元，无需预先定或反馈连接中循环流动别空间模式义目标输出感知机模型

2.感知机是神经网络中最简单的一种模型，它是一种线性分类器感知机由一个或多个输入，一个输出和一个激活函数组成感知机的结构和方程感知机单层神经网络结构输入层、权重、偏置、激活函数、输出层方程输出激活函数权重输入=*+偏置感知机是人工神经网络中最基本的形式它是一个简单的线性模型，可以用于解决二元分类问题感知机由多个输入节点、一个输出节点和一个激活函数组成输入节点接收来自外部的信息，每个节点都与一个权重相连权重表示输入信号对输出节点的影响程度偏置是神经元的一个阈值，用于决定神经元是否激活激活函数是一个非线性函数，它将加权和输入转换为输出感知机的训练算法和学习规则初始化权重1随机初始化神经网络的权重和偏置前向传播2根据输入数据计算神经元的输出误差计算3比较神经元输出和期望输出，计算误差反向传播4根据误差调整权重和偏置感知机的训练算法通过不断调整权重和偏置，使神经网络能够学习到输入和输出之间的映射关系感知机学习规则通过误差反向传播算法，更新权重，以最小化误差感知机的局限性线性可分问题无法解决异或问题感知机只能解决线性可分问感知机无法解决简单的异或问题，对于非线性问题无法进行题，这限制了它的应用范围分类训练过程可能不收敛感知机的训练过程可能不收敛，导致分类结果不准确多层神经网络

3.多层神经网络是人工神经网络中的一种重要类型，它由多个神经元层组成，这些层以非线性方式相互连接，形成一个复杂的计算结构多层神经网络能够学习更复杂、更抽象的模式，并可以用于解决更复杂的任务，例如图像识别、自然语言处理和机器翻译等神经网络的基本层结构神经网络通常由多个层组成，这些层按顺序排列，形成一个层次结构这些层通常包括输入层、隐藏层和输出层输入层负责接收来自外部的数据，并将数据传递到隐藏层隐藏层进行特征提取和非线性变换，然后将处理后的数据传递到输出层输出层负责生成最终的结果或预测隐藏层可以有多个，每个隐藏层都可以包含多个神经元每个神经元都包含一个激活函数，用于将输入信号转换成输出信号激活函数的种类繁多，常用的激活函数包括函数、函数等sigmoid ReLU激活函数的选择线性函数函数

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2.sigmoid12简单易懂，但无法处理非线性问题，且容易出现梯度消失将输入值压缩到之间，但梯度消失问题显著，训练速度0-1问题慢函数函数

3.tanh

4.ReLU34类似，但输出范围为到，解决梯度消失问题，解决梯度消失问题，训练速度快，但可能出现死区问sigmoid-11“”训练速度快题正向传播算法输入层1接收来自外部环境的输入数据，每个神经元代表一个特征值隐藏层2对输入数据进行非线性变换，提取特征，并传递到下一层输出层3将隐藏层处理后的信息转换为最终的输出结果，用于预测或分类反向传播算法

4.反向传播算法是训练多层神经网络的核心算法它通过计算误差梯度并反向传播来调整网络权重，逐步优化网络的预测能力误差反向传播算法的推导误差反向传播算法Backpropagation是一种用于训练多层神经网络的常用算法它通过计算网络输出的误差，并将其反向传播到网络中的每个神经元，以更新每个神经元的权重和偏差该算法首先计算网络输出与预期输出之间的误差，并将其分配给每个神经元然后，误差通过每个神经元连接的权重反向传播，直到到达网络的输入层1链式法则反向传播算法基于链式法则，用于计算每个神经元的梯度2权重更新梯度信息用于更新每个神经元的权重和偏差，以减少误差3迭代更新该过程重复进行，直到网络的误差达到可接受的水平算法的收敛性和局限性收敛性局部最小值误差反向传播算法的目标是算法可能陷入局部最小值，找到使网络误差最小的权重而不是全局最小值，导致模和偏置型性能下降过拟合梯度消失过拟合是指模型过度学习训在深层网络中，梯度可能会练数据，导致在测试数据上随着层数的增加而逐渐消的性能下降失，导致训练缓慢或停滞梯度下降优化技术梯度下降优化技术是神经网络训练中最常用的方法之一它通过计算损失函数的梯度来更新模型参数，从而降低损失函数的值随机梯度下降SGD1使用单个样本计算梯度批量梯度下降BGD2使用全部样本计算梯度小批量梯度下降MBGD3使用一部分样本计算梯度动量法Momentum4加速梯度下降自适应学习率方法AdaGrad,RMSprop,Adam5根据参数的历史梯度来调整学习率不同的梯度下降方法各有优缺点，选择合适的优化方法是提升神经网络训练效率的关键卷积神经网络

5.卷积神经网络是人工神经网络的一种，它在图像识别、自然语言CNN处理和语音识别等领域取得了巨大成功擅长处理具有空间结构的数据，例如图像和视频，并能自动提取特CNN征卷积层的作用和特性特征提取参数共享卷积层通过滑动窗口和卷积核对输入数据进行特征提取，提取卷积层使用相同的卷积核对图像的不同区域进行操作，减少了图像的局部特征，例如边缘、纹理和形状模型参数数量，提高了模型训练效率局部连接权值共享卷积层仅连接输入图像的局部区域，避免了全连接层的参数爆每个卷积核的权重在整个图像中共享，可以提取图像的全局特炸问题，降低了模型复杂度征，提高模型的泛化能力池化层的作用和特性特征降维平移不变性最大池化和平均池化减少特征图大小，降低计算量和内存占对输入数据的微小平移变化不敏感，提最大池化保留最显著的特征，平均池化用高模型鲁棒性保留平均特征卷积神经网络的典型结构卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成卷积层负责提取图像特征，池化层负责降低特征图的维度，全连接层负责将特征图映射到最终的分类结果常见的卷积神经网络结构包括、、、LeNet-5AlexNet VGG等这些网络结构在图像分类、目标检测、图像分ResNet割等领域取得了显著的成果递归神经网络

6.递归神经网络（）是一种专门处理序列数据的深度学习模型它在RNN自然语言处理、语音识别和机器翻译等领域发挥着重要作用循环神经网络的结构和特点序列建模循环神经网络专为处理时间序列数据而设计，例如语音、文本和视频它们能够捕获时间序列数据中的时间依赖关系，并理解数据随时间的演变循环结构循环神经网络包含循环连接，使信息能够在网络中传递和存储循环连接允许网络记住之前输入的信息，并将其应用于当前输入的处理长短期记忆网络LSTM细胞结构门控机制网络结构LSTM LSTM细胞具有三个门控机制遗忘遗忘门控制着从细胞状态中删除哪些信网络由多个细胞组成，它LSTM LSTMLSTM门、输入门和输出门，这些门控机制可息，输入门控制着哪些信息添加到细胞们以序列方式连接在一起，以便处理时以控制信息在细胞中的流动状态中，输出门控制着从细胞状态中输间序列数据出哪些信息递归神经网络在序列任务中的应用自然语言处理语音识别时间序列分析机器视觉可用于文本生成、机可用于语音识别，识可用于预测股票价可用于视频分析和目RNN RNN RNN RNN器翻译、情感分析和问答别语音中的单词和句子格、气温和其他时间序列标跟踪，识别视频中的对系统数据象和事件可以学习语音的声学RNN可以学习语言的语法特征，并识别不同的语音可以学习时间序列数可以学习视频中的时RNNRNNRNN和语义，并生成流畅、自模式据中的模式，并预测未来间信息，并识别视频中的然的文本的趋势动作和行为无监督学习与深度学习

7.无监督学习是一种机器学习方法，它不需要标记数据来训练模型深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来学习复杂数据中的模式这些技术在各种应用中都发挥着重要作用，包括图像识别、自然语言处理和机器翻译自编码器和生成对抗网络自编码器生成对抗网络

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2.12自编码器是一种无监督学习生成对抗网络由生GAN模型，用于学习数据的压缩成器和判别器组成，生成器表示它由编码器和解码器尝试生成与真实数据相似的组成，编码器将输入数据压样本，判别器则试图区分生缩成低维表示，解码器则尝成样本和真实样本试重建原始数据应用

3.3自编码器和在图像生成、文本生成、语音合成等领域有着GAN广泛的应用迁移学习和迁移应用迁移学习迁移应用将已训练好的模型应用于新任将神经网络模型应用于实际问务利用已学习到的知识，提题，例如图像识别、自然语言升新任务的学习效率降低数处理、机器翻译等领域据要求，简化模型训练过程优势节约时间和资源，提高模型精度，扩展应用范围，促进人工智能发展神经网络的未来发展趋势更强大的计算能力更智能的算法更广泛的应用领域随着硬件技术的进步，神经网络将拥有神经网络算法将更加智能化，能够更好神经网络将应用于更多领域，如医疗诊更强大的计算能力，处理更复杂的任地理解和学习人类的思维模式断、金融预测、自动驾驶等务。