《ANN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》課件

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型。ANN由許多相互連接的神經(jīng)元組成，通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，可以識(shí)別模式、分類數(shù)據(jù)和進(jìn)行預(yù)測(cè)。什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱ANN，是一種模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型。它由大量相互連接的神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入，并根據(jù)自身的權(quán)重和激活函數(shù)產(chǎn)生輸出。學(xué)習(xí)和適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過學(xué)習(xí)來自數(shù)據(jù)的模式，并根據(jù)這些模式做出預(yù)測(cè)或決策。通過調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的數(shù)據(jù)，從而提高其性能。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由生物神經(jīng)元組成，復(fù)雜而高效，具有自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由人工神經(jīng)元組成，處理信息并進(jìn)行計(jì)算。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理神經(jīng)元神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元。每個(gè)神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入，并根據(jù)其權(quán)重和偏置進(jìn)行計(jì)算，然后輸出一個(gè)結(jié)果。連接神經(jīng)元之間通過連接進(jìn)行通信。每個(gè)連接都有一個(gè)權(quán)重，它決定了輸入信號(hào)的影響力。層神經(jīng)元被組織成層。輸入層接收數(shù)據(jù)，隱藏層進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，輸出層產(chǎn)生結(jié)果。激活函數(shù)激活函數(shù)用于引入非線性，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，信息流向單向傳播，沒有循環(huán)或反饋連接。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理序列數(shù)據(jù)，節(jié)點(diǎn)之間有循環(huán)連接，允許信息在網(wǎng)絡(luò)中循環(huán)流動(dòng)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖像和視頻數(shù)據(jù)，利用卷積操作提取特征，擅長(zhǎng)識(shí)別空間模式。自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過自適應(yīng)方式組織神經(jīng)元，無需預(yù)先定義目標(biāo)輸出。2.感知機(jī)模型感知機(jī)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最簡(jiǎn)單的一種模型，它是一種線性分類器。感知機(jī)由一個(gè)或多個(gè)輸入，一個(gè)輸出和一個(gè)激活函數(shù)組成。感知機(jī)的結(jié)構(gòu)和方程感知機(jī)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸入層、權(quán)重、偏置、激活函數(shù)、輸出層方程輸出=激活函數(shù)(權(quán)重*輸入+偏置)感知機(jī)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最基本的形式。它是一個(gè)簡(jiǎn)單的線性模型，可以用于解決二元分類問題。感知機(jī)由多個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)和一個(gè)激活函數(shù)組成。輸入節(jié)點(diǎn)接收來自外部的信息，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與一個(gè)權(quán)重相連。權(quán)重表示輸入信號(hào)對(duì)輸出節(jié)點(diǎn)的影響程度。偏置是神經(jīng)元的一個(gè)閾值，用于決定神經(jīng)元是否激活。激活函數(shù)是一個(gè)非線性函數(shù)，它將加權(quán)和輸入轉(zhuǎn)換為輸出。感知機(jī)的訓(xùn)練算法和學(xué)習(xí)規(guī)則1初始化權(quán)重隨機(jī)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置2前向傳播根據(jù)輸入數(shù)據(jù)計(jì)算神經(jīng)元的輸出3誤差計(jì)算比較神經(jīng)元輸出和期望輸出，計(jì)算誤差4反向傳播根據(jù)誤差調(diào)整權(quán)重和偏置感知機(jī)的訓(xùn)練算法通過不斷調(diào)整權(quán)重和偏置，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到輸入和輸出之間的映射關(guān)系。感知機(jī)學(xué)習(xí)規(guī)則通過誤差反向傳播算法，更新權(quán)重，以最小化誤差。感知機(jī)的局限性線性可分問題感知機(jī)只能解決線性可分問題，對(duì)于非線性問題無法進(jìn)行分類。無法解決異或問題感知機(jī)無法解決簡(jiǎn)單的異或問題，這限制了它的應(yīng)用范圍。訓(xùn)練過程可能不收斂感知機(jī)的訓(xùn)練過程可能不收斂，導(dǎo)致分類結(jié)果不準(zhǔn)確。3.多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種重要類型，它由多個(gè)神經(jīng)元層組成，這些層以非線性方式相互連接，形成一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算結(jié)構(gòu)。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜、更抽象的模式，并可以用于解決更復(fù)雜的任務(wù)，例如圖像識(shí)別、自然語言處理和機(jī)器翻譯等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本層結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個(gè)層組成，這些層按順序排列，形成一個(gè)層次結(jié)構(gòu)。這些層通常包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收來自外部的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳遞到隱藏層。隱藏層進(jìn)行特征提取和非線性變換，然后將處理后的數(shù)據(jù)傳遞到輸出層。輸出層負(fù)責(zé)生成最終的結(jié)果或預(yù)測(cè)。隱藏層可以有多個(gè)，每個(gè)隱藏層都可以包含多個(gè)神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元都包含一個(gè)激活函數(shù)，用于將輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換成輸出信號(hào)。激活函數(shù)的種類繁多，常用的激活函數(shù)包括sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)等。激活函數(shù)的選擇11.線性函數(shù)簡(jiǎn)單易懂，但無法處理非線性問題，且容易出現(xiàn)梯度消失問題。22.sigmoid函數(shù)將輸入值壓縮到0-1之間，但梯度消失問題顯著，訓(xùn)練速度慢。33.tanh函數(shù)類似sigmoid，但輸出范圍為-1到1，解決梯度消失問題，訓(xùn)練速度快。44.ReLU函數(shù)解決梯度消失問題，訓(xùn)練速度快，但可能出現(xiàn)“死區(qū)”問題。正向傳播算法1輸入層接收來自外部環(huán)境的輸入數(shù)據(jù)，每個(gè)神經(jīng)元代表一個(gè)特征值。2隱藏層對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換，提取特征，并傳遞到下一層。3輸出層將隱藏層處理后的信息轉(zhuǎn)換為最終的輸出結(jié)果，用于預(yù)測(cè)或分類。4.反向傳播算法反向傳播算法是訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心算法。它通過計(jì)算誤差梯度并反向傳播來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，逐步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力。誤差反向傳播算法的推導(dǎo)誤差反向傳播算法(Backpropagation)是一種用于訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用算法。它通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差，并將其反向傳播到網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元，以更新每個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差。該算法首先計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出與預(yù)期輸出之間的誤差，并將其分配給每個(gè)神經(jīng)元。然后，誤差通過每個(gè)神經(jīng)元連接的權(quán)重反向傳播，直到到達(dá)網(wǎng)絡(luò)的輸入層。1鏈?zhǔn)椒▌t反向傳播算法基于鏈?zhǔn)椒▌t，用于計(jì)算每個(gè)神經(jīng)元的梯度。2權(quán)重更新梯度信息用于更新每個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差，以減少誤差。3迭代更新該過程重復(fù)進(jìn)行，直到網(wǎng)絡(luò)的誤差達(dá)到可接受的水平。算法的收斂性和局限性收斂性誤差反向傳播算法的目標(biāo)是找到使網(wǎng)絡(luò)誤差最小的權(quán)重和偏置。局部最小值算法可能陷入局部最小值，而不是全局最小值，導(dǎo)致模型性能下降。過擬合過擬合是指模型過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致在測(cè)試數(shù)據(jù)上的性能下降。梯度消失在深層網(wǎng)絡(luò)中，梯度可能會(huì)隨著層數(shù)的增加而逐漸消失，導(dǎo)致訓(xùn)練緩慢或停滯。梯度下降優(yōu)化技術(shù)梯度下降優(yōu)化技術(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中最常用的方法之一。它通過計(jì)算損失函數(shù)的梯度來更新模型參數(shù)，從而降低損失函數(shù)的值。1隨機(jī)梯度下降(SGD)使用單個(gè)樣本計(jì)算梯度2批量梯度下降(BGD)使用全部樣本計(jì)算梯度3小批量梯度下降(MBGD)使用一部分樣本計(jì)算梯度4動(dòng)量法(Momentum)加速梯度下降5自適應(yīng)學(xué)習(xí)率方法(AdaGrad,RMSprop,Adam)根據(jù)參數(shù)的歷史梯度來調(diào)整學(xué)習(xí)率不同的梯度下降方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，選擇合適的優(yōu)化方法是提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率的關(guān)鍵。5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，它在圖像識(shí)別、自然語言處理和語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大成功。CNN擅長(zhǎng)處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，例如圖像和視頻，并能自動(dòng)提取特征。卷積層的作用和特性特征提取卷積層通過滑動(dòng)窗口和卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，提取圖像的局部特征，例如邊緣、紋理和形狀。參數(shù)共享卷積層使用相同的卷積核對(duì)圖像的不同區(qū)域進(jìn)行操作，減少了模型參數(shù)數(shù)量，提高了模型訓(xùn)練效率。局部連接卷積層僅連接輸入圖像的局部區(qū)域，避免了全連接層的參數(shù)爆炸問題，降低了模型復(fù)雜度。權(quán)值共享每個(gè)卷積核的權(quán)重在整個(gè)圖像中共享，可以提取圖像的全局特征，提高模型的泛化能力。池化層的作用和特性特征降維減少特征圖大小，降低計(jì)算量和內(nèi)存占用。平移不變性對(duì)輸入數(shù)據(jù)的微小平移變化不敏感，提高模型魯棒性。最大池化和平均池化最大池化保留最顯著的特征，平均池化保留平均特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層負(fù)責(zé)提取圖像特征，池化層負(fù)責(zé)降低特征圖的維度，全連接層負(fù)責(zé)將特征圖映射到最終的分類結(jié)果。常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet等。這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等領(lǐng)域取得了顯著的成果。6.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種專門處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。它在自然語言處理、語音識(shí)別和機(jī)器翻譯等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)循環(huán)結(jié)構(gòu)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含循環(huán)連接，使信息能夠在網(wǎng)絡(luò)中傳遞和存儲(chǔ)。循環(huán)連接允許網(wǎng)絡(luò)記住之前輸入的信息，并將其應(yīng)用于當(dāng)前輸入的處理。序列建模循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專為處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，例如語音、文本和視頻。它們能夠捕獲時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴關(guān)系，并理解數(shù)據(jù)隨時(shí)間的演變。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)LSTM細(xì)胞結(jié)構(gòu)LSTM細(xì)胞具有三個(gè)門控機(jī)制：遺忘門、輸入門和輸出門，這些門控機(jī)制可以控制信息在細(xì)胞中的流動(dòng)。門控機(jī)制遺忘門控制著從細(xì)胞狀態(tài)中刪除哪些信息，輸入門控制著哪些信息添加到細(xì)胞狀態(tài)中，輸出門控制著從細(xì)胞狀態(tài)中輸出哪些信息。LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)LSTM網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)LSTM細(xì)胞組成，它們以序列方式連接在一起，以便處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在序列任務(wù)中的應(yīng)用自然語言處理RNN可用于文本生成、機(jī)器翻譯、情感分析和問答系統(tǒng)。RNN可以學(xué)習(xí)語言的語法和語義，并生成流暢、自然的文本。語音識(shí)別RNN可用于語音識(shí)別，識(shí)別語音中的單詞和句子。RNN可以學(xué)習(xí)語音的聲學(xué)特征，并識(shí)別不同的語音模式。時(shí)間序列分析RNN可用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格、氣溫和其他時(shí)間序列數(shù)據(jù)。RNN可以學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的模式，并預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)。機(jī)器視覺RNN可用于視頻分析和目標(biāo)跟蹤，識(shí)別視頻中的對(duì)象和事件。RNN可以學(xué)習(xí)視頻中的時(shí)間信息，并識(shí)別視頻中的動(dòng)作和行為。7.無監(jiān)督學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，它使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)復(fù)雜數(shù)據(jù)中的模式。這些技術(shù)在各種應(yīng)用中都發(fā)揮著重要作用，包括圖像識(shí)別、自然語言處理和機(jī)器翻譯。自編碼器和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)11.自編碼器自編碼器是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，用于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的壓縮表示。它由編碼器和解碼器組成，編碼器將輸入數(shù)據(jù)壓縮成低維表示，解碼器則嘗試重建原始數(shù)據(jù)。22.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)由生成器和判別器組成，生成器嘗試生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本，判別器則試圖區(qū)分生成樣本和真實(shí)樣本。33.應(yīng)用自編碼器和GAN在圖像生成、文本生成、語音合成等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。遷移學(xué)習(xí)和遷移應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)將已訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新任務(wù)。利用已學(xué)習(xí)到的知識(shí)，提升新任務(wù)的學(xué)習(xí)效率。降低數(shù)據(jù)