人工神经网络

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《人工神经网络》课件

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动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速度
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RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平均，提高了算法的稳定性和收敛速度
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随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个样本进行更新，提高了训练速度
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AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来调整学习率，解决了学习率衰减的问题
情感分析：分析文本中的情感倾向，如正面评价、负面评价等
推荐系统
推荐系统是一种基于用户历史行为和偏好的个性化推荐服务
推荐算法：协同过滤、深度学习、矩阵分解等
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应用场景：电商、社交媒体、视频网站等
应用效果：提高用户满意度、增加用户粘性、提高转化率等
Part Six
类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可微分
应用：深度学习、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》PPT 课件
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目录
01 添加目录项标题 03 神经网络基础知识 05 神经网络应用案例 07 未来发展趋势与挑战
02 人工神经网络概述 04 人工神经网络算法 06 神经网络优化与改进
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

08-人工神经网络共27页PPT资料

zm 输出层
三、ANN连接模型
反馈型网络
层间反馈——非线性动力系统层内反馈——横向抑制、竞争 Hopfield网是单层节点全互连的反馈网
…
…
人工神经网络
1 人工神经网络概述 2 神经元模型 3 ANN的学习算法 4 应用举例
8.3 ANN的学习算法
ANN的学习算法可分为有导师学习无导师学习
人工神经网络
（Artificial Neural Network，ANN）
人工神经网络
1 人工神经网络概述 2 神经元模型 3 ANN的学习算法 4 应用举例
一、人工神经网络的提出
AI研究的两大学派：符号主义——用计算机从外特性上模仿
人脑宏观的功能连接主义——在微观内部结构上模仿人
脑的神经
机不能解决XOR问题，ANN进入低潮
二、人工神经网络的历史
过渡期（1970’s）低潮中，许多学者深入研究ANN理论、模型。 MIT的Marr提出视觉模型 Boston Univ的Grossbery全面研究ANN理论，提
出ART1，ART2，ART3自适应谐振理论模型。甘利俊一 ANN的数学理论 Fuknshima 神经认知网络理论芬兰的Kohonen 自组织联想记忆
缺图案也可识别rdnaimoban 1988 AT&T Bell lab 120*120元件的ANN 1989 三菱光学ANN芯片，32个神经元识别26个字母
1989 日立 5“硅片集成576个神经元 1990 Bell Lab 黄庭钰数字光学处理器 1990 IBM AS400 提供ANN仿真开发环境 1992 SGI 将ANN用于航天飞机控制臂 ANN已在专家系统、智能控制等领域广泛应用

《人工神经网络》课件

拟牛顿法
改进牛顿法的不足，使用正定矩阵近似Hessian矩阵，提高优化效率。
共轭梯度法
结合梯度下降法和共轭方向的思想，在每一步迭代中选择合适的共轭方向进行搜索。
遗传算法
模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解。
正则化技术
L1正则化
对权重参数的绝对值进行惩罚总结词
自然语言处理是利用人工神经网络对自然语言文本进行分析和处理的技术。
详细描述
自然语言处理是实现人机文本交互的关键技术之一，通过训练神经网络对大量文本数据进行学习，可以实现对文本的自动分类、情感分析、机器翻译等功能。
具体应用
在社交媒体领域，自然语言处理技术可以用于情感分析和舆情监控；在新闻媒体领域，可以用于新闻分类和摘要生成；在机器翻译领域，可以用于实现多语言之间的自动翻译。
06
人工神经网络的未来展望
新型神经网络模型的研究
持续探索新型神经网络模型
随着技术的不断发展，新型神经网络模型的研究将不断涌现，以解决传统模型无法处理的复杂问题。这些新型模型可能包括更复杂的拓扑结构、更高效的参数优化方法等。
结合领域知识进行模型设计
未来的神经网络模型将更加注重与领域知识的结合，以提高模型的针对性和实用性。例如，在医疗领域，结合医学影像和病理学知识的神经网络模型能够更准确地辅助医生进
THANKS
感谢您的观看
文字、人脸等目标的技术。
02 03
详细描述
图像识别是人工神经网络应用的重要领域之一，通过训练神经网络对大量图像数据进行学习，可以实现对图像的自动分类、目标检测、人脸识别等功能。
具体应用
在安防领域，图像识别技术可以用于人脸识别和视频监控；在医疗领域，可以用于医学影像分析；在电商领域，可以用于商品图片的自动分类和检索。

人工神经网络概述

2.1 感知器
单层感知器的学习法：
2.1 感知器
多层感知器：
在输入层和输出层之间加入一层或多层隐单元，构成多层感知器。提高感知器的分类能力。
两层感知器可以解决“异或”问题的分类及识别任一凸多边形或无界的凸区域。
更多层感知器网络，可识别更为复杂的图形。
2.2 BP网络
多层前馈网络的反向传播（BP）学习算法，简称BP 算法，是有导师的学习，它是梯度下降法在多层前馈网中的应用。
基本感知器
是一个具有单层计算神经元的两层网络。只能对线性可分输入矢量进行分类。
n个输入向量x1,x2, …, xn 均为实数，w1i，w2i,…,wni 分别是n个输入的连接权值，b是感知器的阈值，传递函数f一般是阶跃函数，y 是感知器的输出。通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量的响应成为0或1的目标输出，从而达到对输入矢量分类识别的目的。
网络结构见图，u、y是网络的输
入、输出向量，神经元用节点表示，网络由输入层、隐层和输出层节点组成，隐层可一层，也可多层（图中是单隐层），前层至后层节点通过权联接。由于用BP学习算法，所以常称BP神经网络。
2.2 BP网络
已知网络的输入/输出样本，即导师信号。
BP学习算法由正向传播和反向传播组成：
net.trainparam.goal=0.00001;
网络可能根本不能训
% 进行网络训练和仿真：
练或网络性能很差；
[net,tr]=train(net,X,Y);
若隐层节点数太多，
% 进行仿真预测
虽然可使网络的系统
XX1=[0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556] 误差减小，但一方面

人工神经网络是什么

⼈⼯神经⽹络是什么⽬录⼀、⼈⼯神经⽹络⼈⼯智能的主流研究⽅法是连接主义，通过⼈⼯构建神经⽹络的⽅式模拟⼈类智能。

⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来⼈⼯智能领域兴起的研究热点。

它从信息处理⾓度对⼈脑神经元⽹络进⾏抽象，建⽴某种简单模型，按不同的连接⽅式组成不同的⽹络。

⼈⼯神经⽹络借鉴了⽣物神经⽹络的思想，是超级简化版的⽣物神经⽹络。

以⼯程技术⼿段模拟⼈脑神经系统的结构和功能，通过⼤量的⾮线性并⾏处理器模拟⼈脑中众多的神经元，⽤处理器复杂的连接关系模拟⼈脑中众多神经元之间的突触⾏为。

⼆、⽣物神经⽹络⼈脑由⼤约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了庞⼤的⽣物神经⽹络每个神经元伸出的突起分为树突和轴突。

树突分⽀⽐较多，每个分⽀还可以再分⽀，长度⼀般⽐较短，作⽤是接受信号。

轴突只有⼀个，长度⼀般⽐较长，作⽤是把从树突和细胞表⾯传⼊细胞体的神经信号传出到其他神经元。

⼤脑中的神经元接受神经树突的兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位，产⽣出沿其轴突传递的神经元的动作电位。

⽣物神经⽹络⼤概有以下特点：1. 每个神经元都是⼀个多输⼊单输出的信息处理单元，神经元输⼊分兴奋性输⼊和抑制性输⼊两种类型2. 神经细胞通过突触与其他神经细胞进⾏连接与通信，突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞会进⼊激活状态，并通过突触向上层神经细胞发送激活细号3. 神经元具有空间整合特性和阈值特性，较⾼层次的神经元加⼯出了较低层次不具备的“新功能”4. 神经元输⼊与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁外部事物属性⼀般以光波、声波、电波等⽅式作为输⼊，刺激⼈类的⽣物传感器。

三、硅基智能与碳基智能⼈类智能建⽴在有机物基础上的碳基智能，⽽⼈⼯智能建⽴在⽆机物基础上的硅基智能。

碳基智能与硅基智能的本质区别是架构，决定了数据的传输与处理是否能够同时进⾏。

人工智能神经网络

人工智能神经网络人工智能神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟人脑神经网络的计算模型。

它由一些简单的单元（神经元）组成，每个神经元都接收一些输入，并生成相关的输出。

神经元之间通过一些连接（权重）相互作用，以完成某些任务。

神经元神经元是神经网络中的基本单元，每个神经元都有多个输入和一个输出。

输入传递到神经元中，通过一些计算生成输出。

在人工神经网络中，神经元的模型是将所有输入加权求和，将权重乘以输入值并加上偏差值（bias），然后将结果带入激活函数中。

激活函数决定神经元的输出。

不同类型的神经元使用不同的激活函数，如Sigmond函数、ReLU函数等。

每个神经元的输出可以是其他神经元的输入，这些连接和权重形成了一个图，即神经网络。

神经网络神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型。

它以输入作为网络的初始状态，将信息传递到网络的每个神经元中，并通过训练来调整连接和权重值，以产生期望的输出。

神经网络的目的是通过学习输入和输出之间的关系来预测新数据的输出。

神经网络的设计采用层次结构，它由不同数量、形式和顺序的神经元组成。

最简单的网络模型是单层感知器模型，它只有一个神经元层。

多层神经网络模型包括两种基本结构：前向传播神经网络和循环神经网络。

前向传播神经网络也称为一次性神经网络，通过将输入传递到一个或多个隐藏层，并生成输出。

循环神经网络采用时间序列的概念，它的输出不仅与当前的输入有关，还与以前的输入有关。

训练训练神经网络是调整其连接和权重值以达到期望输出的过程。

训练的目的是最小化训练误差，也称为损失函数。

训练误差是神经网络输出与期望输出之间的差异。

通过训练，可以将网络中的权重和偏置调整到最佳值，以最大程度地减小训练误差。

神经网络的训练过程通常有两种主要方法：1.前向传播: 在此方法中，神经网络的输入通过网络经过一种学习算法来逐步计算，调整每个神经元的权重和偏置，以尽可能地减小误差。

05神经网络原理及应用

5.1 概述
5.1.2 人工神经网络的发展
• 第二次高潮期—Hopfield网络模型的出现和人工神经网络的复苏
– 1984年，Hopfield设计研制了后来被人们称为 Hopfield网的电路，较好地解决了TCP问题，找到了最佳解的近似解，引起了较大轰动。 – 1985年，Hinton、Sejnowsky、Rumelhart等研究者在Hopfield网络中引入随机机制，提出了所谓的 Bolziman机。 – 1986年，Rumelhart等研究者独立地提出多层网络的学习算法—BP算法，较好地解决了多层网络的学习问题。 – 1990年12月，国内首届神经网络大会在北京举行。
• 训练时，把要教给神经网络的信息（外部输入）作为网络的输入和要求的输出，使网络按某种规则（称为训练算法）调节各处理单元间的连接权值，直至加上给定输入，网络就能产生给定输出为止。 • 这时，各连接权已调接好，网络的训练就完成了。
– 正常操作（回忆操作）
• 对训练好的网络输入一个信号，它就可以正确回忆出相应输出，得到识别结果。
5.1 概述
5.1.2 人工神经网络的发展
• 反思期—神经网络的低潮
– 1969年，Marvin Minsky和Seymour Papert合著了一本书“Perception”，分析了当时的简单感知器，指出它有非常严重的局限性，甚至不能解决简单的“异或”问题，为Rosenblatt的感知器判了“死刑”。 – 此时，批评的声音高涨，导致了停止对人工神经网络研究所需的大量投资。 – 不少研究人员把注意力转向了人工智能，导致对人工神经网络的研究陷入低潮。
5.1.3 人工神经网络的特点
• 人工神经网络的局限性
– 正确的训练数据的收集

人工神经网络建模

语音识别
总结词
语音识别是将人类语音转换成文本的过程，利用人工神经网络进行语音特征提取和分类。
详细描述
语音识别技术使得人机交互更加自然，广泛应用于智能助手、语音搜索、语音翻译等领
域。
自然语言处理
要点一
总结词
自然语言处理是利用人工神经网络对人类语言进行分析、理解和生成的过程。
要点二
详细描述
自然语言处理技术包括文本分类、情感分析、机器翻译等，使得计算机能够更好地理解人类语言，提高人机交互的效率和自然度。
人工神经网络的应用领域
语音识别
利用循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）识别语音并转换成文本。
推荐系统
利用深度神经网络为用户推荐感兴趣的内容。
图像识别
利用卷积神经网络（CNN）识别图像中的物体和特征。
自然语言处理
利用循环神经网络和注意力机制处理自然语言任务，如机器翻译、文本生成等。
训练算法
总结词
训练算法是指导神经网络学习和优化的算法，常用的有梯度下降法等。
详细描述
训练算法根据学习率和优化目标，不断迭代更新网络权重，使网络在训练数据上获得更好的性能表现。
03
常见的人工神经网络模型
前馈神经网络
总结词
前馈神经网络是一种最基础的人工神经网络模型，信息从输入层开始，逐层向前传递，直至输出层。
数据清洗与预处理
去除异常值、缺失值，进行数据标准化、归一化等处理，以提高模型的准确性和稳定性。
数据划分
将训练数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便于模型训练、验证和评估。
训练过程中的优化算法
梯度下降法
基于梯度下降的优化算法，通过迭代更新权重和偏置项，最

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13
感知器的表征能力
可以把感知器看作是n维实例空间（即点空间）中的超平面决策面对于超平面一侧的实例，感知器输出1，对于另一侧的实例，输出-1 r r w x = 0 这个决策超平面方程是可以被某个超平面分割的样例集合，称为线性可分样例集合
2003.12.18 机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 14
梯度训练法则
r r r w ← w + w
其中，
r r w = ηE (w)
2003.12.18
机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏
23
梯度下降法则的推导（2）
需要一个高效的方法在每一步都计算这个ห้องสมุดไป่ตู้度
E = ∑ (t d od )( xid ) wi d∈D
给出训练多层网络的反向传播算法考虑几个一般性问题
– – – – ANN的表征能力假设空间搜索的本质特征过度拟合问题反向传播算法的变体
机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 10
例子，利用反向传播算法训练识别人脸的ANN
2003.12.18
感知器
一种类型的ANN系统是以感知器为基础感知器以一个实数值向量作为输入，计算这些输入的线性组合，如果结果大于某个阈值，就输出1，否则输出-1 1 -1
机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏
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感知器（3）
学习一个感知器意味着选择权w0,…,wn的值。所以感知器学习要考虑的候选假设空间H就是所有可能的实数值权向量的集 r r 合 H = {w | w ∈ R }
n +1
2003.12.18
机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏
2003.12.18
机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏
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生物学动机（2）
ANN系统的一个动机就是获得这种基于分布表示的高度并行算法 ANN并未模拟生物神经系统中的很多复杂特征 ANN的研究分为两个团体
– 使用ANN研究和模拟生物学习过程 – 获得高效的机器学习算法，不管这种算法是否反映了生物过程
2003.12.18 机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 2
简介
神经网络学习对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法反向传播算法成功例子，学习识别手写字符，学习识别口语，学习识别人脸
2003.12.18 机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 22
梯度下降法则的推导
如何发现沿误差曲面最陡峭下降的方向？
r – 通过计算E相对向量 w的每个分量的导数，这个向量 r r w 的梯度，记作 E(w) 导数被称为E对于 – 当梯度被解释为权空间的一个向量时，它确定了使 E最陡峭上升的方向，所以这个向量的反方向给出了最陡峭下降的方向
2003.12.18 机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 7
适合神经网络学习的问题
训练集合为含有噪声的复杂传感器数据，例如来自摄像机和麦克风需要较多符号表示的问题，例如决策树学习的任务，能够取得和决策树学习大体相当的结果反向传播算法是最常用的ANN学习技术
2003.12.18 机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 3
生物学动机
ANN受到生物学的启发，生物的学习系统是由相互连接的神经元组成的异常复杂的网络。 ANN由一系列简单的单元相互密集连接构成的，其中每一个单元有一定数量的实值输入，并产生单一的实数值输出人脑的构成，大约有1011个神经元，平均每一个与其他104个相连神经元的活性通常被通向其他神经元的连接激活或抑制最快的神经元转换时间比计算机慢很多，然而人脑能够以惊人的速度做出复杂度惊人的决策很多人推测，生物神经系统的信息处理能力一定得益于对分布在大量神经元上的信息表示的高度并行处理
如果训练样例线性可分，并且使用了充分小的η 否则，不能保证
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机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏
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梯度下降和delta法则
delta法则克服感应器法则的不足，在线性不可分的训练样本上，收敛到目标概念的最佳近似 delta法则的关键思想是，使用梯度下降来搜索可能的权向量的假设空间，以找到最佳拟合训练样例的权向量 delta法则为反向传播算法提供了基础，而反向传播算法能够学习多个单元的互连网络对于包含多种不同类型的连续参数化假设的假设空间，梯度下降是必须遍历这样的空间的所有算法的基础
2003.12.18 机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 16
感知器训练法则
虽然我们的目的是学习由多个单元互连的网络，但我们还是要从如何学习单个感知器的权值开始单个感知器的学习任务，决定一个权向量，它可以使感知器对于给定的训练样例输出正确的1或-1 我们主要考虑两种算法
– 感知器法则 – delta法则
这两种算法保证收敛到可接受的假设，在不同的条件下收敛到的假设略有不同这两种算法提供了学习多个单元构成的网络的基础
2003.12.18 机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 17
感知器法则
算法过程
– 从随机的权值开始 – 反复应用这个感知器到每个训练样例，只要它误分类样例就修改感知器的权值 – 重复这个过程，直到感知器正确分类所有的训练样例
2003.12.18 机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 20
梯度下降和delta法则（2）
把delta训练法则理解为训练一个无阈值的感知器 r r r o(x) = w x 指定一个度量标准来衡量假设相对于训练样例的训练误差
r 1 E(w) = ∑ (td od )2 2 d∈D
感知器（2）
两种简化形式，附加一个常量输入x0=1，前面的不等式写成
∑w x
i =0 n i i
>0
或写成向量形式
r r w x > 0
为了简短起见，把感知器函数写为
r r r o( x ) = sgn( w x )
其中，
2003.12.18
y>0 1 sgn( y ) = 1 otherwise
– 初始化每个wi为0 r – 对于训练样例training_examples中的每个<x ,t>，做
把实例 x 输入到此单元，计算输出o 对于线性单元的每个权增量wi，做
梯度下降权值更新法则
wi = η ∑ (t d od ) xid
d ∈D
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机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏
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梯度下降法则的推导（3）
表4-1，训练线性单元的梯度下降算法
Gradient-Descent(training_examples, η) r r training_examples中每个训练样例形式为序偶<x,t>，x是输入值向量， t是目标输出值，η是学习速率初始化每个wi为某个小的随机值遇到终止条件之前，做以下操作
机器学习
第4章人工神经网络（ANN）
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机器学习-人工神经网络作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏
1
概述
人工神经网络提供了一种普遍且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数反向传播算法，使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入-输出对组成的训练集合人工神经网络对于训练数据中的错误健壮性很好人工神经网络已被成功应用到很多领域，例如视觉场景分析，语音识别，机器人控制
感知器训练法则
wi ← wi + wi
其中
wi = η (t o) xi
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18
感知器法则（2）
为什么这个更新法则会成功收敛到正确的权值呢？
– 一些例子 – 可以证明（Minskey & Papert 1969）
感知器的表征能力（2）
单独的感知器可以用来表示很多布尔函数表示m-of-n函数感知器可以表示所有的原子布尔函数：与、或、与非、或非然而，一些布尔函数无法用单一的感知器表示，例如异或
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感知器的表征能力（3）
因为所有的布尔函数都可表示为基于原子函数的互连单元的某个网络，因此感知器网络可以表示所有的布尔函数。事实上，只需要两层深度的网络，比如表示析取范式注意，要把一个AND感知器的输入求反只要简单地改变相应输入权的符号因为感知器网络可以表示大量的函数，而单独的单元不能做到这一点，所以我们感兴趣的是学习感知器组成的多层网络
第6章给出了选择这种E定义的一种贝叶斯论证，在一定条件下，使E最小化的假设就是H中最可能的假设
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可视化假设空间
图4-4
– 根据E的定义，误差曲面是一个抛物面，存在一个单一全局最小值
梯度下降搜索从一个任意的初始权向量开始，然后沿误差曲面最陡峭下降的方向，以很小的步伐反复修改这个向量，直到得到全局的最小误差点