人工智能原理Lecture 3 多层神经网络 Multi-Layer Neural Network -PPT精品课件
多层神经网络
通过使用不同的激活函数，可以增加 网络的表达能力和学习能力，从而更 好地处理复杂的任务和数据。
03
前向传播算法
输入信号的前向传播过程
输入层接收外部输入信号
输出层产生最终结果
神经网络的输入层负责接收来自外部 的数据或信号，这些数据或信号可以 是图像、语音、文本等。
经过多层隐藏层的处理后，输出层产 生神经网络的最终输出结果，这个结 果可以是分类标签、回归值等。
说话人识别
多层神经网络可以用于说话人识别任务，识别语音信号的说话人身份。它在安全监控、语音认证等领域 有着重要的应用。
07
总结与展望
多层神经网络的优势与局限性
强大的表征学习能力
通过多层非线性变换，能够学习到输入数据的抽象特征表示 ，从而有效地解决复杂的模式识别问题。
泛化能力强
多层神经网络通过大量训练数据学习到的特征表示具有通用 性，可以应用于新的未见过的数据。
根据硬件资源和数据规模选择 合适的批处理大小，以充分利 用计算资源并加速训练过程。
正则化
使用L1、L2正则化或 Dropout等技术来防止过拟 合，提高模型的泛化能力。
优化器选择
根据任务类型和模型结构选择 合适的优化器，如SGD、 Adam等。
模型评估指标及优化方法
损失函数
根据任务类型选择合适 的损失函数，如均方误
04
反向传播算法
误差的反向传播过程
计算输出层误差
根据网络的实际输出和期 望输出，计算输出层的误 差。
反向传播误差
将输出层的误差反向传播 到隐藏层，计算隐藏层的 误差。
更新权重和偏置
根据隐藏层和输出层的误 差，更新网络中的权重和 偏置。
梯度下降法与权重更新规则
人工智能原理
人工智能原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样进行思考和智能决策的学科。
随着计算机技术的不断进步，人工智能在各个领域得到了广泛的应用，并对我们的生活、工作产生了深远的影响。
本文将重点介绍人工智能的原理及其应用，以及对社会的影响。
一、人工智能的原理人工智能的原理主要包括机器学习、深度学习和自然语言处理等技术。
1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
它通过让计算机从大量的数据中学习并自动提取特征，从而实现自动化的信息处理和决策。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和增强学习等不同的学习方式。
监督学习通过已有的标记数据来进行学习和预测；无监督学习则是对无标记数据进行学习和模式识别；增强学习则通过试错的方式来进行学习，以获得最优的决策策略。
2. 深度学习深度学习是机器学习中的一种技术方法，它模仿人类大脑的神经网络结构，通过多层次的神经元之间的连接来实现信息的处理和决策。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果，使得计算机能够更加准确地理解和处理复杂的数据。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，它主要研究如何让计算机能够理解和处理人类的语言。
自然语言处理包括词法分析、句法分析、语义分析和语言生成等技术，可以实现机器翻译、智能问答和文本自动摘要等功能。
自然语言处理的发展使得计算机能够与人进行更加自然和智能的交互。
二、人工智能的应用人工智能的应用已经渗透到各个行业和领域，为我们的生活和工作带来了许多便利和改变。
1. 交通运输人工智能在交通运输领域的应用主要体现在智能交通系统、自动驾驶和交通预测等方面。
智能交通系统能够通过智能信号灯和智能调度系统，优化交通流量，减少交通拥堵；自动驾驶技术则可以实现无人驾驶，提高交通安全性和效率；交通预测可以通过分析大数据和智能算法，预测交通状况和出行需求。
2. 医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用包括医学影像诊断、个性化医疗和健康管理等方面。
人工智能–多层感知器基础知识解读
人工智能–多层感知器基础知识解读今天我们重点探讨一下多层感知器MLP。
感知器（Perceptron）是ANN人工神经网络的一个概念，由Frank Rosenblatt于1950s第一次引入。
单层感知器（Single Layer Perceptron）是最简单的ANN人工神经网络。
它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。
单层感知器仅能处理线性问题，不能处理非线性问题。
今天想要跟大家探讨的是MLP多层感知器。
MLP多层感知器是一种前向结构的ANN人工神经网络，多层感知器（MLP）能够处理非线性可分离的问题。
MLP概念：MLP多层感知器（MulTI－layerPerceptron）是一种前向结构的人工神经网络ANN，映射一组输入向量到一组输出向量。
MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。
除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。
使用BP反向传播算法的监督学习方法来训练MLP。
MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。
相对于单层感知器，MLP多层感知器输出端从一个变到了多个；输入端和输出端之间也不光只有一层，现在又两层：输出层和隐藏层。
基于反向传播学习的是典型的前馈网络，其信息处理方向从输入层到各隐层再到输出层，逐层进行。
隐层实现对输入空间的非线性映射，输出层实现线性分类，非线性映射方式和线性判别函数可以同时学习。
MLP激活函数MLP可使用任何形式的激活函数，譬如阶梯函数或逻辑乙形函数（logisTIc sigmoid funcTIon），但为了使用反向传播算法进行有效学习，激活函数必须限制为可微函数。
由于具有良好可微性，很多乙形函数，尤其是双曲正切函数（Hyperbolictangent）及逻辑乙形函数，被采用为激活函数。
多层神经网络的原理和应用
多层神经网络的原理和应用1. 简介多层神经网络是一种深度学习模型，用于处理复杂的非线性问题。
它由多个神经元层组成，每一层都有多个神经元。
多层神经网络通过学习大量的数据来进行模型训练，从而实现对输入数据的分类或预测。
本文将介绍多层神经网络的原理和常见应用。
2. 原理多层神经网络的原理基于神经元的工作方式。
神经元接收输入数据，通过激活函数将输入数据加权求和，并经过非线性变换得到输出。
多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收输入数据，隐藏层负责提取特征，输出层用于分类或预测。
多层神经网络的训练过程通过反向传播算法实现。
该算法基于梯度下降的思想，通过计算每个权重对整体损失函数的偏导数，不断调整权重值，从而使模型的预测结果最优化。
3. 应用多层神经网络在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：•图像识别：多层神经网络可以学习图像中的特征，并用于图像分类、目标检测和人脸识别等任务。
•自然语言处理：通过多层神经网络，可以进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务，提高自然语言处理的效果。
•声音识别：多层神经网络可以用于语音识别、语音合成等任务，如智能助理和语音控制系统。
•金融预测：多层神经网络可以对金融市场的数据进行分析和预测，用于股票价格预测、交易策略生成等。
•医学诊断：多层神经网络可以用于医学图像分析、疾病预测等任务，提高医学诊断的精度和效率。
4. 多层神经网络的优缺点多层神经网络有以下优点：•非线性建模能力强：多层神经网络可以通过隐藏层的非线性变换，建立复杂的输入与输出之间的映射关系。
•高度可并行化：多层神经网络的计算可以高度并行化，可以利用GPU等硬件加速进行计算。
•对大规模数据的处理能力强：多层神经网络可以通过增加层数和神经元的数量，处理大规模的数据集，提高模型的泛化能力。
然而，多层神经网络也存在一些缺点：•训练过程需要大量的数据和计算资源：多层神经网络的训练过程需要大量的数据来进行模型优化，并且对计算资源的需求较高。
多层感知器AI技术中的多层感知器结构与模式识别
多层感知器AI技术中的多层感知器结构与模式识别多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）技术是人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域中非常重要的一种技术。
它是一种前向人工神经网络，通过多个神经元层次的连接来模拟人脑中的神经元网络，并用于实现模式识别。
本文将介绍多层感知器的结构以及在模式识别中的应用。
一、多层感知器的结构多层感知器是由多个神经元层次组成的人工神经网络。
典型的多层感知器包括输入层、隐藏层和输出层。
1. 输入层输入层接收来自外部的数据输入，并将其传递到隐藏层。
输入层通常是根据具体问题设定的，可以是一组数字、图像或者其他形式的数据。
2. 隐藏层隐藏层是多层感知器中的核心部分。
它由多个神经元（节点）组成，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。
隐藏层的层数以及每层的神经元数量都是可以调整的。
隐藏层通过对输入数据的加权求和和激活函数的作用，将处理后的数据输出到下一层。
3. 输出层输出层接收隐藏层的输出，并生成最终的输出结果。
输出层通常根据具体问题需要选择不同的激活函数，比如用于二分类问题的Sigmoid 函数或者用于多分类问题的Softmax函数。
二、多层感知器在模式识别中的应用多层感知器在模式识别领域有广泛的应用。
以下列举几个常见的应用场景。
1. 图像识别多层感知器可以用于图像识别任务，比如人脸识别、车牌识别等。
通过将图像数据输入到多层感知器中，隐藏层的神经元可以学习到图像的特征，输出层可以输出对应的分类结果。
2. 文本分类多层感知器可以用于文本分类任务，比如垃圾邮件过滤、情感分析等。
将文本数据表示成向量形式，输入到多层感知器中进行分类，可以实现对文本的自动分类。
3. 语音识别多层感知器可以用于语音识别任务，比如语音指令识别、语音转文字等。
将语音信号转换为频谱图或其他形式的特征表示，并输入到多层感知器进行识别，可以实现对语音的自动识别。
人工智能的基本原理
人工智能的基本原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现的智能，它是计算机科学、数学、哲学、心理学、神经科学等多学科交叉的产物。
人工智能的基本原理包括以下几个方面：1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它是指让计算机通过学习数据和经验，自动提高其性能的过程。
机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习是指通过已知的输入和输出数据来训练模型，使其能够预测新的输入数据的输出结果；无监督学习是指通过未标记的数据来训练模型，使其能够自动发现数据中的模式和规律；强化学习是指通过与环境的交互来训练模型，使其能够在不断试错中逐步提高性能。
2. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类语言的技术。
它包括语音识别、文本分析、机器翻译等多个方面。
自然语言处理的目标是让计算机能够像人类一样理解和使用语言，从而实现人机交互和智能化的应用。
3. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够理解和处理图像和视频的技术。
它包括图像识别、目标检测、人脸识别等多个方面。
计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样理解和处理图像和视频，从而实现智能化的视觉应用。
4. 知识表示与推理知识表示与推理是指将人类知识转化为计算机可处理的形式，并通过逻辑推理等方式来实现智能化的决策和推理。
它包括知识表示、知识推理、专家系统等多个方面。
知识表示与推理的目标是让计算机能够像人类一样理解和应用知识，从而实现智能化的决策和推理。
总之，人工智能的基本原理涉及多个方面，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示与推理等。
这些技术的不断发展和应用，将为人类带来更多的便利和创新。
人工智能原理
人工智能原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考、学习、理解和决策的科学。
它涉及多个学科领域，包括计算机科学、数学、心理学、神经科学和哲学等，旨在开发出具备类似人类智能的智能系统。
本文将介绍人工智能的基本原理，并探讨其应用和发展趋势。
一、人工智能的基本原理1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
它是指让计算机从数据中学习，并通过训练和优化算法，改进自身的性能。
机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
监督学习通过给计算机输入标记好的数据和相应的标签，让其学习到输入和输出之间的关系。
无监督学习则不需要标记好的数据，计算机会自动挖掘数据中的模式和结构。
强化学习是通过给计算机设定奖励机制，让其通过试错来学习和优化决策策略。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，主要利用人工神经网络来模拟人类大脑的运作方式。
它由多个神经网络层级组成，每一层级都从前一层级接收输入并输出处理结果。
通过深度学习，计算机可以学习到更加复杂抽象的特征和模式，实现更高级别的认知任务，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
3. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和生成自然语言的能力。
它结合了计算机科学、人工智能和语言学等多个领域的知识，旨在实现机器能够像人类一样理解和处理语言信息。
自然语言处理的应用非常广泛，包括机器翻译、文本分类、问答系统和情感分析等。
二、人工智能的应用1. 无人驾驶无人驾驶是人工智能在交通领域的一大应用。
借助感知技术、决策算法和控制系统，无人驾驶汽车可以在不需要人类干预的情况下完成自主导航和驾驶任务。
无人驾驶技术的发展对交通安全、能源消耗和交通拥堵等方面都具有重要意义。
2. 聊天机器人聊天机器人是一种模拟人类对话的计算机程序。
它通过自然语言处理和机器学习等技术，能够理解用户的问题并给出相应的回答。
聊天机器人可以应用于客服、虚拟助手和语言学习等场景，为用户提供便捷的服务和沟通渠道。
多层神经网络的原理是
多层神经网络的原理是
多层神经网络是一种由多个神经元层组成的神经网络模型。
它的原理是通过多个层次的神经元连接，实现了对输入数据的多次非线性变换和特征提取，从而更好地进行分类、回归等任务。
在多层神经网络中，通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层则对输入进行多次非线性变换和特征提取，最终输出到输出层，输出层根据任务的不同，可以是一个神经元（二分类问题）或多个神经元（多分类问题或回归问题）。
在每个神经元中，输入通过加权求和的方式，经过激活函数进行非线性变换，得到神经元的输出。
隐藏层和输出层中的每个神经元的权重可以通过反向传播算法进行调整，使得网络的预测结果与真实结果之间的误差最小化。
多层神经网络的原理可以总结为以下几个步骤：
1. 输入数据通过输入层传递给隐藏层。
2. 隐藏层通过加权求和和激活函数对输入进行非线性变换，并将输出传递给下一层。
3. 根据任务需求和激活函数的不同，在输出层进行适当的处理，得到最终的预测结果。
4. 使用损失函数来衡量预测结果与真实结果之间的误差。
5. 利用反向传播算法计算误差对网络中的权重进行更新，以逐步减小误差。
6. 重复以上步骤，直到网络的预测结果达到一定的准确度或者收敛。
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Artificial Intelligence
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Chain Rule
l Scalar
l Vector
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Artificial Intelligence
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Computational Graph
Artificial Intelligence
– Fully connected
Non-linear Ac
http://cs231n.github.io/neural-networks-1/
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Neural Network Architecture
Artificial Intelligence
l
– Capacity of the Network – E.g. one hidden layer of different size for binary classification
Septtwork Architecture
l One Neuron – Input – Linear operation – Non-linear activation – Output
Artificial Intelligence
http://cs231n.github.io/neural-networks-1/
/slides/2019/cs231n_2019_lecture04.pdf
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Back Propagation
Artificial Intelligence
/slides/2019/cs231n_2019_lecture04.pdf
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Neural Network Architecture
Artificial Intelligence
l
– Directed acyclic graph of neurons
– Input layer, hidden layer, output layerLineOapreration
Lecture 3: Multi-Layer Neural Network
Outlines
l Feed Forward
• Example: XOR (6.1) • Neural Network Architecture
l Back Propagation (6.5)
• Chain Rule • Computational Graph
http://cs231n.github.io/neural-networks-1/
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Outlines
l Feed Forward
• Example: XOR (6.1) • Neural Network Architecture
l Back Propagation (6.5)
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Example: XOR
l Then how to solve XOR? – Transferring into another features space!
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Example: XOR
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– Transferring into another features space! – With a feedforward network (input -> hidden -> output)
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• Chain Rule • Computational Graph
• Back Propagation
l Optimization
••
Objective Function Challenges (8.2)
• •
Stochastic Gradient AdaGrad, Adadelta,
Descend (8.3) RMSProp, Adam
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Example: XOR
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l
– Transferring into another features space!
– With a feedforward network (input -> hidden -> output)
– Add non-linear function g(·) !
– The non-linear function here is called ReLU.
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Example: XOR
l Then how to solve XOR?
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
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Example: XOR
Artificial Intelligence
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Example: XOR
l Why is XOR hard for linear classifier?
Artificial Intelligence
• Back Propagation
l Optimization
••
Objective Function Challenges (8.2)
• •
Stochastic Gradient AdaGrad, Adadelta,
Descend (8.3) RMSProp, Adam
(8.5)
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Example: XOR
Artificial Intelligence
l
– Transferring into another features space!
– With a feedforward network (input -> hidden -> output)
– Add non-linear function g(·) !