人工神经网络原理及仿真实例第二版课程设计
《人工神经网络》课件
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
添加项标题
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
添加项标题
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
添加项标题
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
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
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
,
汇报人：
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
《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。
BP人工神经网络的基本原理模型与实例
BP人工神经网络的基本原理模型与实例BP（Back Propagation）人工神经网络是一种常见的人工神经网络模型，其基本原理是模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程，通过学习和调整权重，来实现输入和输出之间的映射关系。
BP神经网络模型基本上由三层神经元组成：输入层、隐藏层和输出层。
每个神经元都与下一层的所有神经元连接，并通过带有权重的连接传递信息。
BP神经网络的训练基于误差的反向传播，即首先通过前向传播计算输出值，然后通过计算输出误差来更新连接权重，最后通过反向传播调整隐藏层和输入层的权重。
具体来说，BP神经网络的训练过程包括以下步骤：1.初始化连接权重：随机初始化输入层与隐藏层、隐藏层与输出层之间的连接权重。
2.前向传播：将输入向量喂给输入层，通过带有权重的连接传递到隐藏层和输出层，计算得到输出值。
3.计算输出误差：将期望输出值与实际输出值进行比较，计算得到输出误差。
4.反向传播：从输出层开始，将输出误差逆向传播到隐藏层和输入层，根据误差的贡献程度，调整连接权重。
5.更新权重：根据反向传播得到的误差梯度，使用梯度下降法或其他优化算法更新连接权重。
6.重复步骤2-5直到达到停止条件，如达到最大迭代次数或误差小于一些阈值。
BP神经网络的训练过程是一个迭代的过程，通过不断调整连接权重，逐渐减小输出误差，使网络能够更好地拟合输入与输出之间的映射关系。
下面以一个简单的实例来说明BP神经网络的应用：假设我们要建立一个三层BP神经网络来预测房价，输入为房屋面积和房间数，输出为价格。
我们训练集中包含一些房屋信息和对应的价格。
1.初始化连接权重：随机初始化输入层与隐藏层、隐藏层与输出层之间的连接权重。
2.前向传播：将输入的房屋面积和房间数喂给输入层，通过带有权重的连接传递到隐藏层和输出层，计算得到价格的预测值。
3.计算输出误差：将预测的价格与实际价格进行比较，计算得到输出误差。
4.反向传播：从输出层开始，将输出误差逆向传播到隐藏层和输入层，根据误差的贡献程度，调整连接权重。
人工神经网络原理与仿真实例第2版 教学课件 高隽 第6章 随机神经网络及模拟退火算法
p~u的关系
*合肥工业大学 计算机与越高时，曲线越平滑，因此，即使 ui有很 大变动，也不会对 vi 取 1 的概率变化造成很大的影 响；反之， T 越低时，曲线越陡峭，当 ui 有稍许变 动时就会使概率有很大差异。即温度高时状态变化 接近随机，随着温度的降低向确定性的动作靠近。 当 T→0 时，每个神经元不再具有随机特性，而具 有确定的特性，激励函数变为阶跃函数，这时 Boltzmann机趋向于Hopfield 网络。
6.1 6.2 6.3 6.4
Boltzmann机 Boltzmann机的改进 模拟退火算法 仿真实例
*合肥工业大学 计算机与信息学院 图像信息处理研究室
前言
随机神经网络是统计力学思想引入神经网络研究 的结果。 统计力学是研究大系统宏观平衡性质的学科，这种 大系统的组成元素服从微观机制。统计力学的主要 目的是寻找从微观粒子（原子、电子）的运动开始 的宏观物体的热力学性质，由于所遇到的自由度数 目很大，因此只能使用概率的方法进行研究。
6.1.1 Boatman机的网络结构
图6-1 boltzmann机的网络结构
*合肥工业大学 计算机与信息学院 图像信息处理研究室
Boltzmann机由输入部、输出部和中间部构成。 输入神经元和输出神经元可称为显见神经元，它 们是网络与外部环境进行信息交换的媒介。中间 部的神经元称为隐见神经元，它们通过显见神经 元与外部进行信息交换。 每一对神经元之间的信息传递是双向对称的， 即wij= wji ，而且自身无反馈即wii=0。学习期间， 显见神经元将被外部环境“约束”在某一特定的 状态，而中间部隐见神经元则不受外部环境约束。
人工神经网络仿真实例
解决该异或问题的网络结构如下：
+1 -1.5 +1 x1 -2 神经元3 y 神经元1
+1 +1 x2 +1 输入层 -0.5 +1 隐含层
Page 3
+1 神经元2 +1
-0.5
输出层
newp函数建立多层感知器
p = [0 0 1 1; 0 1 0 1]; %训练样本 t = [0 1 1 0]; %目标函数 net1 = newp([0 1; 0 1], 2); % 新建第一层感知器，两个神经元 net1.inputWeights{1}.initFcn = 'rands'; %随机生成权值 net1.biases{1}.initFcn = 'rands'; %随机生成阀值 i=0; %设变量i初值为0 while i==0 net1 = init(net1); %对第一层感知器初始化 a1 = sim(net1, p); % 第一层输出作为第二层输入a1 net2 = newp([0 1; 0 1], 1); % 新建第二层感知器，一个神经元 net2.trainParam.epochs = 10; %训练次数为十次 net2.trainParam.show = 1; %设置迭代次数为1 net2 = train(net2, a1, t); %训练当前网络 a2 = sim(net2, a1) %对该神经网络进行仿真 if a2 == t i=1; end end
运行结果如下：
如图所示：绿色 线表示的是目标 矢量相对于输入 适量的波形图； 红色代表的是初 始网络输出波形 图；蓝色代表的 是训练后网络的 输出波形。
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人工神经网络原理及仿真实例课程设计
人工神经网络原理及仿真实例课程设计一、引言人工神经网络是作为人类学习和复制神经系统功能的一种模型而被发明的。
它是由大量的处理单元相互连接而组成的计算模型，每个单元都可以接受输入和产生输出。
人工神经网络广泛应用于语音识别、图像识别、控制系统、自然语言处理等领域。
因此，对于计算机科学和人工智能领域的学习者来说，深入研究神经网络理论和实践非常重要。
本文旨在介绍人工神经网络的原理和设计过程，并提供一个基于MATLAB软件的仿真实例，帮助学习者深入了解神经网络的应用。
二、人工神经网络的原理1. 神经元模型神经元是神经网络的基本单元。
其模型通常由三个部分组成：输入部分、激励函数和输出部分。
在输入部分，神经元接收到来自其他神经元的信号，并将其加权后传递到下一层。
激励函数则用于计算加权后的信号是否达到神经元的阈值。
如果达到阈值，则该神经元会产生输出信号，否则则不产生。
2. 前馈神经网络模型前馈神经网络是一种基本的网络结构，其模型是一个多层前向结构，网络的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，其输出被下一层的神经元作为输入。
3. 反馈神经网络模型反馈神经网络具有递归结构，其模型可以形成一个环路。
由于它们具有记忆功能，可以用于时间序列分析和控制问题中。
4. 感知器感知器是一种最简单的神经网络结构，主要由一个输出层和一个或多个输入层组成。
在感知器中，输入层的神经元接收外部信号并将它们转发到输出层的神经元，输出层产生此神经元的输出值。
5. 递归神经网络模型递归神经网络的输出层的输出值可以通过对前面时间步骤的结果进行回溯和反馈改进。
这使得递归神经网络在面对时间序列数据集时表现出更好的性能。
三、基于MATLAB的人工神经网络仿真实例1. 数据准备我们使用一个鸢尾花数据集进行实验。
首先，需要从网上下载数据集(下载链接不提供)，并将其存储为.csv文件。
2. 数据预处理使用MATLAB工具箱对数据进行预处理，将每一列数据归一化到[0,1]的范围内。
第9章-人工神经网络--机器学习与应用第二版
的矩阵，它的两个行分别为向量
w12
和
w
2
2
，b2
是一个 2 维的列向量，它的两个元素为 b12 和 b22 。网络的输入是向量 x ，第一层映射之后 的输出是向量 y 。
首先计算损失函数对权重矩阵每个元素的偏导数，将欧氏距离损失函数展开，有：
L
wij2
1 2
f
w12y b12
z1
y1 1 exp
1
w(1) 11
x1
w121 x2
w131x3
b11
y2 1 exp
1
w(1) 21
x1
w212
x2
w213x3
b21
y3 1 exp
1
w(1) 31
x1
w312 x2
w313x3
b31
y4 1 exp
1
w(1) 41
x1
w412
x2
w413x3
b41
9.2.1 一个简单的例子
首先以前面的 3 层神经网络为例，推导损失函数对神经网络所有参数梯度的计算方法。
假设训练样本集中有 m 个样本 xi , zi 。现在要确定神经网络的映射函数：
z hx
什么样的函数能很好的解释这批训练样本？答案是神经网络的预测输出要尽可能的接 近样本的标签值，即在训练集上最小化预测误差。如果使用均方误差，则优化的目标为：
f'
w
2
i
y
bi2
yj
可以发现，第一个下标 i 决定了权重矩阵的第 i 行和偏置向量的第 i 个分量，第二个下标 j 决定了向量 y 的第 j 个分量。这可以看成是一个列向量与一个行向量相乘的结果，写成矩
BP人工神经网络的基本原理模型与实例培训课件
BP人工神经网络的基本原理模型与实例
2
8.1人工神经网络的基本概念
人工神经网络在本质上是由许多小的非线性函数组成 的大的非线性函数，反映的是输入变量到输出变量间的复 杂映射关系。先给出单个人工神经网络的一般模型描述：
1/7/2021
BP人工神经网络的基本原理模型与实例
3
8.1人工神经网络的基本概念
本讲大纲：
人工神经网络的基本概念 误差反向传播(BP)神经网络
1/7/2021
BP人工神经网络的基本原理模型与实例
1
8.1人工神经网络的基本概念
从数学和物理方法以及信息处理的角度，对人脑神经 网络进行抽象，并建立某种简化模型，称为人工神经网络。
应用领域： 模式识别 系统辨识 预测预估 数据挖掘 经济学 ……
1/7/2021
x1
x2
w1
w2
θ
1
0
0.2
0.4
0.4
BP人工神经网络的基本原理模型与实例
9
8.1人工神经网络的基本概念
x1 w1 x2 w2
f (·) wm xm
-1
...... ......
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BP人工神经网络的基本原理模型与实例
10
8.1人工神经网络的基本概念
当多个神经元组合起来时，人工神经网络的总体结构如下：
5 θ5
w46 -0.1842
0.5459
6
w56
θ6
净输入和输出的计算
单元 j
净输入 Ij
净输出 Oj
4
0.192+0-0.306-0.408=-0.522
1/(1+e-0.522)=0.6276
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人工神经网络原理及仿真实例第二版课程设计简介
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），亦称为神经网络（Neural Networks，NN），是一种模仿人脑神经系统结构和工作原理，进行信息
处理的算法。
它是机器学习中一个重要的分支，利用统计学原理对模型进行学习，以便通过不断优化自己的参数，并在遇到新数据时自动适应。
人工神经网络已经十分普及，并且在人脸识别、语音识别、语音合成等方面得到了广泛的应用。
本课程设计主要介绍人工神经网络的原理、模型和优化算法，并以 Python 语
言作为实现工具，介绍神经网络的实例模拟。
课程内容
第一章：人工神经网络的基础知识
首先，本章将介绍人工神经网络的基本概念和结构，帮助初学者了解神经网络
的基本概念。
本章同时介绍如何使用 Python 实现简单的神经网络。
第二章：多层感知器
其次，我们介绍神经网络的常见模型——多层感知器。
介绍多层感知器的基本
结构和实现原理，并以手写数字识别为例，展示如何使用 Python 实现多层感知器模型。
第三章：卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是神经网络中的一种，专门处理具有层次性和局部性质的数据，例如图像、语音等。
本章将介绍卷积神经网络的基本原理和应用，并以手写数字识别为例，展示如何使用 Python 实现卷积神经网络的模型。
第四章：循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是神经网络中的一种，专
门处理带有时序关系的数据，例如音频、文本等。
在本章中，我们将介绍循环神经网络的基本原理和应用，并以为例，展示如何使用 Python 实现循环神经网络模型。
第五章：深度学习优化算法
神经网络被广泛应用的一个重要原因是其深度学习优化算法。
本章将介绍深度
学习优化算法的基本概念和常见算法，例如梯度下降法、反向传播算法、Adam 算
法等。
我们将以实例的方式，用 Python 实现梯度下降法和反向传播算法。
第六章：实战应用
本章探讨神经网络在实际应用中的雏形：二分类模型、多分类模型、聚类算法等。
我们将介绍神经网络在机器学习中的应用，并以股票价格预测为例，演示神经网络模型的实战应用。
结语
本课程设计通过具体实例，分别介绍了人工神经网络的基础知识、多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络和深度学习优化算法。
通过实践，读者们能够更深入的了解人工神经网络的原理和应用。