王永骥人工神经网络原理、应用.106页PPT
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人工神经网络的原理和应用
人工神经网络的原理和应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟生物神经网络的计算模型。
它由大量的人工神经元（Artificial Neurons）相互连接而成，并通过加权和激活函数来模拟神经元之间的信息传递。
人工神经网络模型是一种在计算机中模拟信息处理和知识获取方式的数学模型，它能够通过学习自适应调整神经元间的连接权值，从而实现对数据的分类、识别、预测等功能。
在人工神经网络中，每个人工神经元接收多个输入信号，并将这些输入信号进行加权求和后经过激活函数处理得到输出信号。
神经元之间的连接权值决定了不同输入信号对输出信号的影响程度。
而激活函数则用于对神经元的输出进行非线性映射，增加人工神经网络的模拟能力。
人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法（Backpropagation）来进行的。
反向传播算法基于梯度下降法的思想，通过计算输出误差对连接权值的偏导数来调整连接权值，使得神经网络的输出尽可能接近于所期望的输出。
反向传播算法通常需要大量的训练数据和反复迭代的过程才能得到较好的结果。
人工神经网络的应用非常广泛，以下是几个常见的应用领域：1. 图像识别：人工神经网络能够通过学习大量的图像数据，实现对图像的识别和分类。
例如，人工神经网络可以通过学习大量的猫的图片，实现对新的图片是否为猫的判断。
2. 语音识别：人工神经网络可以通过学习大量的语音数据，实现对语音的识别和转录。
例如，语音助手中的语音识别功能就是基于人工神经网络实现的。
3. 自然语言处理：人工神经网络可以通过学习大量的文本数据，实现对自然语言的理解和处理。
例如，机器翻译、情感分析等领域都可以使用人工神经网络进行处理。
4. 数据挖掘：人工神经网络可以通过学习大量的数据，实现对数据的分类、聚类、预测等任务。
例如，人工神经网络可以通过学习用户的历史行为数据，预测用户的购买行为。
5. 控制系统：人工神经网络可以通过学习环境和控制信号之间的关系，实现对复杂控制系统的建模和控制。
《人工神经网络》课件
添加项标题
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
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
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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
添加标题
添加标题
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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
,
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。
人工神经网络理论和应用ppt课件
人工神经网络理论与应用
第七章 神经网络基础知识
精选ppt课件
1
神经网络基础知识
7. 1 生物神经元及人工神经元的组成 7. 2 人工神经网络的模型
7 .2 .1 人工神经元的模型 7 .2 .2 常用的激活转移函数 7 .2 .3 MP模型神经元
精选ppt课件
2
7.1 生物神经元及人工神经元的组成
3
神经元结构与功能
• 细胞体由细胞核、细胞质和细胞膜等组成，其直 径大约为0.5--100μm，大小不等。细胞体是神经 元的主体，用于处理由树突接受的其它神经元传 来的信号；
• 轴突是由细胞体向外延伸出的所有纤维中最长的 一条分枝，用来向外传递神经元产生的输出电信 号。每个神经元都有一条轴突，其最大长度可达 1m以上。在轴突的末端形成了许多很细的分枝， 这些分支叫神经末梢。每一条神经末梢可以与其 它神经元形成功能性接触，该接触部位称为突触。 所谓功能性接触，是指非永久性的接触，这正是 神经元之间传递信息的奥秘之处。
• 人脑神经系统的记忆和处理功能是有机的结合在一起的。神经元既有 存储功能，又有处理功能，它在进行回忆时不仅不需要先找到存储地 址再调出所存内容，而且还可以由一部分内容恢复全部内容。尤其是 当一部分神经元受到损坏（例如脑部受伤等）时，它只会丢失损坏最 严重部分的那些信息，而不会丢失全部存储信息。
• (2) 高度并行性（为什么计算机无法模拟更多的神经元，如果有100
精选ppt课件
4
神经元结构与功能
• 树突是指由细胞体向外延伸的除轴突以外的 其它所有分支。树突的长度一般较短，但数 量很多，它是神经元的输入端，用于接受从 其它神经元的突触传来的信号。
• 神经元中的细胞体相当于一个初等处理器， 它对来自其它各个神经元的信号进行总体求 和，并产生一个神经输出信号。
第七章 神经网络基础知识
精选ppt课件
1
神经网络基础知识
7. 1 生物神经元及人工神经元的组成 7. 2 人工神经网络的模型
7 .2 .1 人工神经元的模型 7 .2 .2 常用的激活转移函数 7 .2 .3 MP模型神经元
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2
7.1 生物神经元及人工神经元的组成
3
神经元结构与功能
• 细胞体由细胞核、细胞质和细胞膜等组成，其直 径大约为0.5--100μm，大小不等。细胞体是神经 元的主体，用于处理由树突接受的其它神经元传 来的信号；
• 轴突是由细胞体向外延伸出的所有纤维中最长的 一条分枝，用来向外传递神经元产生的输出电信 号。每个神经元都有一条轴突，其最大长度可达 1m以上。在轴突的末端形成了许多很细的分枝， 这些分支叫神经末梢。每一条神经末梢可以与其 它神经元形成功能性接触，该接触部位称为突触。 所谓功能性接触，是指非永久性的接触，这正是 神经元之间传递信息的奥秘之处。
• 人脑神经系统的记忆和处理功能是有机的结合在一起的。神经元既有 存储功能，又有处理功能，它在进行回忆时不仅不需要先找到存储地 址再调出所存内容，而且还可以由一部分内容恢复全部内容。尤其是 当一部分神经元受到损坏（例如脑部受伤等）时，它只会丢失损坏最 严重部分的那些信息，而不会丢失全部存储信息。
• (2) 高度并行性（为什么计算机无法模拟更多的神经元，如果有100
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4
神经元结构与功能
• 树突是指由细胞体向外延伸的除轴突以外的 其它所有分支。树突的长度一般较短，但数 量很多，它是神经元的输入端，用于接受从 其它神经元的突触传来的信号。
• 神经元中的细胞体相当于一个初等处理器， 它对来自其它各个神经元的信号进行总体求 和，并产生一个神经输出信号。
人工神经网络讲稿ppt课件
举例：2-3岁小孩能够从人群中认出父母、3-4岁能够顺利地穿过十字路 口，但最先进机器人也难以完成这项任务。
因而模仿人类思维方式能够提升机器人能力
人工神经网络讲稿
5/40
1.2 神经细胞与生物神经网络
1. 神经网络
组织形式 大脑中大约有100亿个神经元，它们相互连接，形成一个复杂庞大网络
系统。所以大脑结构是一个神经（元）网络。 依据预计，每个神经元大约与上千个神经元相互连接。 大脑所形成神经网络是由一些小网络连接而成。依据预计，全部神经元
层次结构：神经元联接按层次排列。 模块结构：主要特点是将整个网络按功效划分为不一样模块，每个模块 内部神经元紧密互联，并完成各自特定功效，模块之间再互联以完成整体功 效； 层次模块结构：将模块结构和层次结构结合起来，使之更靠近人脑神经 系统结构，这也是当前为人们广泛注意一个新型网络互联模式。 依据网络中神经元层数不一样，可将神经网络分为单层网络和多层网络； 依据同层网络神经元之间有没有相互联接以及后层神经元与前层神经元有 没有反馈作用不一样，可将神经网络分为以下各种。
Hopfield网络和BP算法出现，使得人工神经研究出现了复兴。因为人 工神经网络在信息处理方面优点，使得大批学者加入到了这一研究领域， 掀起了神经网络研究新高潮。
人工神经网络讲稿
13/40
4. 全方面发展时期（1987-现在） 1987年在美国召开了第一届国际神经网络学术大会，并宣告成立了
国际神经网络学会，与会代表1600多人。这次大会也宣告了神经网络 学科诞生。神经网络研究进入了一个转折点，其范围不停扩大，领域 几乎包含各个方面。神经网络应用使工业技术发生了很大改变，尤其 是在自动控制领域有了新突破。
互制约，从而能够将层内神经元分为几组，让每组作为一个整体来动作。
人工神经网络课程 PPT课件.ppt
x0 1, wj0 j , x'0 1, w'k0 'k , x''0 1, w''l0 ''l
则有： n
x' j f ( wji xi ), i0
n1
n2
x''k f ( w'kj x' j ), y l f ( w''lk x''k )
j0
k 0
2021/3/15
马尽文
1. 网络的结构与数学描述
(i). 非线性连续变换单元
对于非线性连续变换单元，其输入、输出变换
函数是非线性、单调上升、连续的即可。但
在BP网络中，我们采用S型函数：
n
ui si
wij x j i
j 1
yi
1 f (ui ) 1 eui
1
n
( wij x j i )
1 e j1
2021/3/15
W(n0 ) W 0
x1
x2
当 E(W 0 ) ，算法以希望误差收敛；
当 E(W 0 ) ，算法不以希望误差收敛，但可按 梯度绝对值小于预定值结束。
2021/3/15
马尽文
19
2.3 非线性连续变换单元组成的网络
4. 算法的改进 (i). 变步长算法（ 是由一维搜索求得） Step 1. 赋予初始权值 W(0) 和允许误差 0 ； Step 2. 在时刻 n0 ，计算误差E(W(n0)) 的负梯度
wsg
E
wsg
N E (W , t , x )
1
wsg
E
s,g
E wsg
wsg
人工神经网络理论及应用.ppt课件
ww1ij (k )
m
yi1
j1
1 yi1
w2ji e j
yi1 (1
yi1 )
uj
对比Hebb规则: 各项
如遇到隐含层多于1层，可依次类推
yi (1 yi ) y1jei
yi1(1
yi1) u j
m
yi1
1 yi1
w2jie
j
j1
演示
BP算法演示
BP学习算法评述
优点
代入上式，有 因此
ym yi1
ym (1
ym )wmi
J
T
e
e yi1
m j 1
y j (1
y j ) w2jiej
即误差进行反向传输
BP学习步骤：误差反传(隐含层)
w1
w2
u1
e1
yi1 wi1j
yi1(1 yi1)u j
un
… …
…
em
综合上述结果
y1
Δwi1j
k
dJ dwi1j
主要内容
神经元数学模型 感知器 多层前馈网络与BP算法※ BP算法评述
神经元数学模型
n
y f wjxj
j1
n
设 p wj x j 则 yi f ( pi ) j 1
作用 函数
f
(
x)
1, 0,
x0 x0
i
f (xi )
（a）
f (x)
1
0 x
(b) 作用函数
MP神经元模型
感知器(感知机)
包含感知层，连接层和反应层。
感知层：接受二值输入； 连接层：根据学习规则不断调整权值 输出层：取为对称型阶跃函数
王永骥人工神经网络原理、应用.
递信息特点
(1) 时延性 : （0.3~1ms） (2) 综合性 ： 时间与空间的累加 (3) 类型： 兴奋与抑制 (4) 脉冲与电位转换: （D/A功能） (5) 速度： 1~150m/s (6) 不应期（死区）： 3~5ms (7) 不可逆性（单向） (8) 可塑性 : 强度可变 ,有学习功能 脉冲
1.1.2 生物神经元
人的大脑由1012个神经元构成，神经元互相连 接成神经网络 神经元组成：细胞体为主体 1873年, 意大利 Cajai 银渗透法 发现Golgi 体 神经元功能：刺激、兴奋、传导、效应 形状图 突触传递信息特点
2018/9/20
研究生论坛讲座
12
神经元示意图
2018/9/20 研究生论坛讲座 13
25
几种常用的作用函数
(1)、阀值型（硬限制型)
(2)、线性型
(3)、S型函数（Sigmoid） (4)、辐射基函数
2018/9/20 研究生论坛讲座 26
(1)、阀值型（硬限制型）
1 A f (W * P b) 0 W *P b 0 W *P b 0
生物学背景： 神经细胞的
2018/9/20 研究生论坛讲座 15
a) 大脑处理信息的特点
分布存储与冗余性：记忆在大量元中，每个元存 在许多信息的部分内容，信息在神经网络中的记 忆反映在神经元间的突触连接强度上(weights）; 并行处理：NN既是处理器又是存储器（并行处理 不同于并行机）; 信息处理与存储合一：每个元兼有二者功能; 可塑性与自组织性：可塑性是学习记忆的基础; 鲁棒性：高连接度导致一定的误差和噪声不会使 网络性能恶化。是智能演化的重要因素。
2018/9/20
(1) 时延性 : （0.3~1ms） (2) 综合性 ： 时间与空间的累加 (3) 类型： 兴奋与抑制 (4) 脉冲与电位转换: （D/A功能） (5) 速度： 1~150m/s (6) 不应期（死区）： 3~5ms (7) 不可逆性（单向） (8) 可塑性 : 强度可变 ,有学习功能 脉冲
1.1.2 生物神经元
人的大脑由1012个神经元构成，神经元互相连 接成神经网络 神经元组成：细胞体为主体 1873年, 意大利 Cajai 银渗透法 发现Golgi 体 神经元功能：刺激、兴奋、传导、效应 形状图 突触传递信息特点
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神经元示意图
2018/9/20 研究生论坛讲座 13
25
几种常用的作用函数
(1)、阀值型（硬限制型)
(2)、线性型
(3)、S型函数（Sigmoid） (4)、辐射基函数
2018/9/20 研究生论坛讲座 26
(1)、阀值型（硬限制型）
1 A f (W * P b) 0 W *P b 0 W *P b 0
生物学背景： 神经细胞的
2018/9/20 研究生论坛讲座 15
a) 大脑处理信息的特点
分布存储与冗余性：记忆在大量元中，每个元存 在许多信息的部分内容，信息在神经网络中的记 忆反映在神经元间的突触连接强度上(weights）; 并行处理：NN既是处理器又是存储器（并行处理 不同于并行机）; 信息处理与存储合一：每个元兼有二者功能; 可塑性与自组织性：可塑性是学习记忆的基础; 鲁棒性：高连接度导致一定的误差和噪声不会使 网络性能恶化。是智能演化的重要因素。
2018/9/20