神经网络介绍课件

演讲人神经网络介绍课件01.02.03.04.目录神经网络概述神经网络结构神经网络预测性神经网络案例分析神经网络概述1神经网络基本概念人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）：模拟人脑神经网络的结构和功能，进行信息处理的数学模型。01神经元（Neuron）：神经网络的基本单元，接收来自其他神经元的输入信号，进行加权求和，然后经过激活函数处理，产生输出信号。02权重（Weight）：神经元之间的连接强度，影响输入信号的加权求和结果。03激活函数（ActivationFunction）：将神经元的输出信号进行非线性变换，使其具有非线性特性。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。04神经网络发展历程1943年，McCulloch和Pitts提出MP模型，标志着神经网络的诞生1958年，Rosenblatt提出感知机模型，实现了简单的模式识别1986年，Hinton等人提出反向传播算法，解决了多层神经网络的训练问题2012年，Hinton等人提出AlexNet，在ImageNet竞赛中取得突破性成绩，开启了深度学习的热潮神经网络的应用领域BDFACE语音识别：将语音信号转化为文本自然语言处理：理解并生成自然语言自动驾驶：实时分析路况并控制车辆行驶图像识别：识别图像中的物体和场景推荐系统：根据用户历史行为推荐相关内容金融风控：预测金融风险并采取相应措施神经网络结构2神经元模型神经元是神经网络的基本单元，负责处理和传递信息神经元之间通过突触连接，突触是神经元之间的信息传递通道神经元由细胞体、树突和轴突组成，树突接收来自其他神经元的信号，轴突将信号传递给其他神经元神经元的激活函数将输入信号转化为输出信号，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等网络结构类型前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）：输入到输出单向传播，常用于分类和回归问题循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）：具有记忆功能，常用于处理序列数据，如自然语言处理和语音识别卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）：具有局部连接和权值共享的特点，常用于图像处理和计算机视觉自编码器（Autoencoder）：一种无监督学习网络，用于数据降维和特征抽取生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）：由生成器和判别器组成，用于生成新数据或进行数据增强强化学习（ReinforcementLearning）：智能体通过与环境交互来学习如何做出最优决策，常用于自动驾驶和游戏AI网络训练方法梯度下降法：通过最小化损失函数来更新网络参数01随机梯度下降法：每次只使用一个样本进行梯度下降，提高训练速度02批量梯度下降法：每次使用所有样本进行梯度下降，提高训练精度03动量法：在梯度下降过程中引入动量项，提高训练速度04自适应学习率：根据训练过程自动调整学习率，提高训练效果05正则化：在损失函数中加入正则项，防止过拟合06早停法：在训练过程中监控验证集损失，当验证集损失不再下降时停止训练，防止过拟合07神经网络预测性3数据预处理A数据清洗：去除异常值、缺失值等B数据归一化：将不同特征值缩放到同一范围C数据分块：将数据划分为训练集、验证集和测试集D数据增强：通过旋转、缩放等方式增加数据多样性特征选择03冗余性：选择不重复的特征，避免信息冗余02重要性：选择对预测结果影响较大的特征01相关性：选择与目标变量相关的特征04可解释性：选择易于理解和解释的特征，提高模型的可解释性模型评估与优化评估指标：准确率、召回率、F1值等01优化方法：参数调整、模型集成、特征选择等02交叉验证：训练集、验证集、测试集的划分03模型选择：根据评估结果选择最优模型04神经网络案例分析4案例背景自然语言处理：理解并生成自然语言自动驾驶：实现自动驾驶汽车的感知和控制图像识别：识别图像中的物体和场景语音识别：将语音信号转换为文本模型构建数据预处理：对数据进行清洗、标准化和归一化等处理模型选择：根据问题选择合适的神经网络模型，如卷积神经网络、循环神经网络等模型训练：使用训练数据训练模型，调整参数以优化性能模型评估：使用测试数据评估模型的性能，如准确率、召回率等指标结果分析与讨论2018案例背景：某图像识别任务012019神经网络模型：卷积