人工神经网络PPT
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）工作机制的一种计算模型...
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）工作机制的一种计算模型，用于估计或近似函数，这些函数可以依赖于一大量的输入，并且通常是未知的。 简介人工神经网络是由大量简单计算单元（或称神经元）相互连接而成的计算模型，通过学习和训练来实现某种特定的人工智能任务。其核心特性是能够在一定程度上自适应和学习，这使得ANN在解决复杂的模式识别、预测和数据分类问题上具有巨大的潜力。 神经元模型人工神经网络的基本单元是神经元。每个神经元接收一组输入信号，通过激活函数进行非线性转换，然后将输出信号传递给其他神经元。激活函数通常用于引入非线性，因为大多数现实世界的函数都是非线性的。 层和连接人工神经网络通常由多个层组成，每个层由多个神经元组成。一个典型的网络包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入的数据，隐藏层通过一系列复杂的计算将输入转化为有意义的特征表示，最后输出层将这个特征表示转化为具体的输出。在每一层中，神经元之间通常有连接，这些连接定义了信息如何在神经元之间传递。在向前传播过程中，信息从输入层通过隐藏层最终到达输出层。 反向传播和梯度下降反向传播是一种在人工神经网络中调整权重和偏差以最小化损失函数（或目标函数）的方法。在向前传播阶段，网络根据输入数据计算输出。然后，计算预测输出和实际输出之间的误差，并将这个误差反向传播到网络中，以调整权重和偏差。梯度下降是一种优化算法，它根据网络输出的误差来更新网络的权重和偏差。它的目标是通过迭代更新权重和偏差，使网络的输出逐渐接近实际的目标输出。 过拟合和欠拟合当一个神经网络在训练数据上表现得过于好（即，它在训练数据上的误差非常低），而在测试数据上表现得不够好（即，它在测试数据上的误差非常高）时，我们称这个网络过拟合了。过拟合通常是由于网络过于复杂，不能泛化到新的、未见过的数据。另一方面，如果一个网络在训练数据和测试数据上的表现都不够好，那么我们说这个网络欠拟合。欠拟合通常是由于网络太简单，不能捕捉到数据中的复杂模式。 正则化和Dropout正则化是一种防止过拟合的技术，它通过在损失函数中添加一个额外的项来惩罚模型的复杂性。Dropout是一种具体的正则化技术，它在训练过程中随机地丢弃一些神经元（即，使它们暂时停止工作），以减少模型对某些特征的过度依赖。 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种特别适用于处理图像数据的神经网络。在CNN中，每一层的神经元只与输入数据的一个局部区域相连。通过这种方式，CNN可以在图像数据中识别出空间层次结构，例如边缘、纹理等。 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种可以处理序列数据的神经网络，比如时间序列或者语言数据。RNN的关键特点是它的权重量限于当前时刻的输入，这使得它可以在处理序列数据时考虑到先前的信息。然而，标准的RNN在处理长序列时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，出现了许多RNN的变种，如长短期记忆（LSTM）网络和门控循环单元（GRU）网络。这些变种通过引入记忆单元来解决梯度消失和梯度爆炸问题，使RNN能够有效地处理长序列数据。 注意力机制注意力机制是一种让神经网络在处理序列数据时更加关注一些重要的、不那么重要的或者与当前任务不相关的信息的技术。在自然语言处理领域，例如在机器翻译或文本分类任务中，这种技术已被证明非常有效。 应用人工神经网络被广泛应用于各种不同的领域，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断、无人驾驶等。随着技术的不断发展，我们可以期待看到更多的人工神经网络的应用。 挑战和未来发展尽管人工神经网络已经取得了显著的进展，但仍面临着许多挑战。例如，我们需要更高效的训练方法来处理大规模和复杂的数据；我们需要更好地理解不同类型的神经网络（例如CNN、RNN、Transformer等）的适用性和局限性；我们还需要解决过拟合和
