神经网络模型及算法简介共39页文档
《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
添加项标题
Adam：结合了AdaGrad和RMSProp的优点，是目前最 常用的优化算法之一
新型网络结构
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RNN，解 决长序列数据 中的长期依赖
THANKS
汇报人：
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
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
神经网络+数学建模模型及算法简介
人工神经网络的工作原理
人工神经网络的工作原理到底是怎样的，我们可 以从一个最简单的网络来剖析，一定程度上打开 这个黑匣子。 1958年，美国心理学家Frank Rosenblatt提出一种 具有单层计算单元的神经网络，称为Perceptron， 即感知器。 感知器是模拟人的视觉接受环境信息，并由神经 冲动进行信息传递的层次型神经网络。 单层感知器的结构与功能都非常简单，以至于在 解决实际问题时很少采用，但由于它在神经网络 研究中具有重要意义，是研究其它网络的基础， 常作为学习神经网络的起点。
感知器模型
净输入：
net j =
输出为：
∑w
i =1
n
ij
xi
y j = sgn(net j − T j ) = sgn(∑ wij xi ) = sgn(WT X) j
i =0
n
Tj为阀值，sgn为符号函数
人工神经网络的工作原理(C.)
感知器模型
具体的： 设输入向量X=(x1 ,x2)T 设输入向量 x1 x2 oj
生物神经网
基本工作机制：
一个神经元有两种状态——兴奋和抑制 平时处于抑制状态的神经元，当接收到其它神 经元经由突触传来的冲击信号时，多个输入在 神经元中以代数和的方式叠加。
进入突触的信号会被加权，起兴奋作用的信号为正， 起抑制作用的信号为负。
如果叠加总量超过某个阈值，神经元就会被激 发进入兴奋状态，发出输出脉冲，并由轴突的 突触传递给其它神经元。
神经网络模型的教程及使用方法
神经网络模型的教程及使用方法
神经网络模型是一种模仿人脑神经系统工作原理的计算模型。随着人工智能和
深度学习的发展，神经网络模型已经成为一种重要的工具，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。本文将介绍神经网络模型的基本原理、常见的网络结构以及使用方法。
一、神经网络模型的基本原理
神经网络模型受到人脑神经系统的启发，由神经元、权重和激活函数组成。神
经网络模型的基本思想是通过学习对输入数据进行逐层抽象和组合，最终得到对输入数据的预测输出。
1. 神经元（Neuron）
神经元是神经网络的基本单元，接收来自上一层神经元的输入，并将其加权求
和后经过激活函数得到输出。神经元的输入可以来自于其他神经元的输出，也可以来自于外部的输入数据。
2. 权重（Weight）
权重是连接神经元之间的参数，用于调节输入信号的重要性。神经网络的训练
过程就是通过不断调整权重的值来优化网络的性能。
3. 激活函数（Activation Function）
激活函数决定了神经元的输出。常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函
数等。激活函数的作用是引入非线性因素，提高神经网络模型的表达能力。
二、常见的神经网络模型结构
1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）
前馈神经网络是最简单的神经网络结构，信号从输入层经过一层一层的传递到输出层，没有反馈连接。前馈神经网络可以通过增加隐藏层的数量和神经元的个数来提高模型的表达能力。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
神经网络模型及预测方法研究
神经网络模型及预测方法研究
神经网络是一种重要的人工智能模型，它是模仿生物神经网络的结构和功能，
通过训练和学习，自动发现数据之间的复杂关系，以达到有效的数据处理和预测目的。在现代科技和社会中，神经网络已经成为了一个极其重要的工具，广泛应用于金融、医疗、交通、农业等领域。
一、神经网络模型
神经网络模型就是学习和推理数据的算法模型，它由若干个神经元组成，通常
分为输入层、隐藏层和输出层三种，网络中神经元之间相互连接，通过不同的权重系数和阈值参数，实现数据的学习和预测。在网络的训练过程中，一个样本数据通过网络首先被输入到输入层中，然后依次通过隐藏层中的神经元进行计算，最后输出到输出层中，得到预测结果。
神经网络模型的优点在于它可以从大量的数据集中提取有用的信息，在处理非
线性问题，和多个目标变量的预测和分类问题上表现出了强大的性能和简单性。同时，可以通过调整神经元之间的连接方式和网络的拓扑结构来实现模型的最优性。
二、神经网络预测方法
神经网络预测方法主要是依靠神经网络模型进行数据预测和分类。在预测过程中，神经网络通过对样本数据的学习和训练，自动发现数据之间的内在关系，从而对未知数据进行预测和分类。在预测过程中，首先需要对数据进行预处理和归一化等操作，然后将处理好的数据输入到网络中，进行训练和预测。
神经网络预测方法广泛应用于各个领域，在金融领域中，可以应用于贷款和信
用评估等问题，在医疗领域中，可以应用于疾病诊断和预测等问题，在交通领域中，可以应用于交通流量预测和交通控制等问题。
三、神经网络模型的局限性
神经网络模型及训练方法
神经网络模型及训练方法
神经网络模型是深度学习的关键组成部分，它模仿人脑的神经系统
结构来解决各种复杂问题。神经网络模型由多个神经元节点组成，并
通过这些节点之间的连接进行信息传递和处理。在这篇文章中，我们
将深入探讨神经网络模型的基本原理和常用的训练方法。
一、神经网络模型的基本原理
神经网络模型的核心概念是神经元。每个神经元接收来自其他神经
元的输入信号，并根据这些输入计算出一个输出信号。神经网络模型
由多层神经元组成，通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入数据，并将其传递给隐藏层。隐藏层是实现非
线性映射的关键部分。通过使用激活函数，隐藏层可以学习到更复杂
的特征表示。输出层接收来自隐藏层的信号，并生成最终的输出结果。
神经网络模型的训练过程是通过调整模型中的参数来使其能够更好
地拟合训练数据。参数是神经元之间的连接权重和偏置。通过将训练
数据输入模型，计算模型的输出并与真实值进行比较，可以得到损失
函数。然后，通过梯度下降等优化算法，调整参数的值以最小化损失
函数。
二、常用的神经网络模型
1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）
前馈神经网络是最基本的神经网络模型。它的输入信号只按照前向
的顺序传递，不会产生循环。前馈神经网络适用于处理静态的输入数据，并能够解决许多分类和回归问题。它的训练方法主要是通过反向
传播算法来更新网络中的参数。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
卷积神经网络是一种专门用于处理图像和视频数据的神经网络模型。它结构简洁而高效，能够识别和提取图像中的特征。卷积神经网络利
《人工神经网络算法》课件
神经符号计算：结合符号计算和神经网络， 提高人工智能的推理能力和可解释性
THANK YOU
汇报人：
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人工神经网络算法
汇报人：
目录
PART One
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PART Three
人工神经网络算法 的基本原理
PART Five
人工神经网络算法 的实现工具与平台
PART Two
人工神经网络算法 概述
PART Four
常见的人工神经网 络算法
PART Six
人工神经网络算法 的优缺点分析
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Te n s o r F l o w 框 架
简介：TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习和机器学习 领域。
特点：TensorFlow具有灵活的编程模型，支持多种编程语言，易于扩展和部署。
应用：TensorFlow广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
率
缺点分析
计算复杂度高：需要大量的计算资源和时间 容易过拟合：模型过于复杂，容易导致过拟合问题 难以解释：模型的内部工作机制难以理解，难以解释其决策过程 训练数据依赖：需要大量的高质量训练数据，否则模型性能会受到影响
改进方向
提高训练效率：优化算法，减少训 练时间
提高稳定性：改进算法，避免过拟 合和欠拟合
神经网络导论第三讲课文档
Hopfield模型的学习举例
假设Hopfield模型有4个神经元，现希望其
W
储 存0222如下02模22 式02向22 量02：22(w11ij-1-1)sTm/1(-0x1is-x1s1j 1),,Tii。
j j
第12页，共63页。
Hopfield模型的回忆举例
W 要求022回忆022样本0(2211-12-221)T、Y Y (121- 1111 )1T 。1 1 11 11
7
j2
[(
8 i j
ai,8
ji
)
1 2
]2
每条对角线只有一个皇后时，该式取最
小值。
第27页，共63页。
Hopfield模型应用实例8皇后问题
能量函数的定义
H (H 1 H 2 )H 3H 4
,, 0
显然，H取得最小值时，可以得到最优解。
第28页，共63页。
Hopfield模型应用实例8皇后问题
n
wkiai xk k 0
i1
dE0
第20页，共63页。
能量函数收敛性证明
当状态由0或1变为0时，因为：
所以：
dak 0
n
wkiai xk k 0
i1
dE0
第21页，共63页。
Hopfield模型应用实例8皇后问题
神经网络算法简介
神经网络算法简介
神经网络（Neural Network）是模拟人类大脑神经学习和处理信息的一种计算机算法，它是深度学习领域的基础，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种场景中。神经网络的发展和应用，为我们的生活带来了很多的变化和便利，今天我们来简单了解一下神经网络。
神经元模型
神经元是神经网络的基本组成单元。它接收到来自其他神经元传递过来的电信号，并且根据这些信号的相对强弱决定是否会向其他神经元发射信号。在神经网络中，神经元的输入可以来自于其他神经元，也可以来自于外部输入，输出可以传递给后续的神经元或者被当做神经网络的最终输出。
神经网络结构
神经网络的结构分为三层：输入层、隐藏层和输出层。每一层都是由多个神经元组成，在前向传播过程中，从输入层的神经元开始向后传递信息，经过一系列的计算后，最后从输出层输出结果。
在隐藏层中，神经元的数量和层数可以根据需要进行设定。随着神经网络层数的增加，模型的复杂度也会增加，能够表示的函数也更加复杂，从而提高了模型的准确度。但是，如果层数过多
或者神经元数量过多，就会导致模型出现过拟合的现象，出现这
种情况时，就需要对模型进行优化调整。
神经网络的训练
神经网络的训练需要大量的数据来进行模型的调整和学习，训
练数据可以分为训练集、验证集和测试集三个部分。其中，训练
集用来训练模型，验证集用来验证模型的准确度，在训练过程中，如果出现了过拟合的现象，就需要通过验证集的误差来进行模型
的调整。最后，测试集是用来测试最终的模型精度的数据集。
神经网络的训练过程通常采用反向传播算法（Backpropagation Algorithm）。它通过计算损失函数的梯度，从而进行网络参数的
神经网络ppt课件
x1
……
y1
……
……
……
……
……
xi
……
yi
……
……
……
……
……
xn
……
yn
14
2.2.3 前馈内层互联网络
这种网络结构从外部看还是一个前馈型的网络， 但是内部有一些节点在层内互连
x1
……
y1
…… ……
…… ……
……
xi
……
yi
…… ……
…… ……
……
xn
……
yn
15
2.2.4 反馈型网络
y1
这种网络结构在输入输出之 间还建立了另外一种关系， 就是网络的输出层存在一个 反馈回路到输入层作为输入 层的一个输入，而网络本身 还是前馈型的
x2
x3
y1
ym
…… ………… ………………
xn 输入层
隐含层
输出层
23
2.4.1 基本思想
BP神经网络也称：后向传播学习的前馈型神经网络 （Back Propagation Feed-forward Neural Network， BPFNN/BPNN），是一种应用最为广泛的神经网络 在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN 的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络 是一种结构，体现为BPNN的网络构架 反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接 神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的 误差最小 BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系 统，它也包括了训练和使用两个阶段。由于训练阶段 是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身 是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根 据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果
神经网络简介
17
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误差反向传播的BP算法简称BP算法，其基本思 想是最小二乘算法。它采用梯度搜索技术，以 期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均 方值为最小。
BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。 在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含 层逐层处理，并传向输出层，每层神经元（节 点）的状态只影响下一层神经元的状态。如果 在输出层不能得到期望的输出，则转人反向传 播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过 修改各层神经元的权值，使误差信号最小。
w
；
ij
（3）对于每个结点有一个阈值 i ；
（4）对于每个结点定义一个变换函数 f (•)。
11
3.2 前馈型神经网络
前馈型神经网络如图所示，神经元分层排列，有输入 层、隐层（可有若干层）和输出层，其信息从输入层 依次向上传递，直至输出层。每一层的神经元只接受 前一层神经元的输入。
从学习的观点来看，前馈网络是一种强有力的学习系 统，其结构简单而易于编程；从系统的观点看，前馈 网络是一静态非线性映射，通过简单非线性处理单元 的复合映射，可获得复杂的非线性处理能力。但从计 算的观点看，缺乏丰富的动力学行为。大部分前馈网 络都是学习网络，它们的分类能力和模式识别能力一 般都强于反馈网络，典型的前馈网络有感知器网络、 BP 网络等。
神经网络基础PPT课件
1 2
安装TensorFlow
介绍如何在不同操作系统上安装TensorFlow， 包括Windows、Linux和MacOS。
配置TensorFlow环境
详细讲解如何配置TensorFlow运行环境，包括 Python版本、依赖库安装等。
3
常见问题与解决方法
列举在安装和配置过程中可能遇到的问题，并提 供相应的解决方法。
准备等。
模型训练、评估和优化方法
模型训练技巧
分享一些提高模型训练效果的技 巧，如批量归一化、学习率调整
等。
模型评估指标
介绍常用的模型评估指标，如准 确率、召回率、F1分数等，并解
释其含义和计算方法。
模型优化策略
探讨一些优化神经网络模型的策 略，如正则化、早停法、集成学 习等，以提高模型的泛化能力。
07 总结与展望
回顾本次课程重点内容
神经网络基本概念
前向传播算法
介绍了神经网络的基本组成单元——神经 元，以及神经网络的结构和分类。
详细阐述了神经网络中前向传播的过程， 包括输入层、隐藏层和输出层之间的计算 关系。
反向传播算法
神经网络优化方法
深入讲解了神经网络中反向传播的原理和 实现过程，包括误差反向传播、权重更新 等关键步骤。
自动化机器学习
自动化机器学习技术的发展将使得神经网络的构 建和训练更加自动化和智能化，提高开发效率和 模型性能。
神经网络模型及其在计算机科学中的应用
神经网络模型及其在计算机科学中的应用
随着计算机科学的不断发展，神经网络模型成为其中的一项重
要技术，它可以模拟人类大脑的大量神经元，实现类似人类思维
的复杂任务，如图像和语音识别、自然语言处理、预测和决策等。本文将介绍神经网络模型的原理和应用，以及它在计算机科学中
的影响。
一、神经网络模型概述
神经网络模型是一种模拟生物神经网络的计算模型，它由大量
连接的人工神经元或节点组成。这些神经元可以接收输入、执行
计算和产生输出，它们之间的连接则可以加强或抑制计算信号的
传递。
神经网络模型有两个主要方面：结构和训练算法。结构是指神
经元之间的连接方式和层数，它可以是前向、反馈、递归等不同
结构。训练算法是指根据输入和输出数据来优化神经网络模型的
参数，以实现更准确的预测和决策。有监督学习、无监督学习和
强化学习等不同的训练算法。
神经网络模型中的常见层次包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入数据，例如图像的像素值或音频的频谱图；隐藏层是神经网络的核心，它通过执行更复杂的计算来提取输入数据的特征；输出层将隐藏层的输出映射到期望的输出空间，例如分类、回归或聚类。
二、神经网络模型的应用领域
神经网络模型已经被广泛应用于各种计算机科学领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统、物联网和智能控制等。以下将重点介绍几个应用领域。
1. 计算机视觉
计算机视觉是通过计算机处理图像和视频来实现自动分析和理解的过程。神经网络模型已经被广泛应用于计算机视觉领域中的各种任务，例如图像分类、物体检测、分割、跟踪和生成等。一些成功的应用包括人脸识别、图像语义分割和自动驾驶等领域。
神经网络算法及模型
神经网络算法及模型
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：
（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络和粗集理论是智能信息处理的两种重要的方法,其任务是从大量观察和实验数据中获取知识、表达知识和推理决策规则。粗集理论是基于不可分辩性思想和知识简化方法,从数据中推理逻辑规则,适合于数据简化、数据相关性查找、发现数据模式、从数据中提取规则等。神经网络是利用非线性映射的思想和并行处理方法,用神经网络本身的结构表达输入与输出关联知识的隐函数编码,具有较强的并行处理、逼近和分类能力。在处理不准确、不完整的知识方面,粗集理论和神经网络都显示出较强的适应能力,然而两者处理信息的方法是不同的,粗集方法模拟人类的抽象逻辑思维,神经网络方法模拟形象直觉思维,具有很强的互补性。
神经网络建模
重将只 在所有输入提交的时候更新（就是批处理方式）。
第十五页，共47页。
1.6训练(xùnliàn)方式
两种不同的训练方式 (1)增加方式：每提交一次输入数据，网络权重 和偏置都更新一次; (2)在批处理方式中：仅仅当所有的输入数据都 被提交以后，网络权重和偏置才被更新.
1.4创建(chuàngjiàn)网络
newp 创建感知器网络
newlind 设计一线性层
newlin 创建一线性层
newff
创建一前馈 BP 网络
newcf 创建一多层前馈 BP 网络
newfftd 创建一前馈输入延迟 BP 网络
newrb 设计一径向基网络
newrbe 设计一严格的径向基网络
newgrnn 设计一广义回归(huíguī)神经网络
重没有 被更新。错误和目标输出(shūchū)相等。 a = [0] [0] [0] [0] e = [4] [5] [7] [7] 如果我们设置学习速度为0.1，我们就能够看到当每一 组输入提交时，网络是怎么调整的了。 net.inputWeights{1,1}.learnParam.lr=0.1; net.biases{1,1}.learnParam.lr=0.1; [net,a,e,pf] = adapt(net,P,T); a = [0] [2] [6.0] [5.8] e = [4] [3] [1.0] [1.2]