人工神经网络(讲稿) ppt课件
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《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
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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
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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
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
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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
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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
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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ppt课件
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人工神经网络ppt课件
感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
26
梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
25
梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率
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感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
26
梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
25
梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率
人工神经网络-PPT课件
*
《医学信息分析与决策》课程组
7
一、神经网络简介
神经网络的基本特征
结构特征： 并行式处理 分布式存储 容错性
能力特征： 自学习 自组织 自适应性
*
《医学信息分析与决策》课程组
8
一、神经网络简介
神经网络的基本功能
联 想 记 忆 功 能
*
《医学信息分析与决策》课程组
9
一、神经网络简介
神经网络的基本功能
人脑与计算机信息处理机制的比较 系统结构 信号形式 信息存储 信息处理机制
*
《医学信息分析与决策》课程组
5
一、神经网络简介
生物神经网络 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称 为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其 它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经 网络。 人工神经网络 以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，就 称为人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN）。
*
《医学信息分析与决策》课程组
19
一、神经网络简介
神经网络的软硬件实现
MATLAB以商品形式出现后，仅短短几年，就以 其良好的开放性和运行的可靠性，使原先控制 领域里的封闭式软件包（如英国的UMIST，瑞 典的LUND和SIMNON，德国的KEDDC）纷纷淘汰， 而改以MATLAB为平台加以重建。在时间进入20 世纪九十年代的时候，MATLAB已经成为国际控 制界公认的标准计算软件。
*
《医学信息分析与决策》课程组
21
一、神经网络简介
神经网络的软硬件实现
MATLAB的推出得到了各个领域的专家学者的广 泛关注，在此基础上，专家们相继推出了 MATLAB工具箱，主要包括信号处理、控制系统、 神经网络、图像处理、鲁棒控制、非线性系统 控制设计、系统辨识、最优化、模糊逻辑、小 波等工具箱，这些工具箱给各个领域的研究和 工程应用提供了有力的工具。
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。
人工神经网络讲PPT课件
1、引言
按照上面的描述，人类个体的智能是一种综合能力。具体来讲，可以包 括一下八个方面的能力：
1 2 3
感知和认识客观事物、客观世界和自我的能力
——感知是智能的基础——最基本的能力
通过学习取得经验与积累知识的能力
——这是人类在世界中能够不断发展的最基本能力
理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能力
图2-1 神经元的解剖
2、生物神经元
突触，是一个神经元与另一 个神经元之间相联系并进行 信息传送的结构。 突触的存在说明：两个神经 元的细胞质并不直接连通， 两者彼此联系是通过突触这 种结构接口的。有时．也把 突触看作是神经元之间的连 接。
图2-2 突触结构
2生物神经元
目前，根据神经生理学的研究，已经发现神经元及其间的 突触有4种不同的行为。神经元的4种生物行为有：
双 极 型 S 型 激 活 函 数： 2 f (net ) , f (net ) (1,1) 1 exp( net )
3神经元的数学模型
线性型激活函数
f (net ) net
神经元的特点：
是一多输入、单输出元件 具有非线性的输入输出特性 具有可塑性，其塑性变化的变化部分主要是权值（Wi）的变 化，这相当于生物神经元的突触变化部分 神经元的输出响应是各个输入值的综合作用结果 输入分为兴奋型（正值）和抑制型（负值）两种。
阈值型：
f (net )
1 net 0 0 net 0
1 net 0 1 net 0
f (net )
3神经元的数学模型
S型（Sigmoid）激活函数
单 极 型 S 型 激 活 函 数： 2 f (net ) 1, f (net ) (0,1) 1 exp( net )
第一章 人工神经网络概述_PPT幻灯片
2. 希望在理论上寻找新的突破，建立新的专 用/通用模型和算法。
3. 进一步对生物神经系统进行研究，不断地 丰富对人脑的认识。
人工神经网络
人工神经网络的特点：
（1）高度的并行性 （2）高度的非线性全局作用 （3）良好的容错性与联想记忆功能 （4）强大的自适应、自学习功能
第二节 人工神经网络的基本结构与模型
人工神经网络
第一节 人工神经网络的概念与发展
T.Kohonen的定义：“人工神经网络是由 具有适应性的简单单元组成的广泛并行互 连的网络，它的组织能够模拟生物神经系 统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络
历史回顾
➢萌芽期（20世纪40年代） ➢第一高潮期（1950～1968） ➢反思期（1969～1982） ➢第二高潮期（1983～1990） ➢再认识与应用研究期（1991~）
科学发展大趋势
New Society New Education
New Sciences
Info
Bio
Enhancing
Human
Performance
Nano
Cogno
New Industries
New Applications
New Humanbeing
技术创新浪潮的经济长波规律
水力 纺织 铁
人工神经网络
简单神经元网络及其简化结构图
（1）细胞体 （2）树突 （3）轴突（4）突触
人工神经网络
人工神经元模型
输入分量pj（j=1，2，…，r） 权值分量wj（j=1，2，…，r）
激活函数 f(·) 偏差(bias) b
人工神经网络
权值和输入的矩阵形式可以由W的行矢量和 P的列矢量表示：
3. 进一步对生物神经系统进行研究，不断地 丰富对人脑的认识。
人工神经网络
人工神经网络的特点：
（1）高度的并行性 （2）高度的非线性全局作用 （3）良好的容错性与联想记忆功能 （4）强大的自适应、自学习功能
第二节 人工神经网络的基本结构与模型
人工神经网络
第一节 人工神经网络的概念与发展
T.Kohonen的定义：“人工神经网络是由 具有适应性的简单单元组成的广泛并行互 连的网络，它的组织能够模拟生物神经系 统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络
历史回顾
➢萌芽期（20世纪40年代） ➢第一高潮期（1950～1968） ➢反思期（1969～1982） ➢第二高潮期（1983～1990） ➢再认识与应用研究期（1991~）
科学发展大趋势
New Society New Education
New Sciences
Info
Bio
Enhancing
Human
Performance
Nano
Cogno
New Industries
New Applications
New Humanbeing
技术创新浪潮的经济长波规律
水力 纺织 铁
人工神经网络
简单神经元网络及其简化结构图
（1）细胞体 （2）树突 （3）轴突（4）突触
人工神经网络
人工神经元模型
输入分量pj（j=1，2，…，r） 权值分量wj（j=1，2，…，r）
激活函数 f(·) 偏差(bias) b
人工神经网络
权值和输入的矩阵形式可以由W的行矢量和 P的列矢量表示：
《人工神经网络讲》课件
应用场景
常用于模式分类、预测等静态数据处理任务。
循环神经网络
定义
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，通过记忆单 元实现信息的循环传递。
特点
循环神经网络能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，但训练过程 中容易陷入梯度消失或梯度爆炸问题。
应用场景
广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。
03
智能控制
强化学习与神经网络的结合在智能控制领域具有广泛的应用前景，例如
机器人控制、自动驾驶等。通过训练神经网络代理在模拟环境中进行学
习，可以实现高效、安全的智能控制。
深度学习与人工神经网络的结合
深度生成模型
生成模型如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）可以学习从噪声生成数据的分布，并生成全新的数据样本 。通过结合深度学习和神经网络，可以创建更强大、更灵活的生成模型，用于图像生成、文本生成等领域。
深度神经网络
1 2 3
定义
深度神经网络是指神经网络中包含多个隐藏层的 结构，能够提取更抽象的特征表示。
特点
深度神经网络具有强大的特征学习和分类能力， 但需要大量的训练数据和计算资源，且容易过拟 合。
应用场景
广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理 等领域。
自组织映射网络
定义
自组织映射网络是一种无监督学 习的神经网络，通过自组织的方 式对输入数据进行降维或聚类。
人工神经网络讲
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
• 人工神经网络简介 • 常见的人工神经网络模型 • 人工神经网络的训练方法 • 人工神经网络的应用场景 • 人工神经网络的未来展望
目录
CONTENTS
常用于模式分类、预测等静态数据处理任务。
循环神经网络
定义
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，通过记忆单 元实现信息的循环传递。
特点
循环神经网络能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，但训练过程 中容易陷入梯度消失或梯度爆炸问题。
应用场景
广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。
03
智能控制
强化学习与神经网络的结合在智能控制领域具有广泛的应用前景，例如
机器人控制、自动驾驶等。通过训练神经网络代理在模拟环境中进行学
习，可以实现高效、安全的智能控制。
深度学习与人工神经网络的结合
深度生成模型
生成模型如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）可以学习从噪声生成数据的分布，并生成全新的数据样本 。通过结合深度学习和神经网络，可以创建更强大、更灵活的生成模型，用于图像生成、文本生成等领域。
深度神经网络
1 2 3
定义
深度神经网络是指神经网络中包含多个隐藏层的 结构，能够提取更抽象的特征表示。
特点
深度神经网络具有强大的特征学习和分类能力， 但需要大量的训练数据和计算资源，且容易过拟 合。
应用场景
广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理 等领域。
自组织映射网络
定义
自组织映射网络是一种无监督学 习的神经网络，通过自组织的方 式对输入数据进行降维或聚类。
人工神经网络讲
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
• 人工神经网络简介 • 常见的人工神经网络模型 • 人工神经网络的训练方法 • 人工神经网络的应用场景 • 人工神经网络的未来展望
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