第八章 人工神经网络与深度学习(下)
《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
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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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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
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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
人工神经网络与深度学习的区别
人工神经网络与深度学习的区别从某种程度上来说，人工神经网络和深度学习是紧密相关的概念。
然而在现实应用中，人们往往会将这两个概念混淆起来，难以理解它们之间的差别和联系。
那么，人工神经网络和深度学习真的是同一个东西吗？接下来，我们将详细讨论这两个概念。
人工神经网络人工神经网络通常被称为ANN，它是一种仿照人脑神经系统构建的计算机模型。
与人脑中的神经元相似，人工神经元也可以接受输入信号，并对这些信号进行处理和传递。
在人工神经网络中，神经元通常被分为输入层、隐藏层和输出层三个部分。
输入层负责接受外部输入的信号，例如图像或语音信号等；隐藏层是网络的核心部分，可以用于处理和传递信息；输出层则将最终的处理结果转化为相应的输出。
人工神经网络的训练过程可以通过反向传播算法来实现。
这个算法可以使网络学习和优化参数，以便最大程度地提高网络的预测和分类能力。
这种方法被广泛应用于人脸识别、语音识别、机器翻译、人类运动学习等领域。
深度学习深度学习是一种特定类型的机器学习，通常是基于人工神经网络构建的。
与传统机器学习方法不同的是，深度学习最大的特点是使用多层神经网络来处理和分类数据。
尤其是对于大规模数据集，深度学习可以有效地提高分类和判别的准确度，使得机器可以更好地模仿人类思维的过程。
深度学习的最早应用可以追溯到20世纪80年代末。
然而，由于当时计算机性能的限制，深度学习并没有得到广泛的认可和应用。
直到近些年来，随着计算能力的提高和大规模数据集的出现，深度学习才得以广泛推广和应用。
如今，深度学习已经被成功应用于语音识别、自然语言处理、图像识别、自动驾驶、医疗诊断等多个领域。
区别与联系从定义上来看，深度学习是一种特殊的人工神经网络。
深度学习通常是指在神经网络中使用多层结构，以更好地处理大数据集和更复杂的任务。
而人工神经网络则是广义上神经网络的一个具体实现方法，它可以是深度网络，也可以是浅层网络，甚至是单一人工神经元。
简单来说，深度学习是人工神经网络的一种特殊实现方式。
45. 深度学习与人工神经网络的联系是什么？
45. 深度学习与人工神经网络的联系是什么？关键信息项：1、深度学习的定义与特点2、人工神经网络的概念与结构3、深度学习中人工神经网络的应用领域4、两者在算法和模型方面的相似性5、两者在数据处理和特征提取上的关联6、深度学习对人工神经网络发展的推动作用7、人工神经网络为深度学习提供的基础和启示1、引言深度学习和人工神经网络是当今人工智能领域中备受关注的重要概念。
它们之间存在着密切的联系，相互促进和影响。
深入理解两者之间的关系对于推动人工智能技术的发展和应用具有重要意义。
11 深度学习的背景和发展深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，近年来在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
111 深度学习的技术突破介绍一些关键的技术突破，如大规模数据的利用、更强大的计算能力以及优化算法的改进。
112 深度学习的应用实例列举一些具体的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断、智能推荐等，以展示其实际影响力。
12 人工神经网络的起源与演进人工神经网络的概念可以追溯到上世纪，经过多年的发展，其结构和算法不断完善。
121 早期的理论基础阐述一些早期的理论研究和实验成果。
122 现代人工神经网络的主要类型如前馈神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等。
2、深度学习与人工神经网络的概念解析21 深度学习的定义和核心思想详细解释深度学习如何通过多层的神经网络进行特征学习和模式识别。
211 深度学习中的层次结构说明不同层次在信息处理和特征抽象方面的作用。
212 深度学习的训练过程包括数据准备、模型构建、参数调整和优化等步骤。
22 人工神经网络的基本原理介绍神经元的工作机制、网络的连接方式以及信号传播和处理的过程。
221 人工神经网络的学习规则如误差反向传播算法、随机梯度下降等。
222 人工神经网络的拓扑结构分析不同拓扑结构对网络性能和功能的影响。
3、两者在算法和模型方面的相似性31 共同的数学基础例如线性代数、概率论、微积分等在两者中的应用。
神经网络与深度学习的区别
神经网络与深度学习的区别神经网络与深度学习是机器学习领域内的两个重要概念。
对于非专业人士来说，这两个概念可能会混淆。
虽然两者密不可分，但仍然有着显著的区别。
在本文中，我们将探讨神经网络与深度学习的这些区别。
神经网络是一种模仿人类神经系统结构与功能的计算机系统。
它由互相连接的节点组成，节点分别代表着人类大脑中的神经元。
神经网络的基本思想是，通过一系列大量的计算处理、模型迭代，使得神经网络学习到具有普遍性的规律，并能够推广至新的数据集中。
一个神经网络通常跨越多个层次，每层子节点都有许多不同的变化方式，从而使得神经网络具有拟合复杂数据的能力。
深度学习是一种机器学习的技巧，名称来源于其使用的深度神经网络。
深度学习与传统的机器学习技术不同，传统的机器学习技术（如支持向量机（SVM）或K-最近邻（KNN））通常需要手动选择特征。
而深度学习技术不需要人为干预，它能够自动地从数据中学习到可以产生更好结果的特征，并利用这些特征来进行分类或回归等任务，从而完成复杂的数据分析。
深度学习的核心思路是“层次化”，将网络的计算过程组织为不同的抽象层，每一层的输出作为下一层的输入，满足多次非线性叠加的传递过程，从而提高模型的分类准确率。
因此，神经网络和深度学习并非等同，而是具有某些联系和区别。
首先，神经网络包含浅层、深层和反馈神经网络（如循环神经网络），而深度学习则是针对深度神经网络的。
其次，在数据特征和处理方面，神经网络一般需要人工提取特征，而深度学习则是在大量数据训练中自我提取特征，使得模型具有更强的泛化能力。
最后，在使用方面，神经网络着重于分类、回归和聚类问题，而深度学习则对模式识别、语音识别、图像识别和自然语言处理等方面有很好的应用。
综上所述，神经网络和深度学习的区别在于深度学习是特别针对深度神经网络而言的，并且不需要人工手动提取特征，具有强大的模型泛化能力，能够应用于多种领域的数据分析和分类。
神经网络则更加重视数据的预处理和手动选择特征，适用于分类、回归和聚类等方面的问题。
神经网络与深度学习(PPT31页)
图像的特征
计算机图像是由一定数量的点阵像素构成的。如上所示，我们看到的 是一辆车，但实际上计算机理解的是一个由各像素点的灰度值组成的 矩阵，它并不能直接理解“这是一辆车”。
我们需要将“这是一辆车”这个事实用完全逻辑化的语言描述出来， 让计算机建立一个函数，这个矩阵自变量 x 所对应的结果因变量 y 就 是“车”。难度可想而知。
不仅是房子这个整体，房子里的门、窗户等元素我们都能发现，而原因自然也 是颜色突变。
思考：人能看见绝对透明（100% 透明）的玻璃吗？
我们定义一个形状的时候，本质 上就是在定义其产生颜色突变的 像素点的大致相对位置。比如圆， 在一个直角坐标系的图象上上， 存在所有满足 (x-a)2+(y-b)2=r2 条件的坐标点的某个小邻域内有 较大的颜色突变，那么这幅图像 上就有一个圆的形状。左上方是 一幅色盲测试图，不色盲的朋友 都能看到左下角有一个蓝色的圆， 而且是一个空心圆。
特征：用来描述一个对象具体表现形式的逻辑语言。
如前页所述，“上半部分是圆，下半部分是靠右的一撇” 就是数字 9 的形状特征。
特征是构成一个对象的必要但不充分条件，因为一个对象 是由无数个特征组成的，在有限数量的特征里，我们永远 只能预估该对象，而不能 100% 确定该对象究竟是什么。
经典的图像特征之——Haar 特征
思考：我们一眼就能看出来这幅图像上有一栋房子。但任何一幅图像 都是由一定数量的像素点组成的，我们是怎么从这些单纯的像素点里 发现了房子的呢？
这个问题还可以换一种问法：我们怎么知道一幅图像中是有前景对象 的，对于一张纯色画布，我们为什么无法发现任何对象？
这涉及到一个现象：颜色突变。上图所圈出的区域中，都是颜色变化较大的区 域。而我们就会自然地认为，这是物体的边缘，而由封闭边缘构成的区域就是 物体。
神经网络与深度学习知识点整理
神经网络与深度学习知识点整理●神经网络基础●MP神经元模型●可以完成任何数学和逻辑函数的计算●没有找到训练方法，必须提前设计出神经网络的参数以实现特定的功能●Hebb规则●两个神经元同时处于激发状态时，神经元之间的连接强度将得到加强●Hebb学习规则是一种无监督学习方法，算法根据神经元连接的激活水平改变权值，因此又称为相关学习或并联学习。
●●感知机模型●有监督的学习规则●神经元期望输出与实际输出的误差e作为学习信号，调整网络权值●●LMS学习规则是在激活函数为f(x)=x下的感知器学习规则●由于激活函数f的作用，感知器实际是一种二分类器●感知器调整权值步骤●单层感知器不能解决异或问题●BP网络●特点：●同层神经网络无连接●不允许跨层连接●无反馈连接●BP学习算法由正向传播和反向传播组成●BP网络的激活函数必须处处可导——BP权值的调整采用 Gradient Descent 公式ΔW=－η（偏E/偏w），这个公式要求网络期望输出和单次训练差值（误差E)求导。
所以要求输出值处处可导。
s函数正好满足处处可导。
●运算实例（ppt）●Delta( δ )学习规则●误差纠正式学习——神经元的有监督δ学习规则，用于解决输入输出已知情况下神经元权值学习问题●δ学习规则又称误差修正规则，根据E/w负梯度方向调整神经元间的连接权值，能够使误差函数E达到最小值。
●δ学习规则通过输出与期望值的平方误差最小化，实现权值调整●●1●自动微分●BP神经网络原理：看书●超参数的确定，并没有理论方法指导，根据经验来选择●BP算法已提出，已可实现多隐含层的神经网络，但实际只使用单隐层节点的浅层模型●计算能力的限制●梯度弥散问题●自编码器●●自编码器（Auto-Encoder）作为一种无监督学习方法网络●将输入“编码”为一个中间代码●然后从中间表示“译码”出输入●通过重构误差和误差反传算法训练网络参数●编码器不关心输出（只复现输入），只关心中间层的编码————ℎ=σ(WX+b)●编码ℎ已经承载原始数据信息，但以一种不同的形式表达！●1●正则编码器——损失函数中加入正则项，常用的正则化有L1正则和L2正则●稀疏自编码器——在能量函数中增加对隐含神经元激活的稀疏性约束，以使大部分隐含神经元处于非激活状态●去噪自编码器——训练数据加入噪声，自动编码器学习去除噪声获得无噪声污染的输入，迫使编码器学习输入信号更加鲁棒的表达●堆叠自编码器●自编码器训练结束后，输出层即可去掉，网络关心的是x到ℎ的变换●将ℎ作为原始信息，训练新的自编码器，得到新的特征表达．●逐层贪婪预训练●1●深度神经网络初始化●●卷积神经网络●全连接不适合图像任务●参数数量太多●没有利用像素之间的位置信息●全连接很难传递超过三层●卷积神经网络是一种前馈神经网络，其输出神经元可以响应部分区域内的输入信息，适宜处理图像类信息●1●1●Zero Padding：在原始图像周围补0数量●卷积尺寸缩小，边缘像素点在卷积中被计算的次数少，边缘信息容易丢失●●卷积神经网络架构发展●1●深度发展●LeNet●具备卷积、激活、池化和全连接等基本组件●但GPU未出现，CPU的性能又极其低下●LetNet只使用在手写识别等简单场景，未得到重视●LeNet主要有2个卷积层（5*5）、2个下抽样层（池化层）、3个全连接层●通过sigmoid激活●全连接层输出：共有10个节点分别代表数字0到9，采用径向基函数作为分类器●AlexNet●第一次采用了ReLU，dropout，GPU加速等技巧●AlexNet网络共有：卷积层 5个(1111,55,3*3)，池化层 3个，全连接层3个●首次采用了双GPU并行计算加速模式●第一卷积模块：96通道的特征图被分配到2个GPU中，每个GPU上48个特征图；2组48通道的特征图分别在对应的GPU中进行ReLU激活●第一层全连接：同时采用了概率为0.5的Dropout策略●VGG●通过反复堆叠3x3卷积和2x2的池化，得到了最大19层的深度●卷积-ReLU-池化的基本结构●串联多个小卷积，相当于一个大卷积的思想●使用两个串联的3x3卷积，达到5x5的效果，但参数量却只有之前的18/25●串联多个小卷积，增加ReLU非线性激活使用概率，从而增加模型的非线性特征●VGG16网络包含了13个卷积层，5个池化层和3个全连接层。
《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。
《人工智能概论》课程笔记
《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。
智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。
人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。
人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。
1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。
1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。
1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。
人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。
代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。
（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。
代表性成果包括产生式系统、框架等。
（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。
代表性成果包括决策树、神经网络等。
（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。
1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。
符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。
（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。
连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。
（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。
行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
《神经网络与深度学习》课程标准
《神经网络与深度学习》课程标准【课程名称】神经网络与深度学习【适用专业】高等职业教育智能产品开发专业一、课程定位1．课程性质本课程为智能产品开发专业职业技能核心课程。
2．课程任务通过本课程学习培养学生智能产品设计与开发的综合能力，包括机器学习、深度学习相关概念，介绍TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念，深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法，并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用等。
3．课程衔接本课程的前序课程为《Python程序设计》、《人工智能导论》，后续课程为《顶岗实习》。
二、课程目标通过本课程学习，理解智能产品开发过程中涉及到的诸多AI技术，能够根据实际要求完成人工智能项目的设计、制作、调试，培养学生基本专业技能、积极参与意识、责任意识、协作意识和自信心，使教学过程更有目的性和针对性。
养成良好的沟通能力与团队协作精神，具有安全文明的工作习惯、良好的职业道德、较强的质量意识和创新精神。
具体应具备以下能力：1．理解人工智能产品结构设计与生产过程的基本概念；2．理解人工智能产品的基本算法、机器学习概念；3．理解深度学习概念，了解其应用领域；4．TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念5．理解线性回归概念；6．支持向量机；7．聚类分析；8．神经网络和自然语言处理等算法；9．人工智能产品控制程序编写与调试；10．智能产品使用说明书的编写。
【教学内容】学习情境 职业能力目标 学习子情境 教学内容 课时分配一、安装TensorFlow 1、安装前的环境准备2、能够使用Linux系统和Python语言3、能够独立安装Anaconda4、能够安装CUDA和cuDNN5、掌握TensorFlow测试方法（一）安装CUDA和cuDNN1、CUDA的安装2、cuDNN的安装3、Protocol Buffer4、Bazel5、从源代码编译并安装4（二）安装和测试TensorFlow1、安装TensorFlow2、运行向量相加的例子3、加载过程存在的一些问题4二、TensorFlow 编程策略 1、掌握计算图与张量2、熟练使用TensorFlow的运行模型3、正确创建变量并管理变量空间4、掌握variable_scope()与name_scope()及其使用方法（一）TensorFlow的数据模型1、分析并演示分析TensorFlow的数据模型2、会使用计算图描述TensorFlow计算模型3、张量的使用6（二）TensorFlow的运行模型1、TensorFlow系统结构概述2、简单使用会话3、使用with/as环境上下文管理器4、Session的参数配置5、placeholder机制6三、深度前馈神经网络 1、掌握网络的前馈方式2、全连接的概念3、神经元与全连接结构4、前向传播算法5、线性模型的局限性6、激活函数（一）网络的前馈方式及全连接的概念1、前馈网络2、全连接的概念3、神经元与全连接结构4（二）激活函数 1、常用激活函数2、激活函数实现去线性化3、激活函数调用栈的查看6（三）多层网络解决异或运算1、损失函数2、经典损失函数3、自定义损失函数4四、优化网络的方法 1、基于梯度的优化2、反向传播3、学习率的独立设置4、拟合（一）基于梯度的优化1、梯度下降算法的概念2、随机梯度下降4（二）反向传播 1、简要解释反向传播算法2、自适应学习率算法3、TensorFlow提供的优化器6（三）学习率的独立设置 1、指数衰减的学习率2、其他优化学习率的方法6合 计 50 三、考核与评价本学习领域的课程宜考核采用过程考核和期末上机随即抽题方式。
人工智能导论 第8章 人工神经网络及其应用(导论)1-47
x1
y
m 1
x2
y
m 2
x p1
y
m pm
35
8.2.2 BP学习算法
2. 学习算法
当yik
1 1 euik
时
x
d y wikj1
k k1 ij
d
m i
yim (1
yim)(
ym i
y) i
— —输出层连接权调整公式
d y y w d k i
k
i (1
k pk 1
i)
k 1 k1 li l
9
8.1 神经元与神经网络
1. 生物神经元的结构 2. 神经元数学模型 3. 神经网络的结构与工作方式
10
8.1.2 神经元数学模型
2. 人工神经元模型
1943年，麦克洛奇和皮兹提出M －P模型。
u1
（权重/突触）
wi1 （细胞体）
（神经冲动）
…
f ()
yi
un
win
激励函数
i （阈值）
-1
29
8.2 BP神经网络及其学习算法
1. BP神经网络的结构 2. BP学习算法 3. BP算法的实现
30
8.2.2 BP学习算法
▪ 两个问题：
（1）是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。
（ 2）如何调整BP神经网络的连接权，使网络的输入与输出与 给定的样本相同。
1986年，鲁梅尔哈特（D. Rumelhart）等提出BP学习算法。
A {aij}NN
U u1 uM T
B {bik }N M
1 N T
V v1
T
vN
Y y1 yN T
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习随着人工智能的快速发展，神经网络与深度学习成为近年来备受瞩目的研究方向。
神经网络是一种模仿生物神经元网络结构和功能的数字化数学模型，其目的是实现对于数据的有效学习和处理。
深度学习则是一种基于多层神经网络的机器学习算法，它可以用来训练大规模的神经网络，并从中提取出复杂的高层次特征。
神经网络和深度学习的核心思想是对数据进行多次的学习和优化，以提高模型的预测能力和分类能力。
具体的实现方法可以通过前向传递和反向传递两种方式来实现。
前向传递用于计算模型的输出结果，而反向传递则用于更新模型的参数。
在优化过程中，通常采用梯度下降的方法来找到最优解。
神经网络和深度学习的应用非常广泛，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、视频分析等。
其中，图像识别是深度学习应用的一个重要方向。
通过构建卷积神经网络，可以实现对于大规模复杂数据的自动分类和识别。
在自然语言处理方面，深度学习可以通过递归神经网络的方式，对于长短不一的文本序列进行处理和分析。
当然，神经网络和深度学习在应用过程中还面临许多挑战和难题。
例如，网络的复杂度和训练的耗时、数据的标注问题等。
同时，随着技术的不断更新和研究的深入，这些问题也逐渐得到了解决。
例如，文本和图像自动标注技术和分布式深度学习技术等，都为神经网络和深度学习的发展提供了有力的支持。
总之，神经网络和深度学习是一种基于数学理论和数据学习的机器学习方法，其应用场景非常广泛。
通过对数据的多次学习和优化，可以实现对数据的分类、识别、自动标注等。
尽管在应用过程中还存在一些挑战和难题，但是随着技术的不断发展和研究的深入，相信神经网络和深度学习将会成为人工智能领域发展的一个重要方向。
《人工智能基础教程》课程教学大纲
《人工智能基础教程》课程教学大纲课程名称：人工智能导论课程类别：公共基础课适应专业：全校各专业学时学分：2学时/周，共32学时，2学分1.课程性质和任务本课程为以培养学生具备基本的人工智能思维能力为目标，重点培养高职学生的人工智能素养、计算思维能力和人工智能应用能力。
课程使学生初步了解人工智能的概念，发展历程、经典算法、应用领域及对社会的深远影响，主要内容包括：人工智能的历史和发展、大数据与人工智能、专家系统、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人技术。
课程设计理念以提高人工智能素养为切入点，通过生动形象的案例，把目前人工智能领域的热点问题，以科普性、技术性的形式进行展现，让学习者在学习人工智能理论的同时，激发学生学习人工智能知识的兴趣。
2.教学目标（1）知识目标1）了解人工智能的基本概念及发展历史。
2）了解人工智能的研究领域及发展现状。
3）了解大数据与人工智能的关系。
4）熟悉专家系统的结构及应用。
5)熟悉知识表示及常用的搜索算法。
6）熟悉机器学习、深度学习的概念及主流算法。
7）熟悉计算机视觉、自然语言处理的主流技术及应用。
8）熟悉智能机器人技术及应用。
（2）思政与素质目标1）通过人工智能起源与发展的学习，培养学生的科学精神、奋斗精神和开拓创新精神。
2）学习人工智能学科先驱模范事迹，培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感。
3）通过人工智能发展现状认识，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。
4）通过人工智能安全教育，培养学生遵纪守法，诚实守信，树立正确的世界观、人生观、价值观。
5）通过人工智能中的算法学习，帮助学生建立科学思维、推理机制，培养解决实际问题的能力。
6）通过人工智能应用案例，培养学生精益求精的大国工匠精神及勇攀科学高峰的责任感。
4.教学评价（1）评价形式平时作业（含考勤）+阶段测试（含期中测试）+期末测试。
（2）评分等级评分等级以百分制为标准。
人工智能导论作业案例分析题第8章
【导读案例】谷歌大脑谷歌大脑（Google Brain ，见图8-1）又称谷歌“虚拟大脑”，是“Google X 实验室”一个正在开发新型人工智能技术的主要研究项目。
是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑的软件，这个软件具备自我学习功能。
Google X 部门的科学家们通过将1.6万片处理器相连接建造出了全球为数不多的最大中枢网络系统，它能自主学习，所以称之谓“谷歌大脑”。
图8-1 谷歌大脑谷歌“虚拟大脑”是模拟人类的大脑细胞相互交流、影响设计的，它可以通过观看YouTube 视频（美国的一家在线视频服务提供商，是全球最大的视频分享网站之一）学习识别人脸、猫脸以及其他事物。
这项技术使Google 产品变得更加智能化，而首先受益的是语音识别产品。
当有数据被送达这个神经网络的时候，不同神经元之间的关系就会发生改变，而这也使得神经网络能够得到对某些特定数据的反应机制。
通过应用这个神经网络，谷歌的软件已经能够更准确的识别讲话内容，而语音识别技术对于谷歌自己的智能手机操作系统Android 来说变得非常重要。
这一技术也可以用于谷歌为苹果iPhone 开发的应用程序。
通过神经网络，能够让更多的用户拥有完美的、没有错误的使用体验。
随着时间的推移，谷歌的其他产品也能随之受益。
例如谷歌的图像搜索工具，可以做到更好的理第8章 深度学习第8章深度学习163解一幅图片，而不需要依赖文字描述。
谷歌无人驾驶汽车、谷歌眼镜也能通过使用这一软件而得到提升，因为它们可以更好的感知真实世界中的数据。
“神经网络”在机器学习领域已经应用数十年——并已广泛应用于包括国际象棋、人脸识别等各种智能软件中。
而谷歌的工程师们已经在这一领域更进一步，建立不需要人类协助，就能自学的神经网络。
这种自学能力，也使得谷歌的神经网络可以应用于商业，而非仅仅作为研究示范使用。
谷歌的神经网络，可以自己决定关注数据的哪部分特征，注意哪些模式，而并不需要人类决策——颜色、特殊形状等对于识别对象来说十分重要。
神经网络和深度学习的关系
神经网络和深度学习的关系
神经网络和深度学习具有密切的联系。
首先，神经网络是深度学习的一种实现形式，两者在某些方面有所共通。
神经网络可以看作是一种特殊的深度学习模型，它由一系列由神经元组成的层组成，每一层都有各自的特征，其中前面一层的输出为后面一层的输入，这种有层次的模型结构被称为“深度结构”。
深度学习是一种机器学习算法，用于构建复杂的模型，它包括有神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等多种模型结构。
这些模型的优势在于可以根据历史数据学习输入与输出之间的关系，从而实现再生成和推理目标。
两者的关系在于，神经网络是深度学习的基础，深度学习是神经网络的一般框架。
神经网络模型包含了大量的超参数和模型权重，这些参数是依据历史数据训练出来的，因此，神经网络是深度学习的有效工具，深度学习可以帮助模型调整参数，以利用大量的历史数据来学习和优化网络模型。
另外，神经网络和深度学习的另一个共同的特点是，它们都可以适应不断变化的数据。
神经网络可以通过引进新的隐层，或者改变现有隐层的数量，达到快速调整模型结构，让模型能够有效地处理新的输入数据。
而深度学习可以通过更新参数和学习策略，使得模型能够应对数据变化带来的影响，从而进行有效的学习。
总而言之，神经网络是深度学习的一种实现形式，深度学习可以有效地调整神经网络模型，从而达到更好的推理效果。
两者之间共同拥有能够适应不断变化的数据的能力，使得深度学习算法可以从大量的历史数据中挖掘出更高效的结果。
人工智能基础之人工神经网络与深度学习介绍课件
发展前景
01
人工智能将广泛 应用于各个领域， 如医疗、金融、
教育等
02
人工智能将推动 产业升级，提高
生产效率
03
人工智能将促进 社会创新，提高 人们的生活质量
04
人工智能将带来 新的就业机会， 同时也可能引发
一些社会问题
05
人工智能将推动 科学研究，如生 物科学、物理学
等
06
人工智能将促进 国际合作，共同 应对全球性问题
深度学习模型
1
卷积神经网络 （CNN）：用于 图像处理和识别
4
生成对抗网络 （GAN）：用于 生成新数据或图像
2
循环神经网络 （RNN）：用于 序列数据处理和预
测
5
自编码器 （Autoencoder ）：用于数据降维
和特征提取
3
长短时记忆网络 （LSTM）：用于 处理长序列数据
6
强化学习 （Reinforcement Learning）：用于
01
02
03
04
人工智能的定义：模拟 人类智能的机器系统
人工智能的应用领域： 包括医疗、金融、教育、
交通等多个领域
人工智能发展历程
01
符号主义：基 于逻辑和符号 推理的人工智
能
04
强化学习：基 于智能体和环 境交互的人工
智能
02
连接主义：基 于神经网络和 深度学习的人
工智能
05
生成对抗网络： 基于生成器和 判别器的人工
自主决策：人工 智能系统能够自 主做出决策，无
需人工干预
面临的挑战
数据安全与隐私问题：如何保护用 户数据隐私，防止数据泄露和滥用
伦理问题：如何解决人工智能带来的 道德和伦理问题，如自动驾驶汽车事 故责任问题
神经网络与深度学习的区别
神经网络与深度学习的区别在当今数字化时代，神经网络和深度学习是两个备受瞩目的领域，它们在机器学习和人工智能方面发挥着重要的作用。
虽然它们常常被混淆，但实际上，神经网络和深度学习是两个不同的概念，各自具有独特的特点和应用。
本文将探讨神经网络与深度学习之间的区别，以帮助读者更好地理解它们的本质和用途。
一、神经网络的基本概念神经网络是一种受人脑神经系统启发的计算模型。
它由多个神经元（或节点）组成，这些神经元相互连接，形成一个网络。
每个神经元接收输入，进行一定的计算，然后产生输出。
这些输出可以成为其他神经元的输入，从而形成信息的传递和处理。
神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接受原始数据，隐藏层执行复杂的计算，而输出层生成最终的结果。
神经网络使用权重和偏差来调整神经元之间的连接强度，以便实现学习和适应不同的任务。
常见的神经网络类型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）。
二、深度学习的核心概念深度学习是一种机器学习方法，旨在模拟人类大脑的工作方式，以便实现智能任务。
深度学习的关键特征是深度神经网络，即包含多个隐藏层的神经网络。
这些深层结构允许模型自动提取和表示数据的高级特征，从而提高了性能和泛化能力。
深度学习的应用非常广泛，包括图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域。
深度学习模型通常通过大规模数据集进行训练，使用梯度下降等优化算法来调整权重和偏差，以最小化损失函数。
深度学习的流行算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）等。
三、神经网络与深度学习的区别虽然神经网络和深度学习都涉及神经元和神经元之间的连接，但它们之间存在一些关键区别：1. 深度：神经网络通常包括一到两个隐藏层，而深度学习模型包含多个隐藏层，通常称为深层神经网络。
人工神经网络课件
目录
• 神经网络基本概念 • 前馈神经网络 • 反馈神经网络 • 深度学习基础 • 优化算法与技巧 • 实践应用与案例分析
01 神经网络基本概念
生物神经网络简介
01
02
03
生物神经网络组成
生物神经网络由大量神经 元通过突触连接而成，具 有并行处理、分布式存储 和自学习等特性。
信号传递方式
每次只利用一个样本的梯度信息进行参数更新，计算量小，收敛速度快，但容易受到噪声干扰， 陷入局部最优解。
小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradie…
折中方案，每次利用一小批样本的梯度信息进行参数更新，兼具批量梯度下降法和随机梯度下降 法的优点。
正则化方法防止过拟合
L1正则化（Lasso）
01
RNN在自然语言处理领域有广泛应用，如机器翻译、文本生成、情感分析等，同时也可以应用于语音识别 和图像处理等领域。
05 优化算法与技巧
梯度下降法及其改进算法
批量梯度下降法（Batch Gradient Des…
利用整个数据集的梯度信息进行参数更新，计算量大，收敛速度慢，但能找到全局最优解。
随机梯度下降法（Stochastic Gradien…
03 反馈神经网络
反馈神经网络结构
01
02
03
04
神经元之间相互连接，形成反 馈回路。
网络中的每个神经元都接收来 自其他神经元的信号，并产生
输出信号。
输出信号会再次作为输入信号 反馈到网络中，影响其他神经
元的输出。
通过不断调整神经元之间的连 接权重，网络可以学习并适应
不同的输入模式。
Hopfield网络模型与算法
批处理、随机梯度下降等优化策略
人工智能中的神经网络与深度学习
人工智能中的神经网络与深度学习人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当今科技领域最热门的研究领域之一，已经取得了令人瞩目的成就。
在AI的众多技术领域中，神经网络与深度学习被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等任务中。
神经网络与深度学习的发展为AI带来了巨大的突破与进步，成为推动人工智能发展的重要驱动力。
一、神经网络与深度学习简介神经网络是一种模拟人脑工作原理的计算模型，它由多个节点（神经元）和连接它们之间权重组成。
每个节点接收来自前一层节点传递过来的信息，并根据权重进行计算和传递。
通过不断调整权重和阈值，神经网络可以通过学习得到输入数据之间复杂的非线性关系。
深度学习是一种基于多层神经网络模型进行特征提取和表示学习的机器学习方法。
与传统机器学习方法相比，深度学习可以自动地从原始数据中提取特征，并进行高效地分类或回归任务。
深度学习的核心思想是通过多个隐层的非线性变换，逐层提取数据的高级特征，从而实现更准确的预测和识别。
二、神经网络与深度学习的发展历程神经网络与深度学习的发展可以追溯到上世纪50年代。
当时，科学家们开始模拟人脑神经元之间的连接和传递过程，提出了感知机模型。
然而，由于感知机模型只能解决线性可分问题，无法解决非线性可分问题，使得神经网络研究陷入停滞。
直到上世纪80年代中期，科学家们提出了多层感知机（Multilayer Perceptron）模型，并引入了反向传播算法（Backpropagation）来训练神经网络。
这一突破使得神经网络能够解决非线性可分问题，并开始在图像识别、语音识别等领域取得一定成果。
然而，在当时计算能力和数据量有限的情况下，深度神经网络很难训练成功。
直到近几年随着计算能力和数据量的大幅提升，以及更加高效的训练算法（如卷积神经网络和循环神经网络），深度学习才开始迅速发展起来。
三、神经网络与深度学习的应用领域1. 图像识别神经网络与深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。