机器学习算法之神经网络培训课件
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机器学习与神经网络ppt课件
7
Matlab实现
• 1.建立非线性自回归模型 • 2.网络数据预处理函数 • 3.时间序列数据准备 • 4.训练数据，验证数据，测试数据划分 • 5.网络训练
8
9
10
11
12
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
4
• 一个典型的时构成。 其基本结构如下：
5
NARX神经网络详细结构如下：
6
• 本案例给出2001个监测点的时间序列数据。 其中PhInputs为一个1*2001维的cell，代表 时间监测点的流速，PhTargets为1*2001维 的cell，代表中和反应后溶液的PH值。我们 通过当前的酸碱溶液流速预测中和反应后 溶液的PH值大小。
2
动态神经网络
• 动态神经网络是指网络带有反馈与记忆功 能，可以将前一时刻的数据保留，使其加 入到下一时刻数据的计算，使网络不仅具 有动态性而且保留的系统信息也更加完整。 它有许多应用，比如金融分析师用于分析 某只股票未来某时点的价格。它分为两类， 一类是通过神经元反馈形成的神经网络， 如Elman神经网络，PID神经网络，另一类是 回归神经网络，有静态神经元和网络输出 反馈构成，典型的有NARX回归神经网络。
3
NARX神经网络
• NARX（Nonlinear AutoRegressive models with Exogenous Inputs)全称为非线性自回归 模型，也称为带外部输入的非线性自回归 滤波器。通常情况下它优于全回归神经网 络，并且可以和其互换，所以它成为非线 性动态神经网络中应用最广的一种。
动态神经网络时间序列预测的 NARX实现
1
时间序列
时间序列是按时间序列排列的一组数字序 列。时间序列分析是根据系统观测得到的 时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计 建立数学模型的理论和方法，以预测未来 事物的发展。它的基本原理有二点，一是 承认事物发展的延续性，即应用过去的数 据，就能推测事物的发展趋势；二是考虑 到事物发展的随机性，任何事物发展都可 能受偶然因素的影响，为此要利用各种统 计分析方法对历史数据加以分析处理。
Matlab实现
• 1.建立非线性自回归模型 • 2.网络数据预处理函数 • 3.时间序列数据准备 • 4.训练数据，验证数据，测试数据划分 • 5.网络训练
8
9
10
11
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此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
4
• 一个典型的时构成。 其基本结构如下：
5
NARX神经网络详细结构如下：
6
• 本案例给出2001个监测点的时间序列数据。 其中PhInputs为一个1*2001维的cell，代表 时间监测点的流速，PhTargets为1*2001维 的cell，代表中和反应后溶液的PH值。我们 通过当前的酸碱溶液流速预测中和反应后 溶液的PH值大小。
2
动态神经网络
• 动态神经网络是指网络带有反馈与记忆功 能，可以将前一时刻的数据保留，使其加 入到下一时刻数据的计算，使网络不仅具 有动态性而且保留的系统信息也更加完整。 它有许多应用，比如金融分析师用于分析 某只股票未来某时点的价格。它分为两类， 一类是通过神经元反馈形成的神经网络， 如Elman神经网络，PID神经网络，另一类是 回归神经网络，有静态神经元和网络输出 反馈构成，典型的有NARX回归神经网络。
3
NARX神经网络
• NARX（Nonlinear AutoRegressive models with Exogenous Inputs)全称为非线性自回归 模型，也称为带外部输入的非线性自回归 滤波器。通常情况下它优于全回归神经网 络，并且可以和其互换，所以它成为非线 性动态神经网络中应用最广的一种。
动态神经网络时间序列预测的 NARX实现
1
时间序列
时间序列是按时间序列排列的一组数字序 列。时间序列分析是根据系统观测得到的 时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计 建立数学模型的理论和方法，以预测未来 事物的发展。它的基本原理有二点，一是 承认事物发展的延续性，即应用过去的数 据，就能推测事物的发展趋势；二是考虑 到事物发展的随机性，任何事物发展都可 能受偶然因素的影响，为此要利用各种统 计分析方法对历史数据加以分析处理。
人工智能算法工程师：深度学习与神经网络算法培训ppt
TensorFlow框架特点及使用方法
特点
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，具有高度的灵活性 和可扩展性。它支持分布式训练，能够在多个GPU和CPU上 加速训练过程。TensorFlow还提供了丰富的API和工具，方 便用户进行模型开发和调试。
使用方法
使用TensorFlow进行深度学习需要先安装TensorFlow库，然 后通过编写Python代码来定义模型、加载数据、进行训练和 评估等操作。TensorFlow提供了高级的API，如Keras，可以 简化模型开发和训练过程。
PyTorch框架特点及使用方法
特点
PyTorch是一个轻量级的深度学习框架，具有简单易用的特点。它支持动态计算 图，使得模型开发和调试更加灵活。PyTorch还提供了GPU加速和分布式训练功 能，能够提高训练速度。
使用方法
使用PyTorch进行深度学习需要先安装PyTorch库，然后通过编写Python代码来 定义模型、加载数据、进行训练和评估等操作。PyTorch提供了高级的API，如 torch.nn和torch.optim，可以简化模型开发和训练过程。
模型可解释性不足
深度学习模型的可解释性一直是研究 难点。未来需要加强模型可解释性的 研究，以更好地理解模型的工作原理 。
THANKS。
将有更多创新方法被提出。
面临的挑战与解决方案探讨
数据隐私与安全
计算资源需求大
随着深度学习应用的广泛使用，数据 隐私和安全问题日益突出。需要采取 数据脱敏、加密等技术手段来保护用 户隐私。
深度学习模型的训练和推理需要大量 的计算资源，如高性能计算机、GPU 等。需要进一步优化算法和模型结构 ，以降低计算资源需求。
人工智能算法工程师：深度学习 与神经网络算法培训
神经网络学习PPT课件
不断迭代，权重逐渐调整到最优解附近。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
机器学习基础教程课件：神经网络学习算法
(
这是单极性的开关特性活化函数，与之相应，还有双极性 的开关特性活化函数，即：
(
4.1 概述
（a）
（b）
图 4.3 开关特性的活化函数
图4.3给出了开关特性活化函数的图像。图4.3（a）为单极性 开关特性活化函数的图像，图4.3（b）为双极性开关特性活化 函数的图像。
4.1 概述
二）线性饱和特性的活化函数 线性饱和特性活化函数是先行函数在到达一定之值后就进 入了饱和区的函数，其数学表达为：
直线，从而解决“异或”分类问题。
4.2 典型前馈型神经网络
活化函数
Σ
输入
融合
权值
阈值比较
图 4.10 二维单层感知机
如图4.9所示，由于只有二维数据，因此可设置两个输入神 经树突即可。这样输入的数据经加权后进行融合，即： w1x1+w2x2；然后和阈值 进行比较：
−
最后，代入式（4.3）的开关型活化函数进行处理。在建立 其基本网络结构和运算规则后就开始对这个“智能体”进 行训练。
式中， ，
分别为迭代前后的权值，
代表希望的分类结果与实际分类结果的偏差，为学习速率
系数。在调整过程中，总的方向是要使希望的分类结果与
实际分类结果的偏差尽量小，如果能等类问题
（b）“或”运算分类问题
图4.11 “与”、“或”运算的分类问题
4.2 典型前馈型神经网络
4.1 概述
图 4.6 钟形函数——逆二次径向基函数图像
神经网络从信息传递的流向来分，分为前馈型网络和反馈型网络两种形式。 前馈型网络是指信息的流向是从输入端向输出端逐层传递，信息流向是单 向性的。如图4.7所示。这种网络的拓扑形式是层级型的，除了输入部分 的层级（输入层）和输出部分（输入层）的层级外，在这两层之间还可以 包含很多层级。输入、输出层是输入、输出的信息是可以观察和检测到的。 而中间的这些层级是前馈型神经网络内部进行运算和信息处理的，不容易 被观察到，因此也称为隐含层或隐层。隐含层可以有一层或多层。
这是单极性的开关特性活化函数，与之相应，还有双极性 的开关特性活化函数，即：
(
4.1 概述
（a）
（b）
图 4.3 开关特性的活化函数
图4.3给出了开关特性活化函数的图像。图4.3（a）为单极性 开关特性活化函数的图像，图4.3（b）为双极性开关特性活化 函数的图像。
4.1 概述
二）线性饱和特性的活化函数 线性饱和特性活化函数是先行函数在到达一定之值后就进 入了饱和区的函数，其数学表达为：
直线，从而解决“异或”分类问题。
4.2 典型前馈型神经网络
活化函数
Σ
输入
融合
权值
阈值比较
图 4.10 二维单层感知机
如图4.9所示，由于只有二维数据，因此可设置两个输入神 经树突即可。这样输入的数据经加权后进行融合，即： w1x1+w2x2；然后和阈值 进行比较：
−
最后，代入式（4.3）的开关型活化函数进行处理。在建立 其基本网络结构和运算规则后就开始对这个“智能体”进 行训练。
式中， ，
分别为迭代前后的权值，
代表希望的分类结果与实际分类结果的偏差，为学习速率
系数。在调整过程中，总的方向是要使希望的分类结果与
实际分类结果的偏差尽量小，如果能等类问题
（b）“或”运算分类问题
图4.11 “与”、“或”运算的分类问题
4.2 典型前馈型神经网络
4.1 概述
图 4.6 钟形函数——逆二次径向基函数图像
神经网络从信息传递的流向来分，分为前馈型网络和反馈型网络两种形式。 前馈型网络是指信息的流向是从输入端向输出端逐层传递，信息流向是单 向性的。如图4.7所示。这种网络的拓扑形式是层级型的，除了输入部分 的层级（输入层）和输出部分（输入层）的层级外，在这两层之间还可以 包含很多层级。输入、输出层是输入、输出的信息是可以观察和检测到的。 而中间的这些层级是前馈型神经网络内部进行运算和信息处理的，不容易 被观察到，因此也称为隐含层或隐层。隐含层可以有一层或多层。
深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理+实战课件PPT模板可编辑全文
8-1图像生成文本问题引入入
8-5showandtell模型
8-2图像生成文本评测指标
8-4multi-modalrnn模型
8-6showattendandtell模型
8-10图像特征抽取(1)-文本描述文件解析
8-8图像生成文本模型对比与总结
8-9数据介绍，词表生成
8-7bottom-uptop-downattention模型
第6章图像风格转换
06
6-1卷积神经网络的应用
6-2卷积神经网络的能力
6-3图像风格转换v1算法
6-4vgg16预训练模型格式
6-5vgg16预训练模型读取函数封装
6-6vgg16模型搭建与载入类的封装
第6章图像风格转换
单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，与类别封装
06
7-12数据集封装
第7章循环神经网络
7-13计算图输入定义
7-14计算图实现
7-15指标计算与梯度算子实现
7-18textcnn实现
7-17lstm单元内部结构实现
7-16训练流程实现
第7章循环神经网络
7-19循环神经网络总结
第8章图像生成文本
08
第8章图像生成文本
02
9-9文本生成图像text2img
03
9-10对抗生成网络总结
04
9-11dcgan实战引入
05
9-12数据生成器实现
06
第9章对抗神经网络
9-13dcgan生成器器实现
9-14dcgan判别器实现
9-15dcgan计算图构建实现与损失函数实现
9-16dcgan训练算子实现
9-17训练流程实现与效果展示9-14DCGAN判别器实现9-15DCGAN计算图构建实现与损失函数实现9-16DCGAN训练算子实现9-17训练流程实现与效果展示
8-5showandtell模型
8-2图像生成文本评测指标
8-4multi-modalrnn模型
8-6showattendandtell模型
8-10图像特征抽取(1)-文本描述文件解析
8-8图像生成文本模型对比与总结
8-9数据介绍，词表生成
8-7bottom-uptop-downattention模型
第6章图像风格转换
06
6-1卷积神经网络的应用
6-2卷积神经网络的能力
6-3图像风格转换v1算法
6-4vgg16预训练模型格式
6-5vgg16预训练模型读取函数封装
6-6vgg16模型搭建与载入类的封装
第6章图像风格转换
单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，与类别封装
06
7-12数据集封装
第7章循环神经网络
7-13计算图输入定义
7-14计算图实现
7-15指标计算与梯度算子实现
7-18textcnn实现
7-17lstm单元内部结构实现
7-16训练流程实现
第7章循环神经网络
7-19循环神经网络总结
第8章图像生成文本
08
第8章图像生成文本
02
9-9文本生成图像text2img
03
9-10对抗生成网络总结
04
9-11dcgan实战引入
05
9-12数据生成器实现
06
第9章对抗神经网络
9-13dcgan生成器器实现
9-14dcgan判别器实现
9-15dcgan计算图构建实现与损失函数实现
9-16dcgan训练算子实现
9-17训练流程实现与效果展示9-14DCGAN判别器实现9-15DCGAN计算图构建实现与损失函数实现9-16DCGAN训练算子实现9-17训练流程实现与效果展示
最新神经网络培训课件.ppt
11.4 神经网络的拟合
• 使用梯度下降法迭代，在第（r+1）次时有 如下公式
11.4 神经网络的拟合
• 如果将迭代前的公式写成如下形式
• 其中 和 分别是当前模型输出层，隐藏 层的“误差”，并且满足
11.4 神经网络的拟合
• 上面的关系称作反向传播方程 • 向前传递时固定当前权值，计算预测值 • 向后传递是计算误差 ，进而又得到 • 最后使用更新的误差值计算更新的梯度 • 反向传播方法具有简单性和局部特性，每
第11章 神Байду номын сангаас网络
11.3 神经网络
• 神经网络的本质是两阶段非线性统计模型
11.3 神经网络
• Z称为导出特征，在神经网络中也成为隐藏 层。先由输入的线性组合创建Z，再以Y为 目标用Z的线性组合建立模型
11.3 神经网络
• 激活函数σ（）ע的选取 • 神经网络源于人脑开发模型，神经元接收
到的信号超过阀值时被激活。由于需要光 滑的性质，阶梯函数被光滑阀函数取代。
11.3 神经网络
• 输出函数 是对于向量T的最终变换，早 期的K分类使用的是恒等函数，后来被 softmax函数所取代，因其可以产生和为1 的正估计。
11.2 投影寻踪模型
• 投影寻踪模型是神经网络模型的特例 • 先将X投影于某一方向，再用得到的标量进
• M=1时，首先给定一个投影方向的初值， 通过光滑样条估计g
• 给定g， 在误差函数上对投影方向做极小化
• 舍弃了二阶导数之后，再带入误差函数得
• 对于右端进行最小二乘方回归，得到投影 方向的新估计值，重复以上步骤得到
11.4 神经网络的拟合
• 未知参数称为权，用θ表示权的全集 • 对于回归和分类问题，我们分别使用误差
神经网络ppt课件
神经元层次模型 组合式模型 网络层次模型 神经系统层次模型 智能型模型
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
人工智能算法工程师：深度学习与神经网络算法培训ppt
层数选择
根据问题复杂度选择合适的神经 网络层数，层数过多可能导致过 拟合，层数过少可能无法充分学 习数据特征。
优化算法：梯度下降与反向传播
梯度下降
通过计算损失函数梯度，沿着梯度方向更新神经网络参数，以最小化损失函数 。
反向传播
根据输出误差反向传播至前一层，计算各层参数的梯度，用于更新参数。
过拟合与欠拟合问题
了解数据预处理的常见方法，如归一化、数据增强、随机裁 剪等，并掌握如何在实际项目中应用。
模型评估
了解模型评估的常见指标，如准确率、精确率、召回率、F1 分数等，并掌握如何在实际项目中应用。
05 人工智能伦理与法规
数据隐私与安全问题
01
02
03
数据匿名化
在处理敏感数据时，应确 保数据匿名化，避免泄露 个人隐私。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种用于处理序 列数据的深度学习模型，如文本
、语音和时间序列数据等。
RNN通过引入循环结构，使得 网络能够记忆之前时刻的状态，
并在此基础上更新当前状态。
RNN在自然语言处理、语音识 别、机器翻译等领域有广泛应用
。
循环神经网络（RNN）
要点一
总结词
循环神经网络是处理序列数据的深度学习模型，具有记忆 和时序依赖性。
等领域取得了突破性进展。
神经网络的基本原理
神经元模型
神经元是神经网络的基本单元，它通过加权输入信号并应用激活函数来输出信号。
感知机模型
感知机是神经网络的早期模型，可以用于解决二分类问题。它由一组神经元组成，每个神 经元接收输入信号并输出一个值。感知机通过调整权重和阈值来学习分类规则。
多层感知机模型
人工智能算法工程师：深度 学习与神经网络算法培训
根据问题复杂度选择合适的神经 网络层数，层数过多可能导致过 拟合，层数过少可能无法充分学 习数据特征。
优化算法：梯度下降与反向传播
梯度下降
通过计算损失函数梯度，沿着梯度方向更新神经网络参数，以最小化损失函数 。
反向传播
根据输出误差反向传播至前一层，计算各层参数的梯度，用于更新参数。
过拟合与欠拟合问题
了解数据预处理的常见方法，如归一化、数据增强、随机裁 剪等，并掌握如何在实际项目中应用。
模型评估
了解模型评估的常见指标，如准确率、精确率、召回率、F1 分数等，并掌握如何在实际项目中应用。
05 人工智能伦理与法规
数据隐私与安全问题
01
02
03
数据匿名化
在处理敏感数据时，应确 保数据匿名化，避免泄露 个人隐私。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种用于处理序 列数据的深度学习模型，如文本
、语音和时间序列数据等。
RNN通过引入循环结构，使得 网络能够记忆之前时刻的状态，
并在此基础上更新当前状态。
RNN在自然语言处理、语音识 别、机器翻译等领域有广泛应用
。
循环神经网络（RNN）
要点一
总结词
循环神经网络是处理序列数据的深度学习模型，具有记忆 和时序依赖性。
等领域取得了突破性进展。
神经网络的基本原理
神经元模型
神经元是神经网络的基本单元，它通过加权输入信号并应用激活函数来输出信号。
感知机模型
感知机是神经网络的早期模型，可以用于解决二分类问题。它由一组神经元组成，每个神 经元接收输入信号并输出一个值。感知机通过调整权重和阈值来学习分类规则。
多层感知机模型
人工智能算法工程师：深度 学习与神经网络算法培训
神经网络算法的ppt课件
神经网络的反向分散学习算法
神经网络的反向分散学习算法
神经网络的反向分散学习算法
神经网络的反向分散学习算法
神经网络的反向分散学习算法
动态网络——Hopfield网络
假设按照神经网络运转过程中的信息流向来分类， 那么一切网络都可分为前馈式网络和反响式网络，在前 一章中，主要引见了前馈式网络经过许多具有简单处置 才干的神经元的复协作用使整个网络具有复杂的非线性 映射才干。在那里，着重分析了网络学习算法，研讨的 重点是怎样尽快地得到网络的整体非线性处置才干。在 本章中，我们将集中讨论反响式网络，经过网络神经元 形状的变化而最终稳定于某一形状而得到联想存贮或神 经计算的结果。在这里，主要关怀的是网络稳定性的问 题，研讨的重点是怎样得到和利用稳定的反响式网络。
联想的定义
首先思索x类方式向量集合 (x1, x2, … , xp〕 及y类方式向量集合 (y1, y2, … , yp)， 其中 xi=(x1i, x2i,… , xni ) ， xi {-1, +1}n yi=(y1i, y2i,… , ymi ) ， yi {-1, +1}m
联想的定义
定义3 吸引子的吸引域 对于某些特定的初始形状，网络按 一定的运转规那么最后能够都稳定在同一吸引子v(t)上。称可 以稳定在吸引子v(t)的一切初始形状集合为v(t)的吸引域。
Hopfield网络的联想原理
E= mc2 Newt
Newy
Einstan Newton
Newyear
Hopfield网络的联想原理
f1(x) = f2 (x) = … = fn (x) = sgn (x) 为以后分析方便，我们选各节点门限值相等，且等于0 ，即有 1= 2 = … = n = 0 同时，x = (x1, x2, …, xn )， x {-1, +1}n 为网络的输出， y = (y1, y2, …, yn )， y {-1, +1}n 为网络的输出 v (t) = (v1(t1), v2(t2), …, vn(tn)), v (t) {-1, +1}n 为网络在时辰 t的形状， 其中t (0，1，2，…)为离散时间变量，Wij为从Ni到Nj的衔接 权值， Hopfield网络是对称的，即Wij = Wji ，i, j {1,2, …, n} 。
神经网络基础PPT课件
AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出 ，是最早的卷积神经网 络之一，用于手写数字 识别。
由Alex Krizhevsky等人 提出，获得了2012年 ImageNet图像分类竞 赛的冠军，引入了ReLU 激活函数和数据增强等 技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出 ，通过反复堆叠3x3的小 型卷积核和2x2的最大池 化层，构建了深度较深 的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息 的持久化，捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为 具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到 输入层或隐藏层自身， 实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络（LSTM）
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模，能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似，但将输出 层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络，通过引入门 控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络，一种简化 的LSTM结构，具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线（或超平面）能够将两类样本完全分开的 问题。对于这类问题，需要使用非线性分类器或者核方法 等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空 间使其线性可分；或者使用神经网络等非线性模型对数据 进行建模和分类。
人工智能算法工程师：深度学习与神经网络算法含动画培训ppt
计算机视觉：图像识别、人脸识别、物体检测等
自然语言处理：机器翻译、文本生成、情感分析等
语音识别：语音助手、语音合成等
游戏AI：游戏角色控制、游戏策略优化等
自动驾驶：车辆控制、路径规划等
医疗领域：医学图像分析、疾病预测等
神经网络的基本概念
神经网络的组成结构
神经网络的运作机制
神经网络的学习过程
01
文本生成：通过神经网络算法生成自然语言文本，例如机器翻译、对话系统等
语义理解：对文本进行语义理解，例如问答系统、信息抽取等
文本摘要：利用深度学习算法对长篇文本进行摘要，例如新闻摘要、科技论文摘要等
语音识别技术概述
语音识别算法原理
实践案例分析：基于深度学习的语音识别系统
实践案例总结与展望
熟练掌握深度学习算法原理
PyTorch优势与不足：分析PyTorch的优势和不足，并与其他深度学习框架进行比较
Keras常用层和函数：卷积层、池化层、全连接层等常用层，以及损失函数、优化器和评估指标等
Keras实战案例：构建简单的神经网络模型，进行图像分类任务
Keras概述：深度学习框架之一，基于Python语言开发，具有简洁易用的特点
汇报人：
01
02
03
04
05
06
添加标题
深度学习的定义：深度学习是机器学习的一种分支，通过建立多层神经网络模型，模拟人脑的学习方式，实现对数据的自动特征提取和分类。
添加标题
深度学习的发展历程：从早期的神经网络模型到现代的深度神经网络，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。
前馈神经网络：一种最简单的神经网络形式，各层级按照层级进行排列。
机器学习与应用第02讲人工神经网络ppt课件
1
w(2) 21
y1
w222
y2
w223
y3
w224
y4
b22
神经网络每一层完成的变换
ul Wlxl1 bl
xl f ul
权重矩阵的每一行为本层神经元与上一层所有神经 元的连接权重
激活函数分别作用于每个神经元的输出值，即向量 的每个分量，且使用了相同的函数
内积 加偏置
激活函数
w11l
以下面的3层网络为例：
输入层
隐含层
输出层
激活函数选用sigmoid：
f
x
1
1 exp
x
隐含层完成的变换：
y1 1 exp
1
w(1) 11
x1
w112 x2
w113 x3
b11
1
y2 1 exp
w(1) 21
x1
w212 x2
w213 x3
b21
y3 1 exp
1
w(1) 31
分类问题-手写数字图像识别
28 28
输入层有784个神经元
隐含层的神经元数量根据需要设定
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
输出层有10个神经元
回归问题-预测人脸关键点 神经网络直接为输入图像预测出关键点的坐标(x, y)
反向传播算法简介 解决神经网络参数求导问题 源自微积分中多元函数求导的链式法则 与梯度下降法配合，完成网络的训练
y1
w122
y2
w132
y3
w142
y4
b12
z2 1 exp
1
w(2) 21
y1
w222
y2
w223
y3
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3/2/2021
机器学习算法之神经网络
8
δ学习规则
（1）选择一组初始权值wij(1)；
（2）计算某一输入模式对应的实际输出与期望输出的误差；
E
1 2
n
(d j
j 1
y j (t))2
（3）更新权值，阈值可视为输入恒为（－1）的一个权值；
wij (t 1) wij (t) [d j y j (t)]xi (t)
式中， η：学习因子；
┇
3/2/2021
dj，yj(t)：第j个神经元的期望输出与实际输出； xi(t)：第j个神经元的第i个输入。
x1
w1j
x2
w2j
┇┇
பைடு நூலகம்
i yi
xi
wij
┇
┇
wnj
xn
（4）返回 (2) ，直到对所有训练模式网络输出均能满足要求。
神经网络的学习体现在：权值变化；网络结构变化。
机器学习算法之神经网络
9
j yj
感知器
y1
…
yM
…
…
x1
x2
…
xn
感知器结构示意图
结构特点： * 双层（输入层、输出层）； * 两层单元之间为全互连； * 连接权值可调。
*3输/2/出202层1 神经元个数等于类 别数（两类问题时输出层 为一个神经元）。
机器学习算法之神经网络
10
设输入模式向量，X [x1, x2 , , xn ]T ，共M类。
输出层第j个神经元对应第j个模式类，
n
输出为 y j f ( wij xi j ) i 1
wij：输入模式第i个分量与 输出层第j个神经元间的连接权。
x1
w1j
x2 w2j
┇┇
yi
xi
wij
┇
┇
wnj
θj：第j个神经元的阈值； 输出单元对所有输入数值加权求和，经阈值型输出函数
产生一组输出模式。
更新后的权重向量w [0.6,1.2,1.8]
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机器学习算法之神经网络
14
阈值更新
w(0) 0,w(0) *( y y, )
y 1, y, 1 w(0) w(0) w(0) 0.3*(1 (1)) 0.6
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机器学习算法之神经网络
15
神经网络模型
神经网络模型
j yj
令 j w(n1) j 。取 W j [w1 j , w2 j , , w(n1) j ]T X [x1 , x2 , , xn , 1]T
n1
有
yj f(
wij xi )
f
(W
T j
X
)
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i 1
机器学习算法之神经网络
11
感知器例子
权重向量w。训练样本x 1.把权重向量初始化为0，或把每个分量初始化为[0,1]间的任意小数 2.把训练样本输入感知器，得到分类结果（-1或1） 3.根据分类结果更新权重向量
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机器学习算法之神经网络
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权重更新算法
w( j) w( j) w( j)
w( j) *( y y, ) * x( j) 表示学习率，是一个[0，1]间的小数
y是书如有样本的正确分类，y，是感知器计算出来的分类
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机器学习算法之神经网络
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权重更新示例
w 0,0,0, x 1,2,3, 0.3, y 1, y， 1
w1
x2
w2
┇
┇
xn
wn
∑ f
w1
w
wn
x1
x
xn
y
net n wi xi w1x1 wn xn
i 1
y
n
f(
i 1
wi xi
)
1 1
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机器学习算法之神经网络
(net ) 0 (net ) 0
6
y
f（32）
1 0
(net ) 0
1
(net ) 0
w(0) 0.3* (1 (1)) * x(0) 0.3* 2 *1 0.6 w(0) w(0) w(0) 0.6
w(1) 0.3* (1 (1)) * x(1) 0.3* 2 * 2 1.2 w(1) w(1) w(1) 1.2
w(2) 0.3* (1 (1)) * x(2) 0.3* 2 *3 1.8 w(2) w(2) w(2) 1.8
3
神经元的数学模型
上面的神经元模型可以用一个数学表达式进行抽象与概括，从 而得到神经元的数学模型：
y f (net - )
神经元的网络输入记为net，即
n
net wi xi i 1
3/2/2021(xi , wi R)
有时为了方便，设 wn1
则有： y f (W T X ) 其中，W [w1,, wn , wn1]T X [x1,, xn , 1]T
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机器学习算法之神经网络
7
神经网络学习方法
学习：神经网络的最重要特征之一。 实质：同一个训练集的样本输入输出模式反复作用于网络，网络按照一定的训练 规则自动调节神经元之间的连接强度或拓扑结构，使实际输出满足期望的要求或 者趋于稳定。
学习方法： 有监督学习、无监督学习
学习规则（典型的权值修正方法）：δ误差修正学习、Hebb学习规则
目录
1
神经网络基本概念
2
神经网络的学习方法
3
BP神经网络
4 BP神经网络实例（Python）
3/2/2021
机器学习算法之神经网络
1
神经网络的基本概念
生物神经元的模型
来自其它神经元轴突的神经末梢
树突 细胞体 细胞核
轴突
突触 神经末梢
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机器学习算法之神经网络
2
神经元的数学模型
神经元的n个输入
x1
x2
接收的信息
┇
(其它神经元的输
出)
xn
互连强度/连接权值
n
w1
net wi xi
i 1
w2
激活函数
┇
∑ f
y
wn
输出 y f (net - )
作比较 的阈值
神经元模型：神经元相当于一个多元输入一元输出的信息处理单元 连接的权值：两个互连的神经元之间相互作用的强弱。
3/2/2021
机器学习算法之神经网络
神经元的连接方式不同， 网络的拓扑结构也不同，人 工神经网络的拓扑结构是决 定人工神经网络特征的第二 要素，根据神经元之间连接 的拓扑结构不同，可将人工 神经网络分成两类，即分层 网络和相互连接型网络。
输出层
y1
…
yM
…
第二隐层
第一隐层 输入层
x1
…
…
…
x2
…
xn
3/2/2021
其中为阈值即临界值
机器学习算法之神经网络
4
激活函数
1.阈值型激活函数
2.S型激活函数
3.分段线性激活函数
y 1
0
θ （a） 1，若x0
f (x) -1，若x 0
net
y 1
0 （b）
f (x) 1 1 ex
net
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机器学习算法之神经网络
y 1
0
net
（c）
5
数学神经元例子
x1