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1、人工神经网络建模汇报人：PPT目录CONTENTS人工神经网络概述人工神经网络的基本结构人工神经网络的训练和优化人工神经网络的应用场景人工神经网络概述什么是人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型人工神经网络在许多领域都有应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等人工神经网络能够学习和自适应地调整其权重，以最小化预测误差它由多个神经元组成，每个神经元都有一个权重，用于将输入信号转换为输出信号人工神经网络的发展历程添加标题添加标题添加标题添加标题1943年，心理学家W.S.McCulloch和数学家W.Pitts提出了MP模型，标志着人工神经网络的诞生。1957年，Rose
2、nblatt提出了感知机模型，它是第一个真正意义上的神经网络模型。1986年，Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播算法，使得神经网络的学习能力得到了大幅提升。1997年，Bengio等人提出了卷积神经网络的概念，为图像识别等任务提供了新的解决方案。2006年，Hinton等人提出了深度学习的概念，使得人工神经网络的层次更加深入，进一步提高了其学习能力。添加标题人工神经网络的基本原理l神经元模型：模拟生物神经元的基本功能，作为人工神经网络的基本单元l前向传播：输入信号通过神经元之间的连接传递，经过激活函数处理后得到输出信号l反向传播：根据输出结果与期望结果的误差，调整神经元之间的连
3、接权重，使输出结果更接近期望结果l训练过程：通过多次迭代训练，逐渐优化神经网络模型，使其具有更好的预测和分类能力人工神经网络的基本结构前向传播和反向传播前向传播：输入数据经过神经网络得到输出结果反向传播：根据输出结果和目标值计算误差，并按照一定的规则调整神经网络的参数多层感知器模型激活函数输出层隐藏层输入层深度神经网络模型输 入 层：接 收 数 据并 传 递 给下一层隐 藏 层：通 过 神 经元 之 间 的连 接 传 递信息输 出 层：将 神 经 网络 的 结 果输出激活函数：对 神 经 元的 输 入 进行 非 线 性变换权 重 和 偏置：调 整神 经 元 之间 的 连 接强 度 和 偏置损失
4、函数：衡 量 模 型预 测 结 果与 真 实 结果 之 间 的差距人工神经网络的训练和优化损失函数和优化算法损失函数：定义和计算方法，以及在训练过程中的作用优化算法：常见的优化算法及其原理，如梯度下降法、随机梯度下降法等损失函数和优化算法的关系：如何通过优化算法最小化损失函数损失函数和优化算法的选择：根据具体问题和数据集选择合适的损失函数和优化算法梯度下降法定义：梯度下降法是一种最优化算法，用于寻找函数的最小值原理：通过迭代计算函数梯度，沿着梯度负方向更新参数，不断逼近最小值特点：简单易行，适用于大规模数据集；但收敛速度较慢，可能需要多次迭代应用：在人工神经网络建模中，梯度下降法常用于训练和优
5、化神经网络参数正则化技术什么是正则化技术正则化技术的种类正则化技术在人工神经网络中的应用正则化技术的优缺点人工神经网络的应用场景图像识别应用场景：图像分类、目标检测、人脸识别等应用领域：安防、金融、医疗等案例：人脸识别技术应用于手机解锁、支付等场景优势：能够自动提取特征、识别速度快、高准确率语音识别应用场景：语音输入、语音控制、智能客服等技术原理：基于深度学习算法，对语音信号进行处理、特征提取和识别语音转文字：将语音信号转化为文本，提高文字输入效率智能家居：与智能家居设备结合，实现通过语音控制家电的操作自然语言处理文本分类：对文本进行分类，如情感分析、垃圾邮件识别等文本生成：生成自然语言文本，如机器翻译、智能客服等语音识别：将语音转换为文本，如语音助手、语音搜索等语义理解：理解文本中的含义和意图，如问答系统、对话系统等推荐系统电商推荐：根据用户历史行为和偏好，推荐商品电影推荐：根据用户观影历史和偏好，推荐电影新闻推荐：根据用户阅读历史和偏好，推荐新闻音乐推荐：根据用户听歌历史和偏好，推荐音乐THANK YOU汇报人：PPT