《智能设计方法》课件 4 神经网络基础.pptx

第四章神经网络基础演讲人

RBM神经网络的基本介绍01RBM神经网络的运行流程02#加载训练和测试数据集04#数据加载程序05RBM神经网络的案例分析03目录

神经网络的发展历史可以追溯到上世纪50年代，但直到最近几十年，随着计算机性能的提升和大数据的普及，神经网络才得到了广泛应用并取得了巨大的成功。神经网络在图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域取得了显著的成就，被广泛应用于各行各业。然而，神经网络也面临着训练时间长、过拟合、解释性差等问题，需要不断改进和优化。

本章节将系统介绍神经网络的基本理论、常见模型和应用案例，帮助读者深入了解神经网络的原理和方法，掌握神经网络在实际问题中的应用技巧，为读者进一步深入研究和应用神经网络打下坚实的基础。

1神经网络的基本概况神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络结构和工作原理而设计的人工智能模型。它由多个神经元（节点）组成的层次结构构成，每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并通过激活函数进行加权求和并输出结果。神经网络通过学习大量数据样本来调整神经元之间的连接权重，从而实现对复杂模式和规律的学习和识别。

神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多层，不同层之间的神经元通过权重连接并通过激活函数进行计算。通过反向传播算法，神经网络可以不断调整连接权重，以最大程度地减少预测输出与实际标签之间的误差。

1神经网络的基本概况1.1基本组成No.3输入层(InputLayer)输入层是神经网络的第一层，负责接收原始数据或特征向量。每个输入神经元对应输入数据的一个特征，输入层的神经元数量取决于输入数据的维度。隐藏层(HiddenLayers)隐藏层是神经网络中介于输入层和输出层之间的一层或多层。隐藏层通过一系列的权重和激活函数对输入数据进行非线性变换，提取数据中的高阶特征，从而实现对复杂模式的学习和表示。输出层(OutputLayer)输出层是神经网络的最后一层，负责输出神经网络对输入数据的预测结果。输出层的神经元数量通常取决于问题的种类和输出的维度，可以是一个神经元（二分类问题）或多个神经元（多分类问题）。No.2No.1

1神经网络的基本概况1.1基本组成权重和偏置(WeightsandBiases)神经网络中的连接权重和偏置是网络学习的关键参数，通过不断调整这些参数，神经网络可以逐渐优化模型，提高对数据的拟合能力。

激活函数(ActivationFunctions)激活函数在神经网络中扮演着非常重要的角色，它引入了非线性因素，帮助神经网络学习复杂的模式和规律。常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。

1神经网络的基本概况起源：神经元模型的提出（1943年）1943年，心理学家麦卡洛克和数学家皮茨提出了第一个神经元模型，描述了神经元之间的连接和激活方式，奠定了神经网络的基础。

二发展：感知机的诞生（1957年）

1957年，罗森布拉特提出了感知机模型，实现了简单的二分类任务，引发了神经网络领域的热潮，但受限于单层结构无法解决非线性问题。

三瓶颈：神经网络的低谷（1969年-1980年）

20世纪60年代末至80年代初，神经网络陷入低谷，因感知机的局限性和训练算法的困难，人工智能研究重心转向符号推理。

四复兴：反向传播算法的提出（1986年）

1986年，鲁姆鲁哈特等人提出了反向传播算法，实现了多层神经网络的训练，重新点燃了神经网络的研究热情，开启了神经网络的复兴时代。

1神经网络的基本概况起源：神经元模型的提出（1943年）五爆发：深度学习的崛起（2010年至今）

2010年以后，随着大数据和计算能力的提升，深度学习成为神经网络的主流，卷积神经网络、循环神经网络等模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。

六未来：神经网络的前景展望

神经网络在智能驾驶、医疗诊断、智能语音助手等领域有着广阔的应用前景，未来将继续发展并与其他技术相结合，推动人工智能的发展。

1神经网络的基本概况1.3网络框架神经网络的基本元素构成方式与训练网络的学习算法密切相关。通过构造处相应的学习算法，配合设计号的网络框架达成所需的实现目标。关于学习算法的详细内容将不在此处介绍，本小节的重点是介绍神经网络的网络框架。

一般的，我们将网络框架分为两种不同的分类。

1神经网络的基本概况前馈神经网络前馈神经网络是一种较为简单的神经网络结构，也被称为多层感知机（MultilayerPerceptron，MLP）。作为神经网络的基础结构，为解决各种复杂的模式识别和预测问题提供了重要的基础。它由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，每一层都由多个神经元组成。在前馈神经网络中，信息从输入层经过隐藏层逐层传递，最终到达输出层，且各