《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)》課件

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)》ppt課件目錄CONTENTS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述前向傳播反向傳播深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化01神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述CHAPTER神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元連接方式的計算模型，通過訓(xùn)練不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分類、預(yù)測和識別等功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元接收輸入信號，經(jīng)過加權(quán)求和、激活函數(shù)處理后輸出到下一層神經(jīng)元，最終實現(xiàn)復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。1986年，Rumelhart和Hinton等人提出了反向傳播算法，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練，大大提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源可以追溯到20世紀(jì)40年代，當(dāng)時心理學(xué)家WarrenMcCulloch和數(shù)學(xué)家WalterPitts提出了基于生物神經(jīng)元的基本計算模型。1957年，心理學(xué)家FrankRosenblatt提出了感知機模型，這是最早的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，用于解決模式識別問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程輸入信號通過神經(jīng)元逐層傳遞，最終輸出結(jié)果。這種結(jié)構(gòu)是最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型之一。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入信號不僅向前傳遞，還向后傳遞，形成一種反饋機制。這種結(jié)構(gòu)常用于處理序列數(shù)據(jù)和時間序列預(yù)測等問題。反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對圖像識別等任務(wù)設(shè)計的特殊結(jié)構(gòu)，通過局部連接和池化操作降低數(shù)據(jù)維度，提高計算效率和準(zhǔn)確性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對序列數(shù)據(jù)設(shè)計的特殊結(jié)構(gòu)，通過記憶單元實現(xiàn)信息的長期存儲和傳遞，常用于自然語言處理和語音識別等領(lǐng)域。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)02前向傳播CHAPTER線性代數(shù)基礎(chǔ)線性方程組介紹線性方程組的基本概念、解法及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。矩陣運算重點講解矩陣的加法、乘法、轉(zhuǎn)置等基本運算，以及它們在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的重要性。解釋激活函數(shù)的作用、定義域和值域，以及常用的激活函數(shù)類型。激活函數(shù)的定義推導(dǎo)激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)公式，并解釋其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的意義。激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)激活函數(shù)說明如何將數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。詳細(xì)介紹權(quán)重更新的過程，包括權(quán)重的初始化、前向傳播的計算以及梯度下降法的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播過程權(quán)重更新數(shù)據(jù)輸入03反向傳播CHAPTER均方誤差衡量預(yù)測值與真實值之間的平均平方誤差，計算公式為：$E=frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}(y_i-hat{y}_i)^2$交叉熵誤差用于分類問題，衡量預(yù)測概率分布與真實概率分布之間的差異，計算公式為：$E=-sum_{i=1}^{N}sum_{j=1}^{K}y_{ij}loghat{y}_{ij}$誤差函數(shù)梯度下降法是一種優(yōu)化算法，通過不斷迭代更新參數(shù)，使得損失函數(shù)逐漸減小并趨于最小值。定義計算損失函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度，然后沿著負(fù)梯度的方向更新參數(shù)。計算步驟梯度下降法不一定能保證全局最優(yōu)解，但在局部范圍內(nèi)可以找到一個較優(yōu)解。收斂性梯度下降法定義01反向傳播算法是一種基于梯度下降法的優(yōu)化算法，用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。計算步驟02通過前向傳播計算輸出值，然后計算損失函數(shù)關(guān)于輸出層的誤差，再逐層傳遞誤差并更新權(quán)重。權(quán)重更新公式03$Deltaw_{ij}=-etafrac{partialE}{partialw_{ij}}=-etafrac{partialE}{partialz_{j}}frac{partialz_{j}}{partialw_{ij}}$反向傳播算法04深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CHAPTER深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過增加隱藏層的數(shù)量來提高模型的表達(dá)能力。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動提取輸入數(shù)據(jù)的特征，并能夠處理高維、非線性、復(fù)雜的數(shù)據(jù)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著的成果。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述03生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由生成器和判別器兩個網(wǎng)絡(luò)組成，通過相互競爭實現(xiàn)數(shù)據(jù)的生成和鑒別。01卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）適用于圖像識別和計算機視覺任務(wù)，通過卷積層和池化層實現(xiàn)特征提取和空間信息的保留。02循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）適用于序列數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)，通過引入循環(huán)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)序列信息的記憶和傳遞。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法隨機梯度下降（SGD）最基本的優(yōu)化算法，通過計算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度來更新參數(shù)。動量法（Momentum）通過引入動量項加速參數(shù)更新，減少陷入局部最小值的可能性。Adam結(jié)合了動量法和RMSProp，通過計算梯度的指數(shù)移動平均來調(diào)整學(xué)習(xí)率。自適應(yīng)優(yōu)化算法（AdaGrad、RMSP…根據(jù)參數(shù)的梯度歷史來動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，適用于稀疏數(shù)據(jù)和特征具有不同尺度的情況。05卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CHAPTER03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等領(lǐng)域取得了顯著成果。01卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于圖像識別和計算機視覺任務(wù)。02它通過局部感知、權(quán)重共享和下采樣等技術(shù)，實現(xiàn)對圖像的層次化抽象表示。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述卷積層01卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心組成部分，負(fù)責(zé)從輸入數(shù)據(jù)中提取特征。02它通過卷積運算，將輸入數(shù)據(jù)與一組可學(xué)習(xí)的濾波器進(jìn)行卷積，得到一組特征圖。卷積層的參數(shù)數(shù)量相對較少，能夠有效地降低模型復(fù)雜度，減少過擬合的風(fēng)險。03010203池化層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種下采樣層，用于降低數(shù)據(jù)的維度和計算復(fù)雜度。它通過對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣操作，如最大池化、平均池化等，提取出關(guān)鍵的特征信息。池化層能夠有效地防止過擬合，提高模型的泛化能力。池化層06循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CHAPTER循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述01循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠捕捉序列數(shù)據(jù)中的時間依賴性。02RNN通過在時間維度上共享權(quán)重，實現(xiàn)對序列數(shù)據(jù)的記憶能力，從而處理變長序列。03RNN在自然語言處理、語音識別、機器翻譯等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。123長短期記憶（LSTM）是一種特殊的RNN，通過引入記憶單元和門控機制解決了RNN的梯度消失問題。LSTM有三個門控結(jié)構(gòu)：輸入門、遺忘門和輸出門，分別控制記憶單元的輸入、遺忘和輸出。LSTM通過記憶單元實現(xiàn)了對長期依賴信息的記憶，提高了RNN的記憶能力。LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)GRU網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)030201門控循環(huán)單元（GRU）是另一種常見的RNN變體，與LSTM類似，也通過引入門控機制來提高RNN的性能。GRU有兩個門控結(jié)構(gòu)：重置門和更新門，分別控制記憶單元中信息的重置和更新。GRU相對于LSTM結(jié)構(gòu)更簡單，計算量較小，因此在某些場景下具有更好的性能。07神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化CHAPTER當(dāng)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差時，就出現(xiàn)了過擬合。這是因為模型過于復(fù)雜，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行了過度擬合，導(dǎo)致喪失了泛化能力。過擬合當(dāng)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳時，就出現(xiàn)了欠擬合。這是因為模型過于簡單，無法捕捉到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。欠擬合過擬合與欠擬合問題L1正則化也稱為Lasso正則化，通過對模型參數(shù)施加L1范數(shù)懲罰來實現(xiàn)正則化，有助于稀疏化模型參數(shù)，即很多參數(shù)會變?yōu)榱悖瑥亩喕Ｐ?。L2正則化也稱為Ridge正則化，通過對模型參數(shù)施加L2范數(shù)懲罰來實現(xiàn)正則化，有