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1.1 鸢尾花分类经典问题
神经网络的一个经典且详细的经典应用是鸢尾花分类问题 。主要是通过构建一个神经网络模型来自动区分…系列文章 分享 模型了解更多 模型_思维模型目录。仿脑智能深度学习精准识别。 1 神经网络的应用
1.1 鸢尾花分类经典问题
神经网络的一个经典且详细的经典应用是鸢尾花分类问题 。主要是通过构建一个神经网络模型来自动区分不同类型的鸢尾花。具体来说鸢尾花分为三种类别狗尾巴、杂草和小腹肌。为了实现这一分类任务首先收集了花朵的四种特征值包括花萼长、花萼宽、花瓣长和花瓣宽。这些特征值与花朵的具体类别标签一起构成了数据集。
接着使用这些数据集来训练神经网络模型。该模型由输入层、隐藏层和输出层组成。通过反向传播算法进行训练不断调整网络中的权重和偏置以最小化损失函数。
接下来让我们用通俗的语言来解释神经网络是怎么对鸢尾花进行分类的
问题是什么 就像我们有时候分不清不同种类的花一样计算机也需要帮助来识别鸢尾花的三种类型狗尾巴、杂草和小腹肌。我们有什么信息 我们有鸢尾花的四种特征就像是花的“身体尺寸”包括花萼的长短和宽窄以及花瓣的长短。神经网络是做什么的 神经网络就像是计算机的“大脑”它可以通过学习这些花的特征来“认识”不同的鸢尾花。输入层是什么 输入层就像是一个神经网络的“眼睛”它接收我们提供的四种特征信息。隐藏层是做什么的 隐藏层是神经网络的“思考”部分它通过一些我们看不见的复杂计算帮助网络理解输入数据之间的关系。输出层是什么 输出层就像是神经网络的“嘴巴”它告诉我们每朵花可能属于的类别。训练过程是什么 训练过程就像是教小孩子学习新事物一样。我们给神经网络看很多已经标记好的鸢尾花和它们的特征然后告诉它哪些是正确的分类。如果它猜错了我们就一点点调整它的“记忆”也就是权重和偏置直到它能够正确分类。超参数是什么 超参数就像是食谱中的调料我们通过调整它们来改善神经网络的“口味”也就是让它更好地学习和分类。反向传播是什么 反向传播就像是小孩子学习时的反馈如果它做错了我们就告诉它哪里错了然后它就会知道下次要怎么做。最终目标是什么 最终我们希望神经网络能够像一个熟练的园丁一样准确无误地识别出任何一朵鸢尾花的种类即使它以前从未见过这朵花。
1.2 图神经网络GNN进行医疗诊断和分析
图神经网络GNN在医疗诊断和分析中展现出了巨大潜力特别是在处理具有复杂数据结构的医疗信息方面。以下是一些具体的应用 大脑功能连接分析GNN被用于分析功能性磁共振成像fMRI数据识别大脑不同区域之间的功能连接。这些连接对于理解大脑功能和诊断如自闭症谱系障碍ASD、精神分裂症SZ等精神疾病至关重要。研究中GNN模型分为个体图和群体图两种个体图的节点代表大脑的不同区域边代表区域间的功能相关性群体图的节点代表受试者边代表受试者之间的相似性。 基于电波图的分析GNN也被应用于脑电图EEG和心电图ECG的分析中用于情感状态分析、癫痫诊断以及心脏异常识别。例如通过从EEG信号中提取特征构建图表示对心理状态进行分类并使用具有Attention机制的GNN-LSTM进行EEG信号分析。 解剖结构分析GNN模型可以基于MRI、CT、X光等医学成像数据进行疾病分类和预测。例如基于MRI数据对阿兹海默病和帕金森病进行分类或基于CT图像对结核病和COVID-19进行分类。此外GNN还被用于医学图像分割如血管分割和器官分割显示出有前景的临床应用结果。 药物发现在药物研发领域GNN被用于预测分子是否具有抗生素特性通过训练深层GNN模型Chemprop可以在大规模数据集中发现具有抗菌活性的独特结构分子有助于扩展抗生素库。 疾病建模和干预措施模拟GNN还被用于模拟和评估不同公共健康干预措施对疾病传播的影响如社会隔离或疫苗接种。通过引入强化学习方法可以动态优化干预措施以在控制疫情和最小化经济影响之间找到平衡。
这里展示了GNN在医疗领域的广泛应用从辅助诊断到疾病预测再到药物发现和公共卫生决策支持GNN正成为医疗数据分析的重要工具。
1.3 神经网络在ChatGPT中的应用之Transformer
神经网络在ChatGPT中的应用是多方面的这里主要对Transformer相关部分进行解读具体如下: 基础架构 - Transformer: ChatGPT的核心是基于Transformer架构这是一种完全基于注意力机制的模型架构简而言之Transformer是神经网络领域的一个创新分支专门优化了对文本等序列化数据的处理能力。Transformer通过自注意力机制和位置编码的方式处理输入数据并生成对应的输出使ChatGPT能够理解自然语言的上下文信息并生成符合语境的回答 。 自注意力机制: 自注意力机制是Transformer架构的核心它通过计算输入序列中每个位置的自注意力权重捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。这种机制使得Transformer能够在处理长序列时保持较高的计算效率和准确性 。 位置编码: 位置编码是Transformer架构中的另一个关键组成部分它为输入序列添加了位置信息帮助模型理解元素之间的相对位置关系从而提高模型的自然语言处理能力 。
我们可以看到神经网络在ChatGPT中的重要性神经网络是Transformer模型的基础而ChatGPT的核心是基于Transformer架构Transformer架构是基于神经网络的。神经网络是chatGPT的基石。
1.4 神经网络在游戏行业中的应用语音驱动嘴型动画技术
语音驱动嘴型动画技术是神经网络在游戏行业中的应用之一。它利用深度学习算法来实现音频与面部动画之间的同步。这种技术的核心在于通过神经网络模型学习语音与嘴型之间的对应关系从而能够自动生成与语音匹配的嘴型动画。
具体来说网易互娱AI Lab开发的面部动捕技术就是一个很好的例子它通过自研的面部动捕技术可以捕捉玩家的细微表情并通过神经网络模型生成逼真的面部动画这项技术已经在《梦幻西游三维版》、《时空中的绘旅人》以及《神都夜行录》等多款游戏中得到应用。
此外还有研究者提出了基于BLSTM-RNN双向长短期记忆网络的语音驱动逼真面部动画合成方法这种方法通过训练神经网络模型能够根据输入的语音信号合成逼真的面部动画进一步提升了动画的真实感和自然度
1.5 神经网络在理财产品推荐系统中的应用
在理财产品推荐系统中索信达金融AI实验室团队与香港大学张爱军博士团队合作开发的基于GAMxNN广义加性模型可解释神经网络的推荐方法较为经典。这种方法主要解决了传统银行理财产品推荐系统中的一个核心问题在数据预测中往往存在精度与解释性之间的权衡。一些模型可能预测精度较高但解释性不足而另一些则相反具有较好的解释性但预测精度较低 。
GAMxNN模型通过结合广义线性模型的可解释性与神经网络处理高维数据的能力提供了一种既能保证高精度又具备高解释性的解决方案。在具体实施中该方法首先进行数据清洗与预处理然后通过随机森林算法进行特征选择以确定每个变量的重要性并剔除相关性过高的特征变量。接下来使用AUCArea Under the ROC Curve作为模型评价指标训练GAMxNN模型并找到最优的超参数。最终通过输入客户的特定特征值模型能够预测出推荐结果并识别出影响推荐的主要因素 。
这种方法的优势在于它不仅能够为银行提供精准的理财产品推荐还能够解释推荐背后的逻辑帮助银行客户经理更好地理解推荐原因满足监管要求提高客户信任度。通过这种方式银行可以更精准地把握客户需求同时提供更加个性化的服务。
2 模型 神经网络
2.1 什么是神经网络
神经网络Neural Networks是一种受人脑结构启发的计算模型它由大量的节点或称为“神经元”组成这些节点通过连接相互传递信息。神经网络能够通过学习来识别模式和数据中的复杂关系广泛应用于机器学习、深度学习、图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
神经网络的起源可以追溯到20世纪中叶其发展历程大致可以分为几个重要阶段
感知机时代1950s-1970s在1958年感知机作为最简单的人工神经网络模型被提出它是一种线性二分类器标志着神经网络的诞生。BP算法时代1986-19981986年BP算法反向传播算法的提出解决了多层神经网络的训练问题使得神经网络能够学习和模拟更为复杂的函数。深度学习时代2006-至今2006年深度学习的概念被提出深度置信网络DBN和逐层预训练策略的引入使得深度神经网络的训练变得更加有效开启了深度学习的新纪元。
此外值得注意的是1943年Warren McCulloch和Walter Pitts提出了M-P神经元模型这是人工神经元的数学描述也是神经网络的基础之一。而在1958年Frank Rosenblatt发明了感知器这是人工神经网络的第一个实际应用标志着神经网络进入了新的发展阶段。
在深度学习时代重要的里程碑事件包括2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的成功2014年VGGNet和GoogLeNet的提出以及2015年ResNet的问世等。这些进展极大地推动了人工智能领域的发展使得神经网络在语音处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域中取得了突破性的成就。
神经网络的基本组成单元如下
神经元Neurons是神经网络的基本单元每个神经元可以接收输入进行加权求和并通过激活函数产生输出。权重Weights连接神经元的边决定了输入信号对神经元输出的影响大小。偏置Biases为神经元的输出添加一个常数偏移帮助模型更好地拟合数据。激活函数Activation Functions非线性函数用于引入非线性特性使得神经网络能够学习和执行更复杂的任务。
神经网络的类型主要有
前馈神经网络Feedforward Neural Networks信息在网络中只向前流动从输入层到隐藏层最终到输出层。卷积神经网络Convolutional Neural Networks, CNNs特别适用于处理图像数据通过卷积层提取图像特征。循环神经网络Recurrent Neural Networks, RNNs能够处理序列数据每个神经元除了有当前的输入外还有之前时刻的输出作为输入。长短期记忆网络Long Short-Term Memory, LSTM一种特殊的RNN能够学习长期依赖关系。
神经网络的训练过程如下
前向传播Forward Propagation数据在网络中从输入层到输出层的传播过程。损失函数Loss Function衡量模型预测值与实际值之间的差异常见的有均方误差、交叉熵等。反向传播Backpropagation利用损失函数的梯度信息反向更新网络中的权重和偏置。优化算法Optimization Algorithms如梯度下降、随机梯度下降等用于调整权重和偏置以最小化损失函数。
神经网络的强大之处在于其能够自动提取特征并进行学习而不需要人为设计特征这使得它们在处理复杂问题时非常有效。随着计算能力的提升和大数据的可用性神经网络已经成为现代人工智能领域的核心技术之一。
2.2 为什么会有神经网络
神经网络这个模型的出现主要是因为人们想模仿人脑的工作方式让计算机能够更好地处理一些复杂的问题。下面用一些通俗的语言来解释为什么会有神经网络
模仿大脑就像我们大脑里有很多神经元一样神经网络也是由很多简单的单元组成的它们通过相互连接来处理信息。自动学习神经网络可以自己从数据中学习不需要人告诉它每一步该怎么做就像我们学习骑自行车一样多摔几次就会了。处理复杂问题有些问题特别复杂比如识别图片中的猫和狗人眼一看就知道但要让计算机做到这一点就需要用到神经网络。不用手动找规律在很多情况下我们不知道数据背后的规律是什么神经网络可以帮助我们自动找出这些规律。提高效率对于某些任务比如语音识别神经网络可以比传统方法更快更准确地完成。适应性强神经网络可以适应不同的任务就像一个多才多艺的人既能画画又能唱歌。技术发展随着计算机技术的发展我们有了更强的计算能力这使得神经网络能够处理更多的数据变得更聪明。实际应用在很多实际应用中比如自动驾驶汽车、推荐系统等神经网络都发挥了重要作用。创新驱动科学家和工程师们不断探索新的方法神经网络就是这些创新中的一个成果。解决问题的新途径有时候传统的计算机算法解决不了的问题神经网络提供了一种新的解决思路。
总的来说神经网络就像是给计算机装上了一个能够自动学习和处理复杂信息的大脑让计算机在很多方面变得更加智能。
3 模型简图
