门户网站快速制作,页面设计师岗位职责,室内设计论坛网站,05网亮点给力大试卷人工神经网络ANN 1、引言2、人工神经网络(ANN)2.1 定义2.1.1 定义2.1.2 应用场景 2.2 核心原理2.3 实现方式2.4 算法公式2.5 代码示例 3、总结 1、引言
小屌丝#xff1a;鱼哥#xff0c;看新闻没#xff1f; 小鱼#xff1a;新闻天天看#xff0c;啥事大惊小怪的。 小屌… 人工神经网络ANN 1、引言2、人工神经网络(ANN)2.1 定义2.1.1 定义2.1.2 应用场景 2.2 核心原理2.3 实现方式2.4 算法公式2.5 代码示例 3、总结 1、引言
小屌丝鱼哥看新闻没 小鱼新闻天天看啥事大惊小怪的。 小屌丝就是YL总统的事情 小鱼…你关心的可真够远的啊。 小屌丝这很震惊的啊 小鱼你啊 先关心关心你的深度学习领域知识吧。 小屌丝额… 这… 小鱼ANN 了解吗 小屌丝不了解 小鱼KNN了解吗 小屌丝不了解 小鱼你看这都不了解 还不赶紧学习学习。 小屌丝哦好哦。 小屌丝不对这总感觉哪里怪怪的。 小鱼没有你赶紧学习吧 小屌丝这… 啥情况
2、人工神经网络(ANN)
2.1 定义
2.1.1 定义
人工神经网络是由大量的节点或称为“神经元”组成的网络结构这些节点之间通过“突触”相互连接。
每个神经元可以接收输入对输入进行加权和然后通过一个非线性激活函数生成输出。
通过这种方式ANN能够捕捉和表示复杂的输入输出关系。
2.1.2 应用场景
ANN应用广泛包括但不限于以下几个领域
图像识别和处理如人脸识别、物体检测。语音识别如智能助手的语音命令解析。自然语言处理如机器翻译、情感分析。预测模型如股票市场预测、天气预报。游戏和仿真如自动驾驶汽车的模拟训练。
2.2 核心原理
ANN的核心原理基于“学习”即通过调整网络中的突触权重来最小化模型输出和实际输出之间的误差。
这一过程通常通过一个叫做反向传播Backpropagation的算法来完成配合梯度下降Gradient Descent或其变体进行权重的优化更新
2.3 实现方式
实现ANN通常需要以下几个步骤
初始化网络设计网络结构输入层、隐藏层、输出层的节点数并随机初始化权重。前向传播输入数据在网络中前向传递每个节点计算其输出。计算损失根据网络输出和实际值计算损失函数。反向传播根据损失函数计算每个权重的梯度并更新权重。重复2-4步骤直到满足终止条件如迭代次数、误差阈值等。
2.4 算法公式
一个基本的ANN模型其输出 ( y ) (y) (y)可以表示为 [ y f ( ∑ i 1 n w i ⋅ x i b ) ] [y f(\sum_{i1}^{n} w_i \cdot x_i b)] [yf(i1∑nwi⋅xib)] 其中 ( w i ) (w_i) (wi)是权重 ( x i ) (x_i) (xi)是输入 ( b ) (b) (b)是偏置项 ( f ) (f) (f)是激活函数。
2.5 代码示例
# -*- coding:utf-8 -*-
# Time : 2024-04-05
# Author : Carl_DJ# 导入必要的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical# 生成模拟数据
# 二分类问题
x_train np.random.random((1000, 20)) # 训练数据1000个样本每个样本20个特征
y_train np.random.randint(2, size(1000, 1)) # 训练标签1000个样本的标签0或1
y_train to_categorical(y_train) # 将标签转换为分类编码# 定义模型
model Sequential()
model.add(Dense(64, activationrelu, input_dim20)) # 第一层密集连接层有64个神经元激活函数为ReLU
model.add(Dense(64, activationrelu)) # 第二层密集连接层有64个神经元激活函数为ReLU
model.add(Dense(2, activationsoftmax)) # 输出层有2个神经元对应两个类别使用softmax激活函数# 编译模型
model.compile(optimizeradam, # 优化器使用Adamlosscategorical_crossentropy, # 损失函数使用分类交叉熵metrics[accuracy]) # 评估模型性能的指标使用准确率# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs10, batch_size32) # 训练模型迭代10次每批次32个样本# 模型总结
model.summary()
解析 导入库首先我们导入了必要的库包括numpy用于数据操作keras中的Sequential模型构建ANN以及Dense用于构建密集连接层。 生成模拟数据为了简化这里我们生成了一些随机数据作为训练数据和标签。实际应用中这些数据将来自于真实的数据集。 定义模型使用Sequential模型顺序堆叠各层。模型的第一层需要指定input_dim即输入数据的维度。接下来添加了两个密集连接层每层都使用ReLU激活函数。最后输出层的神经元数量应与分类任务的类别数量相匹配在本例中为2使用softmax函数进行激活以进行分类。 编译模型在编译模型时我们指定优化器adam、损失函数categorical_crossentropy和评价指标accuracy。 训练模型使用fit方法训练模型指定训练数据、标签、训练的轮次epochs和每批次的样本数batch_size。 模型结果统计最后summary方法提供了模型的架构概览包括每层的名称、类型、输出形状和参数数量。
3、总结
人工神经网络作为深度学习的基石其灵活性和强大的表达能力使其成为解决复杂非线性问题的有力工具。
通过不断优化和改进ANN在各个领域的应用将更加广泛性能也将更加出色。
不过也需要注意的是ANN模型的训练需要大量的数据和计算资源并且模型的解释性相对较差这些都是目前深度学习领域面临的挑战。
我是小鱼
CSDN 博客专家阿里云 专家博主51CTO博客专家企业认证金牌面试官多个名企认证特邀讲师等名企签约职场面试培训、职场规划师多个国内主流技术社区的认证专家博主多款主流产品(阿里云等)评测一等奖获得者
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