匯報(bào)人：PPT人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解析-1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心特性4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)5主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與挑戰(zhàn)10神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倫理與社會(huì)影響PART.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念定義：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是基于生物學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜信息的處理機(jī)制實(shí)現(xiàn)智能信息處理本質(zhì)特征：由大量簡(jiǎn)單處理單元(神經(jīng)元)廣泛互連形成的非線性自適應(yīng)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，具有并行分布式處理能力核心要素：神經(jīng)元模型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法構(gòu)成三大基本要素功能特點(diǎn)：具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力，能逼近任意非線性函數(shù)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：植根于神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科交叉領(lǐng)域PART.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程>啟蒙時(shí)期(1940s-1960s)041959年：Widrow提出ADALINE網(wǎng)絡(luò)01

1943年：McCulloch-Pitts提出M-P神經(jīng)元模型031957年：Rosenblatt發(fā)明感知機(jī)模型021949年：Hebb提出突觸可塑性學(xué)習(xí)規(guī)則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程>低潮時(shí)期(1969-1982)1969年1972年1976年Minsky指出感知機(jī)局限性Kohonen提出自組織映射(SOM)Grossberg提出自適應(yīng)共振理論(ART)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程>復(fù)興時(shí)期(1982-2006)1982年Hopfield提出能量函數(shù)理論1986年Rumelhart提出BP算法1988年Chua提出細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)1990s支持向量機(jī)(SVM)等新方法出現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程>深度學(xué)習(xí)時(shí)期(2006至今)010203042006年Hinton提出深度信念網(wǎng)絡(luò)2012年AleNet在ImageNet競(jìng)賽奪冠2014年生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)問(wèn)世2017年Transformer架構(gòu)提出PART.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心特性>并行分布式處理大量簡(jiǎn)單神經(jīng)元協(xié)同完成復(fù)雜計(jì)算信息存儲(chǔ)與處理分布在網(wǎng)絡(luò)各單元中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心特性>非線性映射能力01可逼近任意非線性函數(shù)關(guān)系02通過(guò)非線性：激活函數(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心特性>自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)性通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整連接權(quán)值具備環(huán)境適應(yīng)和知識(shí)進(jìn)化能力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心特性>容錯(cuò)與魯棒性01對(duì)噪聲數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)容忍度02局部損傷不影響整體功能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心特性>聯(lián)想記憶功能可由部分信息恢復(fù)完整模式實(shí)現(xiàn)模式補(bǔ)全與特征提取PART.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)>生物神經(jīng)元構(gòu)成樹(shù)突輸入信號(hào)接收端細(xì)胞體信息整合中心軸突輸出信號(hào)傳導(dǎo)通道突觸神經(jīng)元間連接接口神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)>人工神經(jīng)元模型輸入信號(hào)加權(quán)求和：Σwii激活函數(shù)處理：f(Σwii-θ)閾值特性：θ決定神經(jīng)元激活難易度123神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)>網(wǎng)絡(luò)連接形式包含信號(hào)循環(huán)路徑反饋網(wǎng)絡(luò)單擊輸入正文添加全連接感受野受限連接局部連接相鄰層全互聯(lián)全連接信號(hào)單向傳遞無(wú)反饋前饋網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)>典型網(wǎng)絡(luò)層次隱含層：特征提取與轉(zhuǎn)換輸入層：接收外部信號(hào)輸出層：產(chǎn)生最終響應(yīng)PART.5主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型>前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP網(wǎng)絡(luò)：誤差反向傳播訓(xùn)練的多層網(wǎng)絡(luò)感知機(jī)：?jiǎn)螌泳€性分類(lèi)器RBF網(wǎng)絡(luò)：基于徑向基函數(shù)的局部逼近網(wǎng)絡(luò)主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型>反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Hopfield網(wǎng)絡(luò)：聯(lián)想記憶模型BAM網(wǎng)絡(luò)：雙向聯(lián)想存儲(chǔ)器玻爾茲曼機(jī)：基于能量的概率模型123主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型>自組織網(wǎng)絡(luò)ART：自適應(yīng)共振理論網(wǎng)絡(luò)SOM：自組織特征映射LVQ：學(xué)習(xí)向量量化網(wǎng)絡(luò)主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型>深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)12/31/202525CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)Transformer：自注意力網(wǎng)絡(luò)PART.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制>學(xué)習(xí)方式分類(lèi)監(jiān)督學(xué)習(xí)：提供輸入-輸出樣本對(duì)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：僅提供輸入數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)學(xué)習(xí)123神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制>典型學(xué)習(xí)規(guī)則46Delta規(guī)則：基于輸出誤差調(diào)整權(quán)值57競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)：勝者全取機(jī)制模擬退火：引入隨機(jī)性的全局優(yōu)化Hebb規(guī)則：神經(jīng)元同步激活則連接增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制>學(xué)習(xí)過(guò)程要素?fù)p失函數(shù)優(yōu)化算法正則化超參數(shù)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)梯度下降及其變種防止過(guò)擬合技術(shù)學(xué)習(xí)率、批大小等PART.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)>閾值函數(shù)輸出二值信號(hào)階躍函數(shù)輸出±1離散值符號(hào)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)>線性函數(shù)恒等函數(shù)輸出等于輸入分段線性函數(shù)多段線性組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)>S型函數(shù)ASigmoid：輸出(0,1)連續(xù)值BTanh：輸出(-1,1)對(duì)稱(chēng)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)>ReLU族函數(shù)ReLU簡(jiǎn)單高效的稀疏激活ELU平滑的負(fù)值處理LeakyReLU解決神經(jīng)元死亡問(wèn)題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)>專(zhuān)用函數(shù)Softma多分類(lèi)概率輸出Swish自門(mén)控激活函數(shù)GELU高斯誤差線性單元PART.8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域>模式識(shí)別圖像分類(lèi)與目標(biāo)檢測(cè)語(yǔ)音識(shí)別與聲紋識(shí)別手寫(xiě)體與OCR識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域>預(yù)測(cè)分析金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)氣象與環(huán)境預(yù)測(cè)設(shè)備故障預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域>智能控制工業(yè)過(guò)程控制機(jī)器人控制自動(dòng)駕駛系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域>優(yōu)化計(jì)算01組合優(yōu)化問(wèn)題求解02資源調(diào)度與分配03路徑規(guī)劃與物流優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域>數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)異常檢測(cè)與去噪數(shù)據(jù)壓縮與降維PART.9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與挑戰(zhàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與挑戰(zhàn)>優(yōu)化問(wèn)題通過(guò)初始化權(quán)重、激活函數(shù)的選擇來(lái)避免采用早停法、正則化等技術(shù)來(lái)避免采用更高效的算法如隨機(jī)梯度下降(SGD)和其變種訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)梯度消失/爆炸模型過(guò)擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與挑戰(zhàn)>模型評(píng)估與調(diào)整模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)：準(zhǔn)確率、召回率、F1值等超參數(shù)調(diào)整：使用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等策略尋找最優(yōu)參數(shù)交叉驗(yàn)證：防止模型對(duì)特定數(shù)據(jù)集的過(guò)擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與挑戰(zhàn)>硬件挑戰(zhàn)010302數(shù)據(jù)量需求大：需要高性能計(jì)算設(shè)備如GPU加速數(shù)據(jù)隱私與安全：保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)的隱私性和安全性內(nèi)存消耗大：通過(guò)稀疏連接和模型壓縮來(lái)降低內(nèi)存需求PART.10神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)與未來(lái)展望神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)與未來(lái)展望>發(fā)展方向更強(qiáng)的表示能力：如更深的網(wǎng)絡(luò)層次、更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更高效的訓(xùn)練方法：如梯度下降的改進(jìn)算法、硬件加速技術(shù)更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域：如自然語(yǔ)言處理、量子計(jì)算等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)與未來(lái)展望>未來(lái)展望48融合其他技術(shù)：與知識(shí)圖譜、量子計(jì)算等技術(shù)的結(jié)合4智能化決策系統(tǒng)：在醫(yī)療、軍事等領(lǐng)域發(fā)揮更大作用5可持續(xù)性發(fā)展：關(guān)注模型的可解釋性、可維護(hù)性和可持續(xù)性6PART.11神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用>與深度學(xué)習(xí)結(jié)合在圖像識(shí)別中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以與深度學(xué)習(xí)算法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的識(shí)別和分類(lèi)在語(yǔ)音識(shí)別中可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取和建模，提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用>與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的組成部分通過(guò)自我學(xué)習(xí)和不斷調(diào)整參數(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問(wèn)題的智能求解提高系統(tǒng)在特定環(huán)境下的性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用>與知識(shí)圖譜結(jié)合利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行建模：實(shí)現(xiàn)知識(shí)推理和問(wèn)答等任務(wù)34通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行嵌入表示：提高知識(shí)表示的準(zhǔn)確性和效率PART.12神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倫理與社會(huì)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倫理與社會(huì)影響數(shù)據(jù)隱私與保護(hù)：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，需要保護(hù)個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全。采取加密技術(shù)和匿名化處理等措施，確保數(shù)據(jù)不被濫用01就業(yè)與社會(huì)影響：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展將改變傳統(tǒng)的工作方式和就業(yè)結(jié)構(gòu)。需要加強(qiáng)人才培