大腦神經元結構

二、人工神經網絡

基本定義：

• 百度百科：人工神經網絡（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智能領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網絡。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網絡或類神經網絡。
• 維基百科：人工神經網絡（artificial neural network，ANN）簡稱神經網絡（neural network，NN）或類神經網絡，在機器學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網絡（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的數學模型或計算模型，用于對函數進行估計或近似。

基本原理：

人工神經網絡結構

1. 圓形節點與人工神經元：
   • 在人工神經網絡中，每個圓形節點代表一個人工神經元。
   • 這些神經元通過特定的連接方式相互交互，模擬生物神經網絡的工作原理。
2. 連接與信號傳遞：
   • 箭頭表示從一個神經元的輸出到另一個神經元的輸入的連接。
   • 通過這些連接，信號可以在網絡中傳遞，從一個人工神經元傳遞到另一個。
3. 權重與激勵函數：
   • 每個節點都代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數。
   • 每兩個節點間的連接都有一個與之相關的權重值，表示前一個神經元對后一個神經元的影響程度。
4. 網絡輸出：
   • 網絡的輸出會根據網絡的連接方式、權重值以及激勵函數的不同而變化。
   • 通過調整這些參數，人工神經網絡能夠學習和適應不同的輸入模式，產生預期的輸出結果。

三、神經網絡訓練

 訓練步驟：

1. 前向傳播：
   • 輸入數據從輸入層開始，逐層通過隱藏層傳遞。
   • 每一層都使用激活函數進行非線性轉換。
   • 最終，輸出層生成預測結果。
2. 計算誤差：
   • 將預測結果與真實標簽比較，計算誤差（如均方誤差或交叉熵損失）。
3. 反向傳播：
   • 使用反向傳播算法，將誤差從輸出層逐層反傳至輸入層。
   • 在此過程中，計算每一層的梯度（誤差對權重和偏置的偏導數）。
4. 梯度下降：
   • 根據計算得到的梯度，使用梯度下降或其他優化算法更新權重和偏置。
   • 目標是最小化誤差函數，通過逐步調整權重和偏置來改善網絡性能。
5. 迭代更新：
   • 重復上述步驟，直到滿足停止準則（如達到最大迭代次數或誤差小于預設閾值）。

核心算法：

1. 激活函數：
   • 作用：決定神經元是否“激活”或“觸發”。
   • 常見類型：ReLU、Sigmoid、Tanh等。
   • 重要性：增加網絡的非線性，使其能學習復雜模式。
2. 反向傳播：
   • 作用：神經網絡中權重更新的核心算法。
   • 過程：計算輸出層與真實值之間的誤差，并反向逐層傳遞誤差，更新權重。
   • 重要性：使網絡能基于誤差進行自我調整，逐漸逼近目標函數。
3. 梯度下降：
   • 作用：優化算法，用于在訓練過程中最小化損失函數。
   • 過程：計算損失函數的梯度，并沿梯度的反方向逐步更新網絡參數。
   • 重要性：使網絡參數逐漸趨近于損失最小的點。

四、分類與應用

算法分類：

1. 前饋神經網絡 (Feedforward Neural Networks，FNN)
   • 特點：數據單向流動，從輸入層到輸出層。多層網絡結構，每層神經元只接收前一層的輸出作為輸入。
   • 應用：感知器、多層感知器、邏輯回歸等。
2. 循環神經網絡 (Recurrent Neural Networks，RNN)
   • 特點：具有循環結構，能夠處理序列數據和時序依賴關系。神經元的輸出可以作為自身的輸入，記憶先前狀態的信息。
   • 應用：文本生成、語音識別、機器翻譯等。
3. 卷積神經網絡 (Convolutional Neural Networks，CNN)
   • 特點：適用于處理圖像、視頻等二維或三維數據。通過卷積層捕捉局部特征，池化層進行下采樣，減少參數數量。
   • 應用：圖像識別、目標檢測、圖像生成等。
4. 長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory Networks，LSTM）
   • 特點：解決長期依賴問題，通過引入記憶單元和門控機制來控制信息的流動。
   • 應用：語音識別、文本生成、情感分析等。
5. 生成對抗網絡 (Generative Adversarial Networks，GANs)
   • 特點：結合了生成模型和判別模型的思想，用于生成新的、與真實數據相似的數據。
   • 應用：圖像生成、視頻生成和語音合成等領域有所應用。

實際應用：

1. 圖像處理與識別
   • 圖像分類：使用卷積神經網絡（如VGG、ResNet）對ImageNet等大型圖像數據集進行分類，達到人類級別的準確度。
   • 圖像生成：GANs（生成對抗網絡）用于生成逼真的人臉、風景等圖像。
2. 語音處理與識別
   • 語音識別：RNN和LSTM在語音到文本轉換中的應用，如Google的語音識別技術。
   • 語音合成：WaveNet等模型用于生成自然的人類語音。
3. 自然語言處理
   • 文本分類：使用RNN或Transformer結構對文本進行情感分析、主題分類等。
   • 機器翻譯：Google NMT（神經機器翻譯）使用Transformer結構進行高質量的文本翻譯。

文章轉自微信公眾號@架構師帶你玩轉AI

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