神经网络算法 - 一文搞懂ANN（人工神经网络）
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前言
本文将从生物神经网络、人工神经网络、神经网络训练、、分类与应用、 四个方面，带您一文搞懂人工神经网络ANN。
一、生物神经网络
基本定义：
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**百度百科：**生物神经网络（Biological Neural Networks）一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
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维基百科：生物神经网络（Biological Neural Networks）是指生物体内一群由突触相互链接的特定神经元群体，其负责传递、执行一项特定功能，并与其他神经回路共同构筑大脑更高阶的神经网络，并产生个体的意识，协助生物进行思考和行动。
大脑神经元：
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输入整合：神经元整合来自其他神经元和外部刺激的信号。
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阈值触发：达到阈值时，神经元触发动作电位。
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权重调整：连接强度可学习调整。
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信息存储与传输：神经元负责存储和传输信息，支持生物的感知、思考和行为。
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神经网络组成：多个神经元以特定方式连接形成神经网络。
大脑神经元结构
**二、_**人工神经网络**_**
基本定义：
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**百度百科：**人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
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维基百科：**人工神经网络（artificial neural network，ANN）简称神经网络**（neural network，NN）或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。
基本原理：
人工神经网络结构
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圆形节点与人工神经元：
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在人工神经网络中，每个圆形节点代表一个人工神经元。
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这些神经元通过特定的连接方式相互交互，模拟生物神经网络的工作原理。
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连接与信号传递：
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箭头表示从一个神经元的输出到另一个神经元的输入的连接。
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通过这些连接，信号可以在网络中传递，从一个人工神经元传递到另一个。
- 权重与激励函数：
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每个节点都代表一种特定的输出函数，称为激励函数。
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每两个节点间的连接都有一个与之相关的权重值，表示前一个神经元对后一个神经元的影响程度。
- 网络输出：
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网络的输出会根据网络的连接方式、权重值以及激励函数的不同而变化。
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通过调整这些参数，人工神经网络能够学习和适应不同的输入模式，产生预期的输出结果。
**三、神经网络训练**
训练步骤：
- 前向传播：
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输入数据从输入层开始，逐层通过隐藏层传递。
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每一层都使用激活函数进行非线性转换。
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最终，输出层生成预测结果。
- 计算误差：
- 将预测结果与真实标签比较，计算误差（如均方误差或交叉熵损失）。
- 反向传播：
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使用反向传播算法，将误差从输出层逐层反传至输入层。
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在此过程中，计算每一层的梯度（误差对权重和偏置的偏导数）。
- 梯度下降：
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根据计算得到的梯度，使用梯度下降或其他优化算法更新权重和偏置。
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目标是最小化误差函数，通过逐步调整权重和偏置来改善网络性能。
- 迭代更新：
- 重复上述步骤，直到满足停止准则（如达到最大迭代次数或误差小于预设阈值）。
核心算法：
- 激活函数：
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作用：决定神经元是否“激活”或“触发”。
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常见类型：ReLU、Sigmoid、Tanh等。
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重要性：增加网络的非线性，使其能学习复杂模式。
- 反向传播：
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作用：神经网络中权重更新的核心算法。
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过程：计算输出层与真实值之间的误差，并反向逐层传递误差，更新权重。
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重要性：使网络能基于误差进行自我调整，逐渐逼近目标函数。
- 梯度下降：
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作用：优化算法，用于在训练过程中最小化损失函数。
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过程：计算损失函数的梯度，并沿梯度的反方向逐步更新网络参数。
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重要性：使网络参数逐渐趋近于损失最小的点。
四、分类与应用
算法分类：
- 前馈神经网络 (Feedforward Neural Networks，FNN)
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特点：数据单向流动，从输入层到输出层。多层网络结构，每层神经元只接收前一层的输出作为输入。
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应用：感知器、多层感知器、逻辑回归等。
- 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks，RNN)
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特点：具有循环结构，能够处理序列数据和时序依赖关系。神经元的输出可以作为自身的输入，记忆先前状态的信息。
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应用：文本生成、语音识别、机器翻译等。
- 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks，CNN)
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特点：适用于处理图像、视频等二维或三维数据。通过卷积层捕捉局部特征，池化层进行下采样，减少参数数量。
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应用：图像识别、目标检测、图像生成等。
- 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Networks，LSTM）
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特点：解决长期依赖问题，通过引入记忆单元和门控机制来控制信息的流动。
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应用：语音识别、文本生成、情感分析等。
- 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks，GANs)
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特点：结合了生成模型和判别模型的思想，用于生成新的、与真实数据相似的数据。
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应用：图像生成、视频生成和语音合成等领域有所应用。
实际应用：
- 图像处理与识别
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图像分类：使用卷积神经网络（如VGG、ResNet）对ImageNet等大型图像数据集进行分类，达到人类级别的准确度。
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图像生成：GANs（生成对抗网络）用于生成逼真的人脸、风景等图像。
- 语音处理与识别
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语音识别：RNN和LSTM在语音到文本转换中的应用，如Google的语音识别技术。
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语音合成：WaveNet等模型用于生成自然的人类语音。
- 自然语言处理
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文本分类：使用RNN或Transformer结构对文本进行情感分析、主题分类等。
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机器翻译：Google NMT（神经机器翻译）使用Transformer结构进行高质量的文本翻译。
最后
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