1、引言

小屌絲：魚哥，看新聞沒？
小魚：新聞天天看，啥事大驚小怪的。
小屌絲：就是，YL總統(tǒng)的事情
小魚：…你關(guān)心的可真夠遠(yuǎn)的啊。
小屌絲：這很震驚的啊
小魚：你啊， 先關(guān)心關(guān)心你的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域知識吧。
小屌絲：額… 這…
小魚：ANN 了解嗎？
小屌絲：不了解
小魚：KNN了解嗎？
小屌絲：不了解
小魚：你看，這都不了解， 還不趕緊學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)。
小屌絲：哦，好哦。
小屌絲：不對，這總感覺哪里怪怪的。
小魚：沒有，你趕緊學(xué)習(xí)吧
小屌絲：這… 啥情況

2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)

2.1 定義

2.1.1 定義

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的節(jié)點（或稱為“神經(jīng)元”）組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這些節(jié)點之間通過“突觸”相互連接。

每個神經(jīng)元可以接收輸入，對輸入進行加權(quán)和，然后通過一個非線性激活函數(shù)生成輸出。

通過這種方式，ANN能夠捕捉和表示復(fù)雜的輸入輸出關(guān)系。

2.1.2 應(yīng)用場景

ANN應(yīng)用廣泛，包括但不限于以下幾個領(lǐng)域：

• 圖像識別和處理：如人臉識別、物體檢測。
• 語音識別：如智能助手的語音命令解析。
• 自然語言處理：如機器翻譯、情感分析。
• 預(yù)測模型：如股票市場預(yù)測、天氣預(yù)報。
• 游戲和仿真：如自動駕駛汽車的模擬訓(xùn)練。

2.2 核心原理

ANN的核心原理基于“學(xué)習(xí)”，即通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的突觸權(quán)重來最小化模型輸出和實際輸出之間的誤差。

這一過程通常通過一個叫做反向傳播（Backpropagation）的算法來完成，配合梯度下降（Gradient Descent）或其變體進行權(quán)重的優(yōu)化更新

2.3 實現(xiàn)方式

實現(xiàn)ANN通常需要以下幾個步驟：

• 初始化網(wǎng)絡(luò)：設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（輸入層、隱藏層、輸出層的節(jié)點數(shù)）并隨機初始化權(quán)重。
• 前向傳播：輸入數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中前向傳遞，每個節(jié)點計算其輸出。
• 計算損失：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出和實際值計算損失函數(shù)。
• 反向傳播：根據(jù)損失函數(shù)計算每個權(quán)重的梯度，并更新權(quán)重。
• 重復(fù)2-4步驟：直到滿足終止條件（如迭代次數(shù)、誤差閾值等）。
  

2.4 算法公式

一個基本的ANN模型，其輸出$(y)$可以表示為： $$[y=f(\sum _{i=1}^n{w}_i?x_i+b)]$$
其中，$(w_i)$是權(quán)重，$(x_i)$是輸入，$(b)$是偏置項，$(f)$是激活函數(shù)。

2.5 代碼示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2024-04-05
# @Author : Carl_DJ# 導(dǎo)入必要的庫
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical# 生成模擬數(shù)據(jù)
# 二分類問題
x_train = np.random.random((1000, 20))  # 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：1000個樣本，每個樣本20個特征
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))  # 訓(xùn)練標(biāo)簽：1000個樣本的標(biāo)簽（0或1）
y_train = to_categorical(y_train)  # 將標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為分類編碼# 定義模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))  # 第一層密集連接層，有64個神經(jīng)元，激活函數(shù)為ReLU
model.add(Dense(64, activation='relu'))  # 第二層密集連接層，有64個神經(jīng)元，激活函數(shù)為ReLU
model.add(Dense(2, activation='softmax'))  # 輸出層，有2個神經(jīng)元對應(yīng)兩個類別，使用softmax激活函數(shù)# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',  # 優(yōu)化器使用Adamloss='categorical_crossentropy',  # 損失函數(shù)使用分類交叉熵metrics=['accuracy'])  # 評估模型性能的指標(biāo)使用準(zhǔn)確率# 訓(xùn)練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)  # 訓(xùn)練模型，迭代10次，每批次32個樣本# 模型總結(jié)
model.summary()

解析

• 導(dǎo)入庫：首先，我們導(dǎo)入了必要的庫，包括numpy用于數(shù)據(jù)操作，keras中的Sequential模型構(gòu)建ANN，以及Dense用于構(gòu)建密集連接層。

• 生成模擬數(shù)據(jù)：為了簡化，這里我們生成了一些隨機數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽。實際應(yīng)用中，這些數(shù)據(jù)將來自于真實的數(shù)據(jù)集。

• 定義模型：使用Sequential模型順序堆疊各層。模型的第一層需要指定input_dim，即輸入數(shù)據(jù)的維度。接下來添加了兩個密集連接層，每層都使用ReLU激活函數(shù)。最后，輸出層的神經(jīng)元數(shù)量應(yīng)與分類任務(wù)的類別數(shù)量相匹配，在本例中為2，使用softmax函數(shù)進行激活以進行分類。

• 編譯模型：在編譯模型時，我們指定優(yōu)化器（adam）、損失函數(shù)（categorical_crossentropy）和評價指標(biāo)（accuracy）。

• 訓(xùn)練模型：使用fit方法訓(xùn)練模型，指定訓(xùn)練數(shù)據(jù)、標(biāo)簽、訓(xùn)練的輪次（epochs）和每批次的樣本數(shù)（batch_size）。

• 模型結(jié)果統(tǒng)計最后，summary方法提供了模型的架構(gòu)概覽，包括每層的名稱、類型、輸出形狀和參數(shù)數(shù)量。
  

3、總結(jié)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的基石，其靈活性和強大的表達(dá)能力使其成為解決復(fù)雜非線性問題的有力工具。

通過不斷優(yōu)化和改進，ANN在各個領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛，性能也將更加出色。

不過，也需要注意的是，ANN模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，并且模型的解釋性相對較差，這些都是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)。

我是小魚：

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