神经网络研究及其应用探索.docx

神经网络研究及其应用探索

目录

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1计算机视觉发展历程回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2从传统方法到现代智能的跨越．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3神经计算模型的核心思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.4本研究的意义与结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

二、神经网络基础理论解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1生物神经元与人工神经元模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.1神经元的生物学基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.2感受野与信息传递机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2感知机模型及其局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.1单层感知机原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2.2线性不可分问题的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3多层网络结构与学习规则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.3.1联想记忆与模式识别需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.3.2反向传播算法详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.4激活函数的演变与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.4.1Sigmoid函数及其影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.4.2ReLU类函数的突破．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

三、前沿网络模型架构探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.1卷积神经网络深度解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1.1卷积核与特征提取能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1.2批归一化与深度网络训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.2循环神经网络及其变体研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.3Transformer架构的范式革新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.3.1自注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.3.2在自然语言处理中的突破．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.4混合模型与深度学习融合探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.4.1CNNRNN等混合架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.4.2模型性能协同提升策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

四、神经网络训练优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.1损失函数设计策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.1.1回归与分类问题的损失选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.1.2损失函数的平滑性与正则化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

4.2优化算法的比较与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

4.2.1梯度下降法及其变种．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.2.2动量法、Adam等高级优化器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

4.3超参数调优与模型验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

4.3.1学习率、批大小等关键参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

4.3.2交叉验证与模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．