"PPT:第一讲神经网络计算1 - 人工智能实践:Tensorflow笔记曹 健北京大学软件与微电子学院"
本次讲座主要聚焦于神经网络计算的基础知识,特别是如何使用TensorFlow 2.x构建一个简单的神经网络训练模型。首先,讲座提到了人工智能的三个主要学派,分别是行为主义、符号主义和连接主义。其中,连接主义是当前人工智能的主流方向,它模仿生物神经元的连接方式来实现感性思维,如神经网络。
神经网络的核心概念包括前向传播、损失函数、梯度下降、学习率和反向传播。前向传播是指输入数据通过神经网络的层层传递,直至得到输出结果的过程。损失函数是用来衡量模型预测结果与实际值之间差距的指标,通常用于训练过程中调整模型参数。梯度下降是优化模型参数的主要算法,通过计算损失函数关于参数的梯度,来逐步减小损失。学习率决定了在梯度下降过程中参数更新的步长,过高或过低的学习率都可能导致模型无法收敛或训练缓慢。反向传播则是根据前向传播的结果,从输出层向输入层反向计算梯度,用于更新每一层的权重。
TensorFlow 2.x是Google开发的一个强大的深度学习库,提供了丰富的API来构建和训练神经网络。讲座中可能涵盖了如何使用TensorFlow 2.x的基本函数来搭建和训练神经网络模型,例如定义模型结构、初始化权重、编译模型、拟合数据以及评估模型性能等步骤。
为了说明神经网络的实际应用,讲座以鸢尾花分类为例。鸢尾花数据集是一个经典的数据集,包含三种鸢尾花的多个特征(如花萼长度、宽度等)。传统的专家系统可能使用if-else语句进行分类,而神经网络则能够自动学习并抽象出特征之间的复杂关系,从而实现分类。通过训练神经网络,我们可以得到一个模型,该模型可以接受新的鸢尾花特征,并预测其所属的类别。
在实际操作中,首先需要准备大量的带标签数据,也就是鸢尾花的特征和对应的类别。接着,利用这些数据搭建神经网络模型,通过反向传播优化参数,得到最佳的模型。最后,保存这个模型并用于对新数据的预测,从而实现自动化分类。
这次讲座旨在帮助初学者理解和掌握神经网络计算的基本概念,以及如何利用TensorFlow 2.x这一工具进行实践。通过理论与实例相结合的方式,让学习者能够快速入门神经网络和深度学习。