人工智能专题
第一章 传统神经网络训练过程
文章目录
- 人工智能专题
- 前言
- 一、当前流行的传统神经网络模型有哪些？
- 二、传统神经网络是如何训练的
- 数据预处理
- 训练过程
- 三、训练相关概念及方法
- 前向传播
- 计算损失
- 随机初始化方法
- 偏置的取值方法
- 总结
前言
随着人工智能的不断发展，许多同学都产生了浓厚的兴趣，本文将介绍传统神经网络的基础内容，有问题的话请留言探讨。
一、当前流行的传统神经网络模型有哪些？
当前流行的模型种类很多，以下是一些比较常见的模型：
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：主要应用于图像和视频数据的处理和分析，具有自动提取特征和保留空间信息等优点。
- 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）：主要应用于序列数据的处理和分析，能够捕捉数据的时间信息和上下文关系，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
- 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：是一种特殊的递归神经网络，能够更好地处理序列数据中长距离依赖的问题，也广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
- 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）：由生成器和判别器两个模型组成，能够生成逼真的虚假数据，广泛应用于图像生成、视频生成等领域。
- 注意力机制（Attention Mechanism）：一种用于增强模型对序列数据中重要部分的关注程度的技术，广泛应用于自然语言处理、机器翻译、图像生成等领域。
- 转换器（Transformer）：一种基于注意力机制的模型，广泛应用于自然语言处理领域，取得了很好的效果。
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）：主要应用于图数据的处理和分析，能够自动提取节点和图之间的特征，具有广泛的应用前景。
当然，以上只是当前比较流行的一些模型，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，未来可能会涌现出更多的新模型。
二、传统神经网络是如何训练的
数据预处理
数据预处理是指在将数据输入到模型进行训练或推理之前，对数据进行处理和转换的过程。常见的数据预处理步骤包括以下几个方面：
- 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等数据质量问题，确保数据的完整性和正确性。
- 特征选择：根据特征的相关性、重要性等因素，选择最具有代表性和预测能力的特征进行建模。
- 特征缩放：将不同特征的值尺度统一，通常采用标准化或归一化等方法。
- 特征转换：将特征进行转换，以提高模型的拟合能力和泛化能力，如多项式特征、离散化等。
- 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便对模型进行训练、调参和评估。
- 数据增强：对数据进行增强，以扩充数据集规模、提高数据样本的多样性，如旋转、平移、翻转等。
数据预处理可以帮助提高模型的性能和鲁棒性，减少过拟合和欠拟合的发生，从而提高模型的泛化能力。
训练过程
通常可以分为以下步骤：
- 初始化权重和偏置：在训练神经网络之前，需要随机初始化神经元之间的权重和偏置。
- 前向传播：通过输入数据，将数据传递到神经网络的输入层，然后通过多个隐藏层，最终得到输出层的预测结果。
- 计算损失：将输出结果与真实标签进行比较，得到预测误差，通常使用损失函数（如均方误差、交叉熵等）来计算损失。
- 反向传播：将损失反向传播回网络中，通过链式法则计算每个神经元的梯度，然后使用梯度下降等优化算法来更新权重和偏置。
- 重复训练：重复执行步骤2-4，直到损失函数收敛或达到预设的训练次数。
通过以上步骤，神经网络不断地学习和优化，逐渐提高其预测准确度。
三、训练相关概念及方法
前向传播
前向传播是神经网络中最基本的操作之一，是指从输入数据开始，通过多次对输入数据进行矩阵乘法和激活函数处理，得到输出结果的过程。下面是前向传播的详细介绍：
- 输入层：神经网络的输入通常是一个向量，表示待处理的数据。输入层将这个向量作为输入，不进行任何处理，将其传递给下一层。
- 隐藏层：隐藏层通常是由多个神经元组成的层次，每个神经元都有一组权重和偏置参数。对于一个神经元
，其输入为上一层的输出向量
和当前神经元的权重向量
，同时还有一个偏置
，表示该神经元的激活阈值。则该神经元的输入为
，经过激活函数的处理，即
，得到当前神经元的输出。
- 输出层：输出层通常是由一个或多个神经元组成的层次，每个神经元的输出即为最终的输出结果。对于一个神经元
- 多层网络：对于一个多层的神经网络，每层的输出都作为下一层的输入，即输入
经过第一层的处理得到
，再经过第二层的处理得到
，以此类推，最终得到输出层的输出结果。
总之，前向传播是神经网络的基本计算过程，通过多次矩阵乘法和激活函数的处理，将输入数据映射到输出结果上，完成神经网络的预测任务。
计算损失
计算损失是神经网络中模型评估的一部分，也是模型训练的核心。损失函数（Loss Function）是评估模型预测值与实际值之间差距的一种指标，通常采用均方误差（Mean Squared Error）、交叉熵（Cross-Entropy）等函数进行计算。下面是计算损失的详细介绍：
- 均方误差（Mean Squared Error）：均方误差是最常用的损失函数之一，通常用于回归任务。假设神经网络的预测结果为
，实际值为
，则均方误差的计算公式为：
其中，表示样本数量。均方误差越小，表示预测结果与实际值之间的差距越小，模型的拟合效果越好。
- 交叉熵（Cross-Entropy）：交叉熵通常用于分类任务中，其计算公式为：
其中，为实际标签，
为模型预测的概率分布，
为类别数。交叉熵的值越小，表示模型的预测结果与实际标签之间的差距越小，模型的分类能力越强。
- 计算方法：在计算损失时，通常将损失函数的值加权平均，以得到整个样本集上的平均损失值。假设有
个样本，每个样本的损失函数值为
，则整个样本集的损失函数值为：
计算完损失函数之后，可以通过反向传播算法来更新神经网络的权重和偏置参数，以使得模型的预测结果更加接近实际值。
随机初始化方法
权重的初始化对于模型的性能和训练速度有很大影响。随机初始化是常用的一种权重初始化方法，其目的是打破权重之间的对称性，增加模型的表达能力，同时防止梯度消失或梯度爆炸的发生。
常见的随机初始化方法包括以下几种：
- 高斯分布初始化：根据均值为0、标准差为
的高斯分布来随机初始化权重，其中
和
分别表示前一层和后一层的神经元数量。
- 均匀分布初始化：根据均匀分布在
范围内随机初始化权重，其中
- Lecun初始化：针对ReLU激活函数，根据均值为0、标准差为
的高斯分布来随机初始化权重，其中
- Xavier初始化：根据均值为0、标准差为
这些随机初始化方法在不同的场景下具有不同的效果，需要根据具体情况进行选择。一般来说，高斯分布初始化和均匀分布初始化是常用的初始化方法，可以在实验中进行比较。
偏置的取值方法
偏置是神经网络中的一个可学习参数，其作用是引入一定的偏置量，使得神经元的激活函数能够更好地拟合数据。对于偏置的取值，一般有以下几点建议：
- 初始值选择：一般将偏置初始化为0，或者使用小的随机数来初始化。如果偏置的初始值过大，会导致神经元的激活函数处于饱和状态，从而影响模型的训练效果。
- 学习率设置：偏置的学习率应该设置得比权重的学习率小一些，通常取值为权重学习率的一半或者更小。
- 不同层次的偏置取值：对于同一层次的神经元，偏置的取值可以相同；对于不同层次的神经元，偏置的取值应该有所不同。例如，在卷积神经网络中，由于不同的卷积层会提取不同尺寸和不同数量的特征，因此每个卷积层的偏置取值应该有所不同。
- 不同类型的激活函数：对于不同类型的激活函数，偏置的取值也应该有所不同。例如，对于ReLU激活函数，可以将偏置设置为一个较小的正值，以避免出现负数，对于Sigmoid激活函数，偏置的取值可以在0附近。
需要注意的是，偏置的取值是需要进行调参的一部分，需要根据具体情况进行选择和调整。
总结
本文仅仅简单介绍了传统神经网络的训练过程，后续会持续增加相关内容。
本人也在学习当中，权做笔记，有问题欢迎大家讨论。
