清华大学神经网络教程

1、打开Neurosolutions,进入以下界面值点击NS Excel '按钮，在Excel 加载项中出现Neurosolutions 项。

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选定指标数据列y,点击Tag Data 下Column(s) As Desired 选 项，将y 标记为输出。

选定第1到53个样本所在的行，点击Tag Data 下Row(s) As Training 选项，将其标记为训练集。

最后选定第53到58个样本所在的行，点击Tag Data 下Row(s) As Testing 选项，将其标记为测试集。

标记完成后界面如下。

力文杵0 ««'E：'福图也人工I 格加0 IM'I)她存艰 营口的 也助如 乐u&LW.a 口片& 寻&晶怪五，U M 唾些 I ：**磔3、预处理数据点击Neurosolutions 菜单，选择Preprocess Data 下Randomize Rows 选项，完成数据处理， Excel 出现 sheet1Randomize.亘］交件区i锚强£J次困以置入UJ格式®।IflCU 窈竟亚।宙口-J黜助皿Heur由IxLi皿□N kl 目鼻咎EL占心T ,他E TIMIB鄱B：^:、B c0E F:H I■2 4U71334QB95q 4峥95 4U6928 4069T7S40G939 4067&IO4Ci?1711407051245r o 913iUB&il1440&E21540719IE4U70617口 ,一16：'■''1940BBD如4涮521406B32240679Z3 4Q&7B.:;4U71D2E-40705EE 407 IS274067E.ME4、建立BP神经网络模型选择Excel的sheetl工作表界面，点击Neurosolutions菜单，选择Create/Open Network下的New Custom Network选项，出现以下界面。

神经网络模型的教程及使用方法神经网络模型是一种模仿人脑神经系统工作原理的计算模型。

随着人工智能和深度学习的发展，神经网络模型已经成为一种重要的工具，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

本文将介绍神经网络模型的基本原理、常见的网络结构以及使用方法。

一、神经网络模型的基本原理神经网络模型受到人脑神经系统的启发，由神经元、权重和激活函数组成。

神经网络模型的基本思想是通过学习对输入数据进行逐层抽象和组合，最终得到对输入数据的预测输出。

1. 神经元（Neuron）神经元是神经网络的基本单元，接收来自上一层神经元的输入，并将其加权求和后经过激活函数得到输出。

神经元的输入可以来自于其他神经元的输出，也可以来自于外部的输入数据。

2. 权重（Weight）权重是连接神经元之间的参数，用于调节输入信号的重要性。

神经网络的训练过程就是通过不断调整权重的值来优化网络的性能。

3. 激活函数（Activation Function）激活函数决定了神经元的输出。

常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。

激活函数的作用是引入非线性因素，提高神经网络模型的表达能力。

二、常见的神经网络模型结构1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最简单的神经网络结构，信号从输入层经过一层一层的传递到输出层，没有反馈连接。

前馈神经网络可以通过增加隐藏层的数量和神经元的个数来提高模型的表达能力。

2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种专门用于图像识别的神经网络模型。

它通过局部感知和参数共享来提取图像的特征。

卷积神经网络一般由卷积层、池化层和全连接层组成。

3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型。

它通过循环连接实现对序列数据的建模，可以处理时序数据和语言模型等任务。

神经网络的学习方法
神经网络的学习方法通常包括以下步骤：
1. 数据准备：收集和整理需要用来训练神经网络的数据集。

2. 设计神经网络架构：选择适合问题的神经网络架构，包括网络的层次结构、层次中神经元的数量以及激活函数的选择等。

3. 定义损失函数：根据问题类型选定相应的损失函数，它能够衡量预测输出值和实际输出值之间的差距。

4. 训练网络：将数据集输入到神经网络中，通过优化算法（如梯度下降、随机梯度下降等）调整参数，逐渐减小损失函数的值，从而提高神经网络的预测精度。

5. 模型评估：将另一份数据集输入到训练好的神经网络中，进行性能测试和评估，以验证模型性能的鲁棒性和泛化能力。

6. 部署应用：将训练好的神经网络应用到实际问题中，实现模型预测和决策的自动化。

本科生课程介绍课程名称中文英文讲课对象适用专业课程简介Introduct ion讲课教师高工课程名称中文英文讲课对象适用专业课程简介计算机辅助设计技术基础教程唐龙等4位清华大学出版Software Engineering Ian Summerville职称副教授使用教材参考书使用教材参考书Software Engineering: Theory and Practice, Shari, Lawrence Pfleeger全校选修+计辅本课程是计算机科学与技术系为全校本科生开设的一门重要的计算机专业基础课，目的是培养学生的软件力。

本课程以软件生命周期的主要活动为主线，从软件及软件工程的历史和发展、软件开发过程、需求分析、软件维护、软件项目管理、标准及规范等方面全面介绍软件工程的基本理论、方法、技术和工具。

书名作者Software Engineering: A Practitioner’s Approach, Roger S. Pressman主要研究领域：小波分析及其应用，科学计算可视化，计算机图形学，。

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具体内容为：CA础，二维变换、二维裁剪、二维图形的光栅显示、曲线曲面、实体造型、三维变换、三维形体的显示AutoCAD、3DSMAX5.0软件的操作方法以及OpenGL图形库的应用。

This course focuses on the basic concepts,principles,algorithms and applicationsdesign(CAD),it mainly consists of the following topics:software and hardware system of Ctransformations,line clipping,raster display of 2D graphics,curves and surfaces,soldimensional transformations,three-dimensional viewing,visible-surface determination,models,and introductions to AutoCAD,3DMAX 5.0and OpenGL.It is an ideal choice for slearn the rudiments of this dynamic and exciting CAD technology.主要教学领域：（1）承担全校计算机辅助设计技术基础课教学；（2）析及其应用课教学；姓 名 主要教学和科研领域（1）计算机图形学基础，清华大学出版社,1995（2）计算机图形学，孙家广，清华大学出版社(第三版)，2000年（3）计算机辅助设计技术基础，孙家广，清华大学出版社(第二版)，2000年9月（4）计算机辅助设计技术与应用，殷国富，科学出版社，2000年全校本科生理、工科专业课号：00240013 学分: 3 课程属性：全校任选 开课学期：秋、春计算机辅助设计技术基础 Fundamenta 书名作者出讲课教师讲师课程名称中文英文讲课对象课程简介Introduct ion讲课教师本课程为非计算机专业的本科生介绍人工智能的基本原理和方法的入门课程。

《神经网络电子教案》PPT课件第一章：神经网络简介1.1 神经网络的定义1.2 神经网络的发展历程1.3 神经网络的应用领域1.4 神经网络的基本组成第二章：人工神经元模型2.1 人工神经元的结构2.2 人工神经元的激活函数2.3 人工神经元的训练方法2.4 人工神经元的应用案例第三章：感知机3.1 感知机的原理3.2 感知机的训练算法3.3 感知机的局限性3.4 感知机的应用案例第四章：多层前馈神经网络4.1 多层前馈神经网络的结构4.2 反向传播算法4.3 多层前馈神经网络的训练过程4.4 多层前馈神经网络的应用案例第五章：卷积神经网络5.1 卷积神经网络的原理5.2 卷积神经网络的结构5.3 卷积神经网络的训练过程5.4 卷积神经网络的应用案例第六章：递归神经网络6.1 递归神经网络的原理6.2 递归神经网络的结构6.3 递归神经网络的训练过程6.4 递归神经网络的应用案例第七章：长短时记忆网络（LSTM）7.1 LSTM的原理7.2 LSTM的结构7.3 LSTM的训练过程7.4 LSTM的应用案例第八章：对抗网络（GAN）8.1 GAN的原理8.2 GAN的结构8.3 GAN的训练过程8.4 GAN的应用案例第九章：强化学习与神经网络9.1 强化学习的原理9.2 强化学习与神经网络的结合9.3 强化学习算法的训练过程9.4 强化学习与神经网络的应用案例第十章：神经网络的优化算法10.1 梯度下降算法10.2 动量梯度下降算法10.3 随机梯度下降算法10.4 批梯度下降算法10.5 其他优化算法简介第十一章：神经网络在自然语言处理中的应用11.1 词嵌入（Word Embedding）11.2 递归神经网络在文本分类中的应用11.3 长短时记忆网络（LSTM）在序列中的应用11.4 对抗网络（GAN）在自然语言中的应用第十二章：神经网络在计算机视觉中的应用12.1 卷积神经网络在图像分类中的应用12.2 递归神经网络在视频分析中的应用12.3 对抗网络（GAN）在图像合成中的应用12.4 强化学习在目标检测中的应用第十三章：神经网络在推荐系统中的应用13.1 基于内容的推荐系统13.2 协同过滤推荐系统13.3 基于神经网络的混合推荐系统13.4 对抗网络（GAN）在推荐系统中的应用第十四章：神经网络在语音识别中的应用14.1 自动语音识别的原理14.2 基于神经网络的语音识别模型14.3 深度学习在语音识别中的应用14.4 语音识别技术的应用案例第十五章：神经网络在生物医学信号处理中的应用15.1 生物医学信号的特点15.2 神经网络在医学影像分析中的应用15.3 神经网络在生理信号处理中的应用15.4 神经网络在其他生物医学信号处理中的应用重点和难点解析重点：1. 神经网络的基本概念、发展历程和应用领域。

神经网络入门指南从零开始学习神经网络的基础知识神经网络入门指南：从零开始学习神经网络的基础知识神经网络作为一种模拟人脑神经系统的计算模型，已经在各个领域得到了广泛的应用。

从图像识别、语音识别、自然语言处理，到游戏智能化等，神经网络已经逐步成为机器智能领域的重要基础技术之一。

本篇文章将从零开始介绍神经网络的基础知识，帮助初学者快速掌握神经网络的基本原理及应用。

一、什么是神经网络？神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，其基本原理是通过模仿生物神经元之间的相互连接和信息传递来实现复杂的信息处理功能。

简单来说，神经网络就是由一个由神经元和神经元之间的连接组成的网络。

二、神经网络的基本结构神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

其中输入层用于接受外部输入信息；隐藏层根据输入信息进行“加工”，并向下一层传递信息；输出层将隐藏层传递过来的信息进行最终的处理和输出。

三、神经网络的工作原理神经网络的工作原理可以简单概括为“学习”和“推理”两个过程。

具体来讲，它通过不断调整网络参数，使网络模型能够根据训练数据进行学习，获得越来越准确的预测结果；在真实数据到来时，神经网络便可以通过这些已经学习到的规律，对新的数据进行推理和预测。

四、神经网络的应用1. 图像识别神经网络在图像识别领域的应用已经相当成熟，它可以通过学习大量的图像数据，并利用其内部的特征分析方法来实现对图像的智能化识别。

2. 语音识别语音识别是神经网络另一个重要应用领域。

神经网络可以通过语音信号分析技术，将语音信号转化为数字信号，并通过特征提取、分类等技术，实现对语音的自动识别。

3. 自然语言处理在自然语言处理领域，神经网络已经成为了文本分类、语种识别、情感分析等关键技术之一。

通过神经网络的“学习”和“推理”能力，它可以自动地理解、分析和理解大量的自然语言文本信息。

4. 游戏智能化在大型游戏开发中，神经网络也具有非常重要的应用前景。

它可以通过学习玩家的习惯和操作行为，实现对玩家行为的预测，同时还可以对游戏场景的元素进行分析和规划，实现对游戏智能化水平的提升。