神经网络模型及算法简介

人工神经网络算法在信用评估中的应用一、介绍信用评估是银行和金融机构在各种金融交易中最常用的技术之一。

随着大数据和人工智能的快速发展，人工神经网络算法成为信用评估中新兴的、最具有前途的技术之一。

本文将探讨人工神经网络算法在信用评估中的应用。

二、人工神经网络算法简介人工神经网络(ANN)是一种针对某些问题进行模拟处理的计算机软件模型，它模仿了人类大脑中的神经系统，能够通过学习和优化来自行提高对问题的处理能力。

人工神经网络算法通过使用人类大脑中神经元的相互联系和作用来实现对数据信息的模拟和处理。

它是一种非线性、数据驱动的建模方法，广泛应用于模式识别、数据挖掘、物联网、自然语言处理、图像处理和信用评估等领域。

三、信用评估中的人工神经网络算法当银行和金融机构为客户提供贷款时，往往需要进行信用评估，这主要依赖于客户提供的征信信息。

然而，根据传统的贷款流程，一份贷款申请书的审批可能需要数天或数周的时间，导致审批效率低下，短时间内难以得出准确评估结果。

人工神经网络算法可以从海量数据中自动发现规律，并从客户的大量信息中筛选出可靠的信息进行预估。

神经网络应用在自信评估领域的核心思想是：通过输入大量征信数据来训练神经网络，不断更新网络模型的参数，在完成模型训练后，用训练好的神经网络模型来预测新申请人的信用等级。

它对新的信用评分独立于从其它任何来源得到的评分数据或者上下文信息，进行独立判断，从根本上节约了时间和成本。

四、神经网络算法在信用评估中的应用1. 信用评估模型的建立在信用评估中，建立一个能够准确预测客户信用等级的模型是很重要的。

利用神经网络算法构建模型时，需要以下步骤：（1）数据清洗：先对收集到的数据进行清洗处理，并提取出相关信息。

（2）数据处理：对提取出的数据进行特征选择、表征和降维处理，以提高模型的鲁棒性。

（3）神经网络模型的选择：确定神经网络模型的类型、层数、节点数以及激活函数的选择。

（4）结构设计：设置输入层、中间层和输出层，并确定各层之间的连接方式。

神经网络模型Neural Network神经网络模型一、神经网络模型简介1.1 概述人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，亦称为神经网络(Neural Network, NN)，是由大量处理单元(神经元, Neurons)广泛互联而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特性。

人工神经网络的研究是从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑信息处理的功能。

它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学等学科的一种技术。

其应用领域包括:建模、时间序列分析、预测、模式识别和控制等，并在不断的拓展。

图1 人工神经元示意图人类大脑皮层中大约包含100亿个神经元，60万亿个神经突触以及它们的连接体。

神经元之间通过相互连接形成错综复杂而又灵活多变的神经网络系统。

其中，神经元是这个系统中最基本的单元，它主要由细胞体、树突、轴突和突触组成，它的工作原理如图1所示。

人工神经元是近似模拟生物神经元的数学模型，是人工神经网络的基本处理单元，同时也是一个多输入单输出的非线性元件(见下图2所示)。

每一连接都有突触连接强度，用一个连接权值来表示，即将产生的信号通过连接强度放大，人工神经元接收到与其相连的所有神经元的输出的加权累积，加权总和与神经元的网值相比较，若它大于网值，人工神经元被激活。

当它被激活时，信号被传送到与其相连的更高一级神经元。

-1-Neural Network图2 人工神经元模型示意图1.2 神经网络的特点(1)具有高速信息处理的能力人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，并行处理能力很强，因此具有高速信息处理的能力。

(2)知识存储容量大在人工神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系。

它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上。

每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。

只有通过各神经元的分布式综合效果才能表达出特定的概念和知识。

神经网络简介神经网络简介：人工神经网络是以工程技术手段来模拟人脑神经元网络的结构和特征的系统。

利用人工神经网络可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，他是生物神经网络的一种模拟和近似。

神经网络的主要连接形式主要有前馈型和反馈型神经网络。

常用的前馈型有感知器神经网络、BP 神经网络，常用的反馈型有Hopfield 网络。

这里介绍BP （Back Propagation ）神经网络，即误差反向传播算法。

原理：BP （Back Propagation ）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层（input ）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)，其中隐层可以是一层也可以是多层。

图：三层神经网络结构图（一个隐层）任何从输入到输出的连续映射函数都可以用一个三层的非线性网络实现 BP 算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。

正向传播时，传播方向为输入层→隐层→输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元。

若在输出层得不到期望的输出，则转向误差信号的反向传播流程。

通过这两个过程的交替进行，在权向量空间执行误差函数梯度下降策略，动态迭代搜索一组权向量，使网络误差函数达到最小值，从而完成信息提取和记忆过程。

单个神经元的计算：设12,...ni x x x 分别代表来自神经元1,2...ni 的输入；12,...i i ini w w w 则分别表示神经元1,2...ni 与下一层第j 个神经元的连接强度，即权值；j b 为阈值；()f ∙为传递函数；j y 为第j 个神经元的输出。

若记001,j j x w b ==，于是节点j 的净输入j S 可表示为：0*nij ij i i S w x ==∑；净输入j S 通过激活函数()f ∙后，便得到第j 个神经元的输出:0()(*),nij j ij i i y f S f w x ===∑激活函数：激活函数()f ∙是单调上升可微函数，除输出层激活函数外，其他层激活函数必须是有界函数，必有一最大值。

MATLAB中的神经网络模型构建与训练神经网络模型是一种模拟人脑神经元活动的数学模型，其可以用于进行各种复杂的数据分析和问题求解。

在MATLAB中，我们可以利用其强大的工具和函数来构建和训练神经网络模型。

本文将介绍MATLAB中神经网络模型的构建过程及其相关训练方法。

一、神经网络模型简介神经网络模型是由一系列相互连接的神经元组成的网络结构。

每个神经元都有多个输入和一个输出，输入通过权重被加权后，经过激活函数激活输出。

神经网络可以分为三层：输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收原始数据，隐藏层进行信息处理和特征提取，而输出层给出最终结果。

二、神经网络构建在MATLAB中，可以通过Neural Network Toolbox来构建神经网络。

首先，我们需要确定网络结构，包括输入层神经元数、隐藏层神经元数和输出层神经元数。

接下来，我们调用network函数来创建一个空的神经网络对象。

```matlabnet = network;```然后，我们可以通过net的属性来设置神经网络的各个参数，如输入层的大小、隐藏层的大小、激活函数等。

```matlabnet.numInputs = 1; % 设置输入层神经元数net.numLayers = 2; % 设置网络层数net.biasConnect = [1; 1]; % 设置偏置net.inputConnect = [1; 0]; % 设置输入连接yerConnect = [0 0; 1 0]; % 设置层连接net.outputConnect = [0 1]; % 设置输出连接yers{1}.size = 10; % 设置隐藏层神经元数yers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置激活函数yers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置激活函数```上述代码中，我们设置了一个具有10个隐藏层神经元的神经网络，其输入和输出分别为1个。

神经网络算法简介神经网络（Neural Network）是模拟人类大脑神经学习和处理信息的一种计算机算法，它是深度学习领域的基础，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种场景中。

神经网络的发展和应用，为我们的生活带来了很多的变化和便利，今天我们来简单了解一下神经网络。

神经元模型神经元是神经网络的基本组成单元。

它接收到来自其他神经元传递过来的电信号，并且根据这些信号的相对强弱决定是否会向其他神经元发射信号。

在神经网络中，神经元的输入可以来自于其他神经元，也可以来自于外部输入，输出可以传递给后续的神经元或者被当做神经网络的最终输出。

神经网络结构神经网络的结构分为三层：输入层、隐藏层和输出层。

每一层都是由多个神经元组成，在前向传播过程中，从输入层的神经元开始向后传递信息，经过一系列的计算后，最后从输出层输出结果。

在隐藏层中，神经元的数量和层数可以根据需要进行设定。

随着神经网络层数的增加，模型的复杂度也会增加，能够表示的函数也更加复杂，从而提高了模型的准确度。

但是，如果层数过多或者神经元数量过多，就会导致模型出现过拟合的现象，出现这种情况时，就需要对模型进行优化调整。

神经网络的训练神经网络的训练需要大量的数据来进行模型的调整和学习，训练数据可以分为训练集、验证集和测试集三个部分。

其中，训练集用来训练模型，验证集用来验证模型的准确度，在训练过程中，如果出现了过拟合的现象，就需要通过验证集的误差来进行模型的调整。

最后，测试集是用来测试最终的模型精度的数据集。

神经网络的训练过程通常采用反向传播算法（Backpropagation Algorithm）。

它通过计算损失函数的梯度，从而进行网络参数的更新。

损失函数常用的有均值平方差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross-Entropy）等。

神经网络的优化神经网络优化是指在保持预测准确性的同时，降低模型的计算复杂度和训练时间。

在神经网络中，常用的优化算法有梯度下降法（Gradient Descent）、随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）、自适应矩估计（Adaptive Moment Estimation，简称Adam）、自适应随机梯度下降法（Adaptive Stochastic Gradient Descent，简称AdaGrad）等。

BP 神经网络模型基本原理( 1) 神经网络的定义简介神经网络是由多个神经元组成的广泛互连的神经网络, 能够模拟生物神经系统真实世界及物体之间所做出的交互反应. 人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练, 使其具有人的大脑的记忆, 辨识能力, 完成名种信息处理功能. 它不需要任何先验公式, 就能从已有数据中自动地归纳规则, 获得这些数据的内在规律, 具有良好的自学习, 自适应, 联想记忆, 并行处理和非线性形转换的能力, 特别适合于因果关系复杂的非确定性推理, 判断, 识别和分类等问题. 对于任意一组随机的, 正态的数据, 都可以利用人工神经网络算法进行统计分析, 做出拟合和预测.基于误差反向传播(Back propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-layer feedforward network, 简记为BP 网络), 是目前应用最成功和广泛的人工神经网络.( 2) BP 模型的基本原理[3]学习过程中由信号的正向传播与误差的逆向传播两个过程组成. 正向传播时, 模式作用于输入层, 经隐层处理后, 传入误差的逆向传播阶段, 将输出误差按某种子形式, 通过隐层向输入层逐层返回, 并“分摊”给各层的所有单元, 从而获得各层单元的参考误差或称误差信号, 以作为修改各单元权值的依据. 权值不断修改的过程, 也就是网络学习过程. 此过程一直进行到网络输出的误差准逐渐减少到可接受的程度或达到设定的学习次数为止. BP 网络模型包括其输入输出模型, 作用函数模型, 误差计算模型和自学习模型.BP 网络由输入层, 输出层以及一个或多个隐层节点互连而成的一种多层网, 这种结构使多层前馈网络可在输入和输出间建立合适的线性或非线性关系, 又不致使网络输出限制在-1和1之间. 见图( 1) .O 1 O 2 O i O m( 大于等于一层) W (1)…( 3) BP 神经网络的训练BP 算法通过“训练”这一事件来得到这种输入, 输出间合适的线性或非线性关系. “训练”的过程可以分为向前传输和向后传输两个阶段：输入层 输出层 隐含层图1 BP 网络模型[1]向前传输阶段：①从样本集中取一个样本,i j P Q , 将i P 输入网络；②计算出误差测度1E 和实际输出(1)(2)()21(...((())...))L i L iO F F F PW W W =； ③对权重值L W W W ,...,)2()1(各做一次调整, 重复这个循环, 直到i E ε<∑.[2]向后传播阶段——误差传播阶段：①计算实际输出p O 与理想输出i Q 的差；②用输出层的误差调整输出层权矩阵； ③211()2mi ij ij j E Q O ==-∑； ④用此误差估计输出层的直接前导层的误差, 再用输出层前导层误差估计更前一层的误差. 如此获得所有其他各层的误差估计；⑤并用这些估计实现对权矩阵的修改. 形成将输出端表现出的误差沿着与输出信号相反的方向逐级向输出端传递的过程.网络关于整个样本集的误差测度：i iE E =∑几点说明:一般地，BP 网络的输入变量即为待分析系统的内生变量（影响因子或自变量）数，一般根据专业知识确定。