人工智能的革命者：神经网络，机器学习入门

2022-12-07 22:46:49

神经网络：人工智能革命中的先驱

什么是神经网络？

在人工智能飞速发展的时代，神经网络闪耀着夺目的光芒，成为机器学习算法的基石。神经网络是一种受人脑启发的计算模型，由相互连接的简单处理单元组成，被称为“神经元”。这些神经元接受输入，通过数学运算生成输出，就像人脑中神经元的运作方式一样。通过持续的训练和调整神经网络的权重，它可以学习并提升处理数据和解决问题的能力。

神经网络的类型

神经网络分为多种类型，每种类型都有其独特的特性和应用场景：

前馈神经网络： 最简单的神经网络类型，由输入层、输出层和一个或多个隐藏层组成。信息单向从输入层流向输出层。前馈神经网络常用于图像分类、语音识别等任务。
循环神经网络： 适用于处理顺序数据，因为它可以记忆过往信息并用于处理新信息。循环神经网络常用于自然语言处理、机器翻译等任务。
卷积神经网络： 专为处理具有网格状结构的数据（如图像或视频）而设计。它使用卷积运算提取数据中的局部特征，并将其组合成更高层次的特征。卷积神经网络常用于图像分类、目标检测等任务。

代码示例：

使用 Python 实现一个简单的前馈神经网络来分类鸢尾花数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
iris[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']] = scaler.fit_transform(iris[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']], iris['species'], test_size=0.2, random_state=42)

# 构建前馈神经网络
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(4,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

# 编译神经网络
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练神经网络
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, batch_size=32, verbose=1)

# 评估神经网络
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, np.argmax(y_pred, axis=1))
print('准确率：', accuracy)