浙教版信息技术高中选修4 人工智能初步2.7 神经网络学习-教学课件.pptxVIP

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2025-12-01 发布于四川
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浙教版信息技术高中选修4 人工智能初步2.7 神经网络学习-教学课件.pptx

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神经网络学习;;

卷积神经网络

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据的神经网络。

卷积层可以通过卷积核对输入的图像进行特征提取，其中每个卷积核可以提取一种特定的特征。卷积核通过对输入数据进行卷积运算得到特征图，特征图可以进一步输入到池化层进行降采样操作，以减少参数数量，提高计算效率。最后特征图将被拉平并输入到全连接层进行分类或回归等任务。

CNN的优点是能够在不需要人为干预的情况下，自动从数据中学习到特征，并具有很强的泛化能力。因此，CNN在图像识别、物体检测、语音识别等领域都取得了非常显著的成果，并成为了深度学习中的重要研究方向之一。;学习模型：“逐层抽象、渐进学习”;观看视频，思考“人脑的工作机制是什么，人工神经网络怎么模仿人脑？”;图片引用：/101923;

拓展：关于深度学习

1.深度学习是一种机器学习的方法，通过多层神经网络进行高效的模式识别和特征提取。

2.深度学习的关键在于神经网络的设计，神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多层。

3.深度学习的优点是能够处理大规模的数据，具有较强的泛化能力和自适应能力，可以用于各种领域的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。;;搭建神经网络;建立模型;;训练与测试过结果;训练与测试过结果;手写数字识别MNISTDataset

1998,LecunYann,CorinnaCortes,ChristopherJ.C.Burges

整个数据集70000个样本；训练集：60000个样本；测试集10000个样本;识别结果;手写数字识别示例;例：鸢尾花数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Sentosa0，Versicolor1，Virginia2）三个种类中的哪一类。;请思考：如何提高准确率？;;神经网络学习