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原文链接：快速学会一个算法，ANN
今天给大家分享一个强大的算法模型，ANN。
人工神经网络 (ANN) 是一种深度学习方法，源自人类大脑生物神经网络的概念。它由大量相互连接的人工神经元（也称为节点或单元）组成，每个神经元接收输入，进行简单处理后生成输出，并将结果传递给下一层的神经元。
人工神经网络架构
ANN 的基本构成包括输入层、隐藏层（不止一层）和输出层。典型的「前馈网络」以单向方式处理信息，从输入到输出。由于层数众多，有时也被称为 MLP（多层感知器）。
人工神经网络的类型
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前馈神经网络 (FNN)
这些是简单的网络，信息以单向流动，例如从输入到输出。它们用于识别数据中的模式或进行预测等任务，使其成为模式识别的理想选择。
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卷积神经网络 (CNN)
卷积神经网络是一种专门用于处理网格状数据（如图像）的深度学习模型。CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域表现尤为出色。
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循环神经网络 (RNN)
循环神经网络是一种适合处理序列数据的神经网络模型。RNN在自然语言处理、时间序列预测、语音识别等领域表现突出。其主要特点是能够利用循环结构来记住和处理序列中的上下文信息。
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长短期记忆网络 (LSTM)
长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，旨在解决传统 RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制，能够更有效地捕捉长时间的依赖关系。
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生成对抗网络 (GAN)
生成对抗网络是一种由两个神经网络组成的深度学习模型，分别称为生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。这两个网络通过相互对抗的方式共同训练，以生成逼真的数据样本。GAN 用于创建新内容、增强图像，甚至生成深度伪造。
人工神经网络的应用
由于其独特的特性，ANN 具有广泛的应用。
ANN 的一些重要应用包括.
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图像处理和计算机视觉
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图像分类和识别：用于自动标注图像内容，如人脸识别、物体检测等。
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图像生成和修复：生成对抗网络（GAN）在生成逼真图像、图像超分辨率和图像修复中应用广泛。
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自然语言处理
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语言翻译：通过深度学习模型实现自动语言翻译，如谷歌翻译。
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情感分析：分析文本的情感倾向，用于市场分析和客户反馈。
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语音识别：将语音转换为文本，用于语音助手、语音输入等。
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时间序列预测
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金融市场预测：预测股票价格、外汇汇率等金融数据的未来趋势。
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需求预测：预测商品需求量，用于库存管理和供应链优化。
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天气预报：基于历史气象数据进行未来天气的预测。
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案例分享
为了理解 ANN，我们将使用举世闻名的泰坦尼克号生存预测。
你可以在此处找到数据集
https://www.kaggle.com/competitions/titanic/data
该分类器将帮助我们根据各种特征预测哪些乘客在灾难中幸存下来。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 加载数据
data = pd.read_csv('train.csv')
# 数据预处理
data['Age'].fillna(data['Age'].mean(), inplace=True)
data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0], inplace=True)
data = pd.get_dummies(data, columns=['Sex', 'Embarked'], drop_first=True)
data.drop(columns=['Name', 'Ticket', 'Cabin'], inplace=True)
# 定义特征和标签
X = data.drop(columns=['Survived'])
y = data['Survived']
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 构建ANN模型
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
training=model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=10, validation_split=0.2)接下了，我们看一下在训练过程中的损失变化。
plt.plot(training.history['loss'])
plt.plot(training.history['val_loss'])
plt.title('model loss')
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left')
plt.show()结果：
代码如下：
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Accuracy: {accuracy:.2f}')
# 预测新数据
predictions = model.predict(X_test)
predictions = (predictions > 0.5).astype(int)
print(predictions[:10])THE END !
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