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人工智能AI

来介绍一个基本的AI模型构造和运行过程,揭开AI神秘面纱

1987web2023-08-16人工智能AI100
AI模型被过度炒作的现象确实存在,比如某科技公司靠炒作拉升其股价,小团队靠ChatGPT接入聊天式收费。避免过度夸大其能力和应用范围,给大家介绍一个基本的AI模型,揭开AI模型神秘面纱。

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AI模型简单介绍.mp35:11
来自科技小步伐

多层感知机(Multilayer Perceptron,简称MLP)是一种常见的前馈神经网络模型,在各个领域都有应用。以下是一些MLP应用案例:

图像分类:在计算机视觉领域,MLP被广泛应用于图像分类任务,例如将图像分类为人脸、汽车、动物等类别。例如,Google使用MLP模型来分类图像中的物体。

语音识别:在自然语言处理领域,MLP可以用于语音识别任务,例如将音频文件转化为文本。例如,苹果的语音助手Siri使用了基于MLP的语音识别技术。

金融预测:在金融领域,MLP可以用于股票价格预测、风险评估、信用评分等任务。例如,花旗银行使用MLP模型来预测股票价格。

医疗诊断:在医疗领域,MLP可以用于疾病诊断、药物筛选、病人分类等任务。例如,Mayo Clinic使用MLP模型来帮助医生诊断乳腺癌。

总之,MLP是一种常见且广泛应用的神经网络模型,在图像分类、语音识别、金融预测、医疗诊断等多个领域都有应用。


下面是一个基本的AI模型——多层感知机(Multilayer Perceptron,简称MLP)的详细构造和运行过程。

模型构造

多层感知机是一种基于人工神经网络的模型,包含输入层、隐藏层和输出层三部分。这些部分可以被抽象地看作一些互相连接的节点(神经元),每个节点都接收一些输入并生成一些输出。

具有单个隐藏层的 MLP 的方案

具有n 个输入特征的感知器方案

具有三个输入特征、四个隐藏神经元和一个输出的三层 MLP 方案

输入层:接收原始数据的输入,将其转化为神经网络可处理的格式(通常是一个向量)。

隐藏层:多层感知机至少包含一个隐藏层,其结构和功能与输入层和输出层相似,但是其神经元数量和层数可以根据实际问题需要而自由调整。每个隐藏层中的神经元通常都与前一层中的所有神经元相连。

输出层:将隐藏层的输出转化为最终的预测结果,通常包含一个或多个神经元。

多层感知机的核心是神经元之间的连接,每个神经元都是通过一些加权的输入来计算输出的。其中,输入可以是来自其他神经元的输出或外部输入的数据。每个神经元有一个偏置项,可以帮助神经元学习一些与输入无关的数据特征。

运行过程

多层感知机的运行过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段:

前向传播:通过输入层接收数据,并将其传递至隐藏层。隐藏层将输入数据进行处理后,将结果传递至输出层,输出层产生最终的预测结果。

反向传播:根据预测结果和真实结果之间的误差,计算网络中每个神经元的误差梯度,并使用梯度下降法更新网络中的参数,以使预测结果与真实结果之间的误差最小化。

在训练阶段,多层感知机通过不断地调整网络中的权重和偏置,逐渐学习到数据之间的复杂关系,从而实现对新数据的预测和分类等任务。具体地说,我们需要将已知的数据集分为训练集和验证集,通过训练集进行模型的训练,然后用验证集来评估模型的性能。在测试阶段,输入数据通过前向传播后,可以得到模型的预测结果。

需要注意的是,多层感知机模型虽然简单易懂,但在处理复杂的非线性问题时,需要具备较强的计算能力和大量的训练数据。

同时,神经网络将这些输入通过层层传递、处理和转化,最终输出一个预测结果,也就是神经网络对于这个输入数据的分类、识别、回归等预测。这个过程中,神经网络会自动地调整各个神经元之间的权重和偏置,以最小化预测结果与真实结果之间的误差。这种自动调整的过程叫做训练,需要使用大量的数据和计算资源进行。

在训练之前,需要先设计出神经网络的结构,也就是确定神经元的数量、层数、激活函数等参数。通常会采用反向传播算法来计算权重和偏置的梯度,然后使用梯度下降法来更新权重和偏置,以最小化误差。这个过程需要不断迭代,直到误差达到一定的阈值或训练次数达到预设的值为止。

在训练完成后,我们可以使用测试集来验证神经网络的准确性和泛化能力。如果训练得足够好,神经网络可以对新的数据进行准确的预测。

总体来说,AI模型的构造和运行过程可以简单概括为:确定输入和输出,设计神经网络的结构和参数,使用训练数据进行训练,调整权重和偏置,验证模型的准确性和泛化能力,最终使用模型进行预测和决策。不同的AI模型可能有不同的结构和训练方法,但基本的流程和原理是相似的。


AI模型目前的问题

数据偏见和数据隐私问题:AI模型通常需要大量的训练数据才能产生准确的预测结果,但这些数据可能会存在偏见,导致模型的预测结果出现偏差。同时,许多数据涉及到隐私和安全问题,可能无法公开使用,这也限制了AI模型的发展。

透明度和解释性问题:许多AI模型是黑盒模型,难以解释其预测结果的原因,这给一些需要可解释性的应用场景带来了困难。

模型泛化能力问题:AI模型在训练数据上表现良好,但在新的数据上可能表现不佳,这被称为模型的泛化能力问题。

模型安全问题:AI模型可能会受到恶意攻击,例如针对性的攻击和对抗性样本攻击,这会导致模型的性能下降和预测结果不准确。

这些问题表明AI模型并不是万能的,需要在特定的应用场景下谨慎使用。


看完后,简单吧。