29、神经网络在图像分类与情感分析中的应用

神经网络在图像分类与情感分析中的应用

1. 专业框架在神经网络开发中的优势

专业框架在神经网络开发中具有显著优势。它具备更多可配置选项，更为灵活。拥有更多的层类型，支持动态网络图形。同时，其强大的专业线性代数库可用于创建新的层、损失函数和激活函数。此外，它还具有强大的抽象能力，便于处理大量训练数据。而且，它的 C++ API 与 Python API 极为相似，方便在 Python 和 C++ 程序之间进行移植。

2. 人工神经网络概述

人工神经网络有着独特的发展历程，经历了出现、兴起、衰落，如今成为机器学习中积极发展的方法之一。生物神经元和人工神经元存在差异，感知机概念由 Frank Rosenblatt 提出。人工神经元和网络具有内部特征，如激活函数及其特性、网络拓扑结构和卷积层概念等。

训练人工神经网络可采用误差反向传播方法，针对不同类型的任务需要选择合适的损失函数。为防止训练过程中的过拟合问题，还可使用正则化方法。

在实践中，可使用 Shogun、Dlib 和 Shark - ML C++ 机器学习库实现简单的多层感知器（MLP）进行回归任务，使用 PyTorch 这个专业神经网络框架实现更高级的卷积网络进行图像分类任务，这体现了专业框架相较于通用库的优势。

3. 循环神经网络（RNN）简介

循环神经网络是构建深度神经网络的知名且实用的方法，主要用于处理时间序列数据，常见于以下任务：
- 自然语言文本处理，如文本分析和自动翻译
- 自动语音识别
- 视频处理，用于基于前一帧预测下一帧以及识别情感
- 图像处理，用于生成图像描述
- 时间