5、人工神经网络的集成学习与可视化

人工神经网络的集成学习与可视化

1. 背景知识

1.1 数据挖掘与可视化

数据挖掘是从大量数据中筛选出相关信息的过程，常用于商业智能组织和金融分析领域，如今在各科学学科中也愈发普遍。数据可视化是数据挖掘中提取信息的重要技术之一，它能帮助人类专家分析数据集的内部结构。

1.2 人工神经网络

人工神经网络是模拟动物大脑中真实神经网络某些特征的软件模拟系统，是人工智能的一个分支。它由连接主义系统组成，根据其神经架构有不同的应用，如模式识别、信息压缩、降维、聚类、分类和可视化等，这些任务也属于数据挖掘的范畴。

1.3 拓扑保持映射

拓扑保持映射算法可用于可视化和解释高维数据集，是通过视觉检查进行数据挖掘的有用工具，典型应用包括可视化过程状态或财务结果。

1.4 集成学习

人工神经网络算法存在不稳定性，而集成学习是解决这一问题的常用方法。在人工智能领域，集成学习是将多个模型（如分类器或专家）策略性地生成并组合起来，以解决特定计算智能问题的过程，主要用于提高模型性能或降低选择不适应模型的可能性。不过，主要的集成学习算法及其常见应用大多在监督学习领域。

2. 人类学习过程与生物神经元

2.1 人类学习过程

人类学习过程与大脑的四个主要功能相关：
1. 感知 ：大脑通过视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉等感官接收外界信息，并将其整合，形成对外部世界的内部表征。
2. 处理 ：人类感官将外界信息转化为神经元活动后，信号被传递到大