28、神经网络：原理、应用与实践

神经网络：原理、应用与实践

1. 神经网络简介

神经网络，也称为人工神经网络，是用于分类和预测的模型。它基于大脑中生物活动的模型，其中神经元相互连接并从经验中学习，模仿人类专家的学习方式，其学习和记忆特性类似于人类，还具有从具体事例中进行泛化的能力。

1.1 成功应用案例

• 金融领域 ：包括破产预测、货币市场交易、股票和商品交易选择、信用卡和货币交易中的欺诈检测以及客户关系管理（CRM）等。
• 工程领域 ：以ALVINN为例，这是一个用于高速公路正常速度的自动驾驶车辆应用。它以车辆上固定摄像头的30×32像素强度网格作为输入，分类器提供转向方向，结果变量是一个有30个类别的分类变量，如急左转、直行和右转。

1.2 主要优势

神经网络的主要优势在于其高预测性能，其结构能够捕捉预测变量与结果变量之间非常复杂的关系，这是其他预测模型通常难以做到的。

2. 神经网络的概念和结构

神经网络的核心思想是以一种非常灵活的方式组合预测变量信息，从而捕捉这些变量之间以及它们与结果变量之间的复杂关系。与线性回归模型不同，在线性回归中，结果与预测变量之间的关系形式由用户直接指定，而在神经网络中，用户无需指定正确的形式，网络会尝试从数据中学习这些关系。实际上，线性回归和逻辑回归可以看作是非常简单的神经网络的特殊情况，这些简单网络只有输入层和输出层，没有隐藏层。

2.1 多层前馈网络

在数据挖掘中，最成功的神经网络应用是多层前馈网络。这种网络具有以下