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ann神经网络参数优化方法
一组连接，连接的强度由个连接上的权值表示，若为正，则表示是激活，为负，表示，抑制。一个求和单元：用于求各个输入信号的加权和。
学习算法 神经网络的学习也称为训练，通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数（如连接权值），使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。
目前训练ANN最有效的 算法 是 反向传播算法 。简而言之，训练ANN就是通过反向传播代价，以减少代价为导向，调整参数。参数主要有：神经元之间的连接权重w，以及每个神经元本身的偏置b。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
多层神经网络属于深度学习，以卷积神经网络为基础进行构建。 ANN的优点：（1）能够自主学习；（2）能解决线性与非线性的问题；（3）可处理因变量之间的相互作用。
开题报告考核评语
1、毕业论文开题报告评语1 该生对于所开课题进行了较为详尽的市场调研，参考了许多文献，最后确定的课题具有一定的实用价值。
2、开题报告考核评语1 基于神经网络和遗传算法的故障诊断系统的设计与仿真主要研究故障诊断技术、神经网络原理、遗传算法及用遗传算法和神经网络结合实现故障诊断等几方面的内容，在信息、通信领域具有应用价值。
3、考核老师会在同学们完成开题报告后进行相关的评语，来表达对这个课题的看法和意见。 论文开题报告的评语篇一 xxx同学的学位论文，将计算机辅助设计技术覆盖产品设计的全过程是当前CAD研究的主要内容。
4、开题报告指导老师意见如下：该生对于所开进行了较为详尽的调研，参考了许多文献，最后确定的课题具有一定的实用价值。
5、开题报告指导教师评语 在我们平凡的日常里，报告有着举足轻重的地位，不同的报告内容同样也是不同的。在写之前，可以先参考范文，下面是我整理的开题报告指导教师评语，希望能够帮助到大家。
人工智能在物理领域的应用
深度学习在高能物理领域中的应用 汪璐深度学习是一类通过多层信息抽象来学习复杂数据内在表示关系的机器学习算法。近年来，深度学习算法在物体识别和定位、语音识别等人工智能领域，取得了飞跃性进展。
人工智能中使用了许多工具，包括搜索和数学优化、人工神经网络以及基于统计、概率和经济学的方法。人工智能领域借鉴了计算机科学、信息工程、数学、心理学、语言学、哲学和许多其他领域。
其次，物理为人工智能提供了一些重要的应用领域。例如，在机器人技术中，物理学知识可以帮助理解和模拟机器人的运动、力学和感知等方面。在计算机视觉中，物理学的光学原理对于理解图像传感器和成像系统至关重要。
神经网络中的对抗攻击与对抗样本
这种被修改后人类无法明显察觉，却被机器识别错误的数据即为 对抗样本 ，而这整个过程就可以理解为 对抗攻击。
对抗训练：在训练机器学习模型的过程中针对对抗样本进行设计的一种训练方法，其主要思想是对抗样本和原始数据同时参与模型训练，强化机器学习模型的鲁棒性。
对抗性样本攻击的特点如下：攻击者通过设计一种有针对性的数值型向量，让机器学习模型做出误判。攻击者通过在自然图片上加入一些人工噪声来“欺骗”神经网络，使得神经网络输出错误的预测结果。
深度学习：金融领域、图像分类等；对抗攻击：CV和NLP方向。对抗攻击通过对输入添加微小的扰动使得分类器分类错误，应用场景包括目前大热的CV和NLP方向。
人工智能应用面临的安全威胁包括以下几种： 数据隐私问题：人工智能的应用需要许多敏感数据来生成预测、建立模型等。黑客可以利用漏洞获取这些数据，进而侵犯用户隐私。
神经网络神经元个数的确定
方法三：s＝sqrt（0.43mn＋0.12nn＋54m＋0.77n＋0.35）＋0.51 （m是输入层的个数，n是输出层的个数）。
输出神经元个数是按你的需要确定的，比如你需要模拟函数y=1/x，那么你的输入向量就是x，输出就是y=1/x，也就是一个输出。再比如你需要模拟水体中的cod，bod参数值，那么你的输出就是两个。
尝试法 try-error-try 一般常用方法，就是尝试，可以根据训练集的规模（输入个数）进行尝试，有人提了一些经验公式。
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