神经网络教程、案例与相关项目

### 神经网络教程、案例与相关项目 #### 一、神经网络教程 1. 数据划分 ： - 神经网络模型构建时，首先将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的优劣。 - 在某些情况下，还会进一步将数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中验证集用于确定网络结构或控制模型复杂程度的参数。 2. 神经网络原理 ： - 输入特征项X，经过神经网络模型的多个层次（隐层神经元），结合激活函数构建出‘伪特征’。 - 权重优化方法包括lbfgs、sgd和adam等，默认使用基于梯度下降的方法。 - “L2正则化惩罚系数”用于防止过拟合，但过高的值可能导致过拟合风险增加。 3. 模型评估 ： - 通过实时检测误差率的变化确定最佳的训练次数，例如，经过大约15000次学习后的模型可能表现良好。 - 训练完成后，可以查看BP神经网络训练后的权值和阈值，以了解模型的内部结构。 #### 二、神经网络案例 1. 机器翻译 ： - 以Google Translate为例，通过神经网络实现高质量