能够自我学习的神经网络是如何工作的
自学习神经网络具有从输入数据中学习的能力，而无需手动调整模型参数。他们使用反向传播等深度学习技术来自动更新神经元权重并提高性能。
该过程从初始化权重和选择超参数开始，然后神经网络从训练数据中学习，在每次迭代后调整权重以最小化错误。图像、声音、文本等不同类型的信息可用于训练，也可应用于解决分类、回归、自然语言处理和计算机视觉等各种问题。
一个重要的方面是正 欧洲数据 确选择超参数，例如隐藏层的数量、神经元的数量和学习率，因为不适当的参数调整会导致模型过度拟合或欠拟合并降低其性能。
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神经网络运行中的问题和风险
选择正确数据的过程部分是自动化的，但仍然需要数据科学专家的干预。这是因为数据库中存在异常值或异常值，而这些异常值无法始终自动处理。专家必须决定哪些异常应该被消除，哪些应该被保留。
一个例子是银行对客户 通过电子邮件和 及其抵押贷款数据的分析。如果客户在“子女数量”列中的值为“100”，则这是一个明显的异常值，可以自动删除。然而，“10”或“20”这个值可能是异常的，但它仍然是真实的，并且值得保存。
大型数据集可能包含错误，因此并不总是能够完全信任神经网络的决策。重要的是避免过度拟合神经网络，因为它们会过度拟合可用数据，这会降低它们发现新的、重要的决策的能力。
例如，经过训练以检测垃圾邮件的神经网络可能会对“百万富翁”和“遗产”等词语进行过度训练，如果垃圾邮件发送者更改其中一个词语，它可能无法将电子邮件识别为垃圾邮件。
神经网络在商业中的实际应用
- 机器人根据图像信息制作披萨
麻省理工学院 (MTI) 的研究人员与卡塔尔计算研究所 (QCRI) 共同开发了一种名为 PizzaGAN 的神经网络，用于学习制作披萨。 PizzaGAN 中的 GAN 代表生成对抗网络，是一种神经网络。
这个神经网络通过分析数千张披萨图像 汤加营销 来学习制作披萨。经过训练，她不仅能够识别不同的配料，还能确定披萨上配料的层序。该系统可以根据单个图像创建分步食谱。首次测试表明，神经网络在 88% 的情况下正确确定了填充顺序。研究人员表示，这项技术除了制作披萨之外，还可以应用于其他领域。