最近我们被客户要求撰写关于人工神经网络ANN的研究报告，包括一些图形和统计输出。

在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型

这里考虑人工神经网络具有一个隐藏层，两个输入和输出。

输入为 x1 和 x2。

两个权重乘以各自的权重 w1 和 w2。

然后将偏差添加到总和中，并将其称为 z1。

z1 = x1 * w1 + x2 * w2 +b1

然后应用sigmoid的公式。

隐藏层的输出将成为其右侧下一层的输入。这等于

sigmoid激活函数的公式和图形

隐藏层的第二个节点也以这种方式运行。

x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。

乘以各自的权重w3 和w4。然后将偏差添加到总和中，并将其称为z2。

然后应用sigmoid的公式。此层的输出将是

然后，我们转到下一层。

（输出来自 H1。我们称之为 z1。输出来自 H2，我们称之为 z2。它们进入O1。权重像以前一样乘以相应的输入。

并且，我们选择sigmoid激活函数。因此，O1 的输出为

这里，y1 = z1 * W5 + z2 * W6 + B1

同样，对于O2 的输出，我们再次考虑sigmoid激活函数。

我们将此过程称为前向传播，因为我们总是从左到右。我们从不倒退。

R语言分析学生成绩数据案例

神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成，以解决问题。它遵循非线性路径，并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。

该神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题，例如识别猫和狗的图片，识别编号的图片。这些问题通常称为模式识别。它的应用范围从光学字符识别到目标检测。

本教程将涵盖以下主题：

神经网络是受人脑启发执行特定任务的算法。它是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都具有与之关联的权重。在学习阶段，网络通过调整权重进行学习，来预测给定输入的正确类别标签。

人脑由数十亿个处理信息的神经细胞组成。每个神经细胞都认为是一个简单的处理系统。被称为生物神经网络的神经元通过电信号传输信息。这种并行的交互系统使大脑能够思考和处理信息。一个神经元的树突接收来自另一个神经元的输入信号，并根据这些输入将输出响应到某个其他神经元的轴突。

树突接收来自其他神经元的信号。单元体将所有输入信号求和以生成输出。当总和达到阈值时通过轴突输出。突触是神经元相互作用的一个点。它将电化学信号传输到另一个神经元。

x1，x2 .... xn是输入变量。w1，w2 .... wn是各个输入的权重。b是偏差，将其与加权输入相加即可形成输入。偏差和权重都是神经元的可调整参数。使用一些学习规则来调整参数。神经元的输出范围可以从-inf到+ inf。神经元不知道边界。因此，我们需要神经元的输入和输出之间的映射机制。将输入映射到输出的这种机制称为激活函数。

人工神经网络主要有两种类型：前馈和反馈人工神经网络。前馈神经网络是非递归网络。该层中的神经元仅与下一层中的神经元相连，并且它们不形成循环。在前馈中，信号仅在一个方向上流向输出层。

反馈神经网络包含循环。通过在网络中引入环路，信号可以双向传播。反馈周期会导致网络行为根据其输入随时间变化。反馈神经网络也称为递归神经网络。

激活函数定义神经元的输出。激活函数使神经网络具有非线性和可表达性。有许多激活函数：

我们创建数据集。在这里，您需要数据中的两种属性或列：特征和标签。在上面显示的表格中，您可以查看学生的专业知识，沟通技能得分和学生成绩。因此，前两列（专业知识得分和沟通技能得分）是特征，第三列（学生成绩）是二进制标签。

这里得到模型的因变量、自变量、损失_函数、_激活函数、权重、结果矩阵（包含达到的阈值，误差，AIC和BIC以及每次重复的权重的矩阵）等信息：

让我们绘制您的神经网络模型。

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R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析

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创建测试数据集：专业知识得分和沟通技能得分

使用计算函数预测测试数据的概率得分。

现在，将概率转换为二进制类。

预测结果为1,0和1。

神经网络更灵活，可以用于回归和分类问题。神经网络非常适合具有大量输入（例如图像）的非线性数据集，可以使用任意数量的输入和层，可以并行执行工作。

还有更多可供选择的算法，例如SVM，决策树和回归算法，这些算法简单，快速，易于训练并提供更好的性能。神经网络更多的是黑盒子，需要更多的开发时间和更多的计算能力。与其他机器学习算法相比，神经网络需要更多的数据。NN仅可用于数字输入和非缺失值数据集。一位著名的神经网络研究人员说：  “神经网络是解决任何问题的第二好的方法。最好的方法是真正理解问题。”

神经网络的特性提供了许多应用方面，例如：

模式识别： 神经网络非常适合模式识别问题，例如面部识别，物体检测，指纹识别等。

异常检测： 神经网络擅长异常检测，它们可以轻松检测出不适合常规模式的异常模式。

时间序列预测： 神经网络可用于预测时间序列问题，例如股票价格，天气预报。

自然语言处理： 神经网络在自然语言处理任务中提供了广泛的应用，例如文本分类，命名实体识别（NER），词性标记，语音识别和拼写检查。

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本文选自《人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例》。

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