适合初学者的 13 个有趣的神经网络项目想法和主题 [2022]

神经网络旨在通过模拟人脑功能的过程来识别数据集中的潜在关系。 这样的系统可以学习执行任务，而无需使用精确的规则进行编程。 您可以实施不同的神经网络项目，以了解有关网络架构及其工作原理的所有信息。 继续阅读以熟悉一些令人兴奋的应用程序！

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神经网络基础

在我们开始列出神经网络项目的想法之前，让我们先复习一下基础知识。

• 神经网络是一系列处理复杂数据的算法
• 它可以适应不断变化的输入。
• 它可以生成最佳结果，而无需您重新设计输出标准。
• 计算机科学家使用神经网络来识别模式并解决各种问题。
• 这是机器学习的一个例子。
• 短语“深度学习”用于复杂的神经网络。

如今，神经网络已应用于广泛的业务功能，例如客户研究、销售预测、数据验证、风险管理等。如果您想从事深入的职业，采用动手培训方法会带来很多优势学习。 那么，让我们一一深入探讨这些主题。 了解有关神经网络应用的更多信息。

神经网络项目

1. 基于神经网络的自动编码器

自编码器是最简单的深度学习架构。 它们是一种特定类型的前馈神经网络，其中输入首先被压缩为低维代码。 然后，从紧凑的代码表示或摘要中重构输出。 因此，自动编码器内置了三个组件——编码器、代码和解码器。 在下一节中，我们总结了架构的工作原理。

• 输入通过编码器生成代码。
• 解码器（编码器结构的镜像）使用代码处理输出。
• 生成与输入相同的输出。

从上述步骤中，您将观察到自动编码器是一种降维或压缩算法。 要开始开发过程，您将需要一个编码方法、一个解码方法和一个损失函数。 二元交叉熵和均方误差是损失函数的两个最佳选择。 为了训练自动编码器，您可以通过反向传播遵循与人工神经网络相同的过程。 现在，让我们讨论这些网络的应用。

您可以使用 MNIST 数据集作为输入来创建手写识别工具。 MNIST 是一个易于管理、对初学者友好的数据源，可用于生成手写数字的图像。 由于这些图像有噪声，它们需要一个去噪滤波器来正确分类和读取数字。 自动编码器可以为特定数据集学习这种去噪功能。 您可以通过从在线存储库下载免费提供的代码来自己尝试这个项目。

2.卷积神经网络模型

卷积神经网络或 CNN 通常用于分析视觉图像。 这种架构可用于不同的目的，例如用于自动驾驶汽车中的图像处理。

自动驾驶应用程序使用此模型与 CNN 接收图像反馈并将其传递给一系列输出决策（右转/左转、停止/驾驶等）的车辆进行交互。然后，强化学习算法处理这些驾驶决策。 以下是您可以如何开始自己构建成熟的应用程序：

• 学习关于 MNIST 或 CIFAR-10 的教程。
• 熟悉二值图像分类模型。
• 即插即用 Jupyter 笔记本中的开放代码。

通过这种方法，您可以了解如何导入自定义数据集并尝试实现以实现所需的性能。 您可以尝试增加 epoch 的数量、玩弄图像、添加更多层等。此外，您可以深入研究一些对象检测算法，如 SSD、YOLO、Fast R-CNN 等。iPhone 的 FaceID 功能中的面部识别就是其中之一该模型最常见的示例。

一旦你熟悉了你的概念，就可以尝试使用 CNN 和 Keras 库为自动驾驶汽车构建交通标志分类系统。 您可以探索此项目的 GTSRB 数据集。 了解有关卷积神经网络的更多信息。

3.循环神经网络模型

与前馈网络不同，循环神经网络或 RNN 可以处理可变长度的序列。 RNN 等序列模型有多种应用，从聊天机器人、文本挖掘、视频处理到价格预测。

如果您刚刚开始，您应该首先对具有字符级 RNN 的 LSTN 门有一个基本的了解。 例如，您可以尝试加载股票价格数据集。 您可以通过一一处理真实数据序列来训练 RNN 来预测接下来会发生什么。 我们在下面解释了这个过程：

• 假设预测是概率性的。
• 采样迭代发生在网络的输出分布中。
• 在下一步中将样本作为输入提供。
• 经过训练的网络生成新的序列。

至此，我们介绍了神经网络的主要类型及其应用。 现在让我们看一些更具体的神经网络项目思路。

4. 使用人工神经网络的密码学应用

密码学与维护计算安全性和避免电子通信中的数据泄漏有关。 您可以通过使用不同的神经网络架构和训练算法来实现该领域的项目。

假设您的研究目标是研究人工神经网络在密码学中的使用。 对于实现，您可以使用简单的循环结构，如 Jordan 网络，由反向传播算法训练。 您将获得一个有限状态序列机，它将用于加密和解密过程。 此外，混沌神经网络可以构成此类系统中密码算法的组成部分。

5.信用评分系统

贷款违约者会给银行和金融机构带来巨大的损失。 因此，他们必须投入大量资源来评估信用风险和对申请进行分类。 在这种情况下，神经网络可以提供传统统计模型的绝佳替代方案。

与逻辑回归和判别分析等技术相比，它们提供了更好的预测能力和更准确的分类结果。 因此，考虑开展一个项目来证明这一点。 您可以设计一个基于人工神经网络的信用评分系统，并通过以下步骤为您的学习得出结论：

• 提取真实世界的信用卡数据集进行分析。
• 确定要使用的神经网络的结构，例如混合专家或径向基函数。
• 指定权重以最小化总误差。
• 解释你的优化技术或理论。
• 将您提议的决策支持系统与其他信用评分应用程序进行比较。

6. 基于网络的培训环境

如果您想了解如何使用现代互联网和开发技术创建高级网络教育系统，请参阅名为 Socratenon 的项目。 它将让您了解基于网络的培训如何超越虚拟教科书等传统解决方案。 该项目的包已经完成，并且其技术已经过测试，以证明其优于从公开文献中获得的其他解决方案。

Socratenon 展示了如何使用复杂的工具来改善现有的学习环境，例如：

• 用户建模为用户个性化内容
• 智能代理提供更好的帮助和搜索
• 使用神经网络和基于案例推理的智能后端

7. 使用面部识别的车辆安全系统

对于这个项目，您可以参考 SmartEye，这是由马来西亚工艺大学的 Alfred Ritikos 开发的解决方案。 它涵盖了多种技术，从面部识别到光学和智能软件开发。

多年来，安全系统已经受益于许多促进个人识别、验证和认证的创新产品。 SmartEye 试图通过模拟将这些过程概念化。 此外，它通过结合多级小波分解和神经网络对现有的面部识别技术进行了实验。

8.自动音乐生成

通过深度学习，可以在不知道如何演奏任何乐器的情况下制作真正的音乐。 您可以使用 MIDI 文件数据创建一个自动音乐生成器，并构建一个 LSTM 模型来生成新的乐曲。

OpenAI 的 MuseNet 是此类项目的合适示例。 MuseNet 是一个深度神经网络，编程用于从发现的和声、风格和节奏模式中学习，并预测下一个标记以生成音乐作品。 它可以用十种不同的乐器制作四分钟长的作品，并结合乡村音乐和摇滚音乐等形式。

了解更多：深度学习和神经网络简介

9. 癌症检测申请

神经网络的实现有可能提高医学诊断的效率，特别是在癌症检测领域。 由于癌细胞与健康细胞不同，因此可以使用组织学图像检测疾病。 例如，多层神经网络架构允许您将乳腺组织分为恶性和良性。 您可以使用来自公共领域的 Kaggle 的 IDC 数据集练习构建这个乳腺癌分类器。

10.文本摘要器

自动文本摘要涉及将一段文本压缩成更短的版本。 对于这个项目，您将使用自然语言处理应用深度神经网络。 编写摘要的手动过程既费力又费时。 因此，自动文本摘要器在学术研究领域变得非常重要。

11.智能聊天机器人

现代企业正在使用聊天机器人来处理日常请求并增强客户服务。 其中一些机器人还可以识别查询的上下文，然后用相关的答案进行响应。 因此，有几种方法可以实现聊天机器人系统。

您可以使用 NLTK 和 Keras 在基于检索的聊天机器人上实施项目。 或者，您可以选择基于深度神经网络且不需要预定义响应的生成模型。

阅读：如何用 Python 制作聊天机器人？

12.人体姿态估计项目

该项目将包括检测图像中的人体，然后估计其关键点，如眼睛、头部、颈部、膝盖、肘部等。这与 Snapchat 和 Instagram 用于修复人脸过滤器的技术相同。 您可以使用 MPII Human Pose 数据集来创建您的版本。

13、人类活动识别项目

您还可以实现基于神经网络的模型来检测人类活动——例如，坐在椅子上、跌倒、捡东西、打开或关闭门等。这是一个视频分类项目，其中将包括组合一系列图像和动作分类。 您可以使用带标签的视频剪辑数据库，例如 20BN-something-something。

神经网络和深度学习为人工智能世界带来了重大变革。 如今，这些方法已渗透到广泛的行业，从医学和生物医学系统到银行和金融，再到营销和零售。

结论

未来的就业市场可能更喜欢受过机器学习培训以及足够方法技能的个人。 因此，通过这些神经网络项目增强您的学科知识和实践能力，以获得竞争优势！

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