適合初學者的 13 個有趣的神經網絡項目想法和主題 [2022]

神經網絡旨在通過模擬人腦功能的過程來識別數據集中的潛在關係。 這樣的系統可以學習執行任務，而無需使用精確的規則進行編程。 您可以實施不同的神經網絡項目，以了解有關網絡架構及其工作原理的所有信息。 繼續閱讀以熟悉一些令人興奮的應用程序！

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神經網絡基礎

在我們開始列出神經網絡項目的想法之前，讓我們先複習一下基礎知識。

• 神經網絡是一系列處理複雜數據的算法
• 它可以適應不斷變化的輸入。
• 它可以生成最佳結果，而無需您重新設計輸出標準。
• 計算機科學家使用神經網絡來識別模式並解決各種問題。
• 這是機器學習的一個例子。
• 短語“深度學習”用於復雜的神經網絡。

如今，神經網絡已應用於廣泛的業務功能，例如客戶研究、銷售預測、數據驗證、風險管理等。如果您想從事深入的職業，採用動手培訓方法會帶來很多優勢學習。 那麼，讓我們一一深入探討這些主題。 了解有關神經網絡應用的更多信息。

神經網絡項目

1. 基於神經網絡的自動編碼器

自編碼器是最簡單的深度學習架構。 它們是一種特定類型的前饋神經網絡，其中輸入首先被壓縮為低維代碼。 然後，從緊湊的代碼表示或摘要中重構輸出。 因此，自動編碼器內置了三個組件——編碼器、代碼和解碼器。 在下一節中，我們總結了架構的工作原理。

• 輸入通過編碼器生成代碼。
• 解碼器（編碼器結構的鏡像）使用代碼處理輸出。
• 生成與輸入相同的輸出。

從上述步驟中，您將觀察到自動編碼器是一種降維或壓縮算法。 要開始開發過程，您將需要一個編碼方法、一個解碼方法和一個損失函數。 二元交叉熵和均方誤差是損失函數的兩個最佳選擇。 為了訓練自動編碼器，您可以通過反向傳播遵循與人工神經網絡相同的過程。 現在，讓我們討論這些網絡的應用。

您可以使用 MNIST 數據集作為輸入來創建手寫識別工具。 MNIST 是一個易於管理、對初學者友好的數據源，可用於生成手寫數字的圖像。 由於這些圖像有噪聲，它們需要一個去噪濾波器來正確分類和讀取數字。 自動編碼器可以為特定數據集學習這種去噪功能。 您可以通過從在線存儲庫下載免費提供的代碼來自己嘗試這個項目。

2.卷積神經網絡模型

卷積神經網絡或 CNN 通常用於分析視覺圖像。 這種架構可用於不同的目的，例如用於自動駕駛汽車中的圖像處理。

自動駕駛應用程序使用此模型與 CNN 接收圖像反饋並將其傳遞給一系列輸出決策（右轉/左轉、停止/駕駛等）的車輛進行交互。然後，強化學習算法處理這些駕駛決策。 以下是您可以如何開始自己構建成熟的應用程序：

• 學習關於 MNIST 或 CIFAR-10 的教程。
• 熟悉二值圖像分類模型。
• 即插即用 Jupyter 筆記本中的開放代碼。

通過這種方法，您可以了解如何導入自定義數據集並嘗試實現以實現所需的性能。 您可以嘗試增加 epoch 的數量、玩弄圖像、添加更多層等。此外，您可以深入研究一些對象檢測算法，如 SSD、YOLO、Fast R-CNN 等。iPhone 的 FaceID 功能中的面部識別就是其中之一該模型最常見的示例。

一旦你熟悉了你的概念，就可以嘗試使用 CNN 和 Keras 庫為自動駕駛汽車構建交通標誌分類系統。 您可以探索此項目的 GTSRB 數據集。 了解有關卷積神經網絡的更多信息。

3.循環神經網絡模型

與前饋網絡不同，循環神經網絡或 RNN 可以處理可變長度的序列。 RNN 等序列模型有多種應用，從聊天機器人、文本挖掘、視頻處理到價格預測。

如果您剛剛開始，您應該首先對具有字符級 RNN 的 LSTN 門有一個基本的了解。 例如，您可以嘗試加載股票價格數據集。 您可以通過一一處理真實數據序列來訓練 RNN 來預測接下來會發生什麼。 我們在下面解釋了這個過程：

• 假設預測是概率性的。
• 採樣迭代發生在網絡的輸出分佈中。
• 在下一步中將樣本作為輸入提供。
• 經過訓練的網絡生成新的序列。

至此，我們介紹了神經網絡的主要類型及其應用。 現在讓我們看一些更具體的神經網絡項目思路。

4. 使用人工神經網絡的密碼學應用

密碼學與維護計算安全性和避免電子通信中的數據洩漏有關。 您可以通過使用不同的神經網絡架構和訓練算法來實現該領域的項目。

假設您的研究目標是研究人工神經網絡在密碼學中的使用。 對於實現，您可以使用簡單的循環結構，如 Jordan 網絡，由反向傳播算法訓練。 您將獲得一個有限狀態序列機，它將用於加密和解密過程。 此外，混沌神經網絡可以構成此類系統中密碼算法的組成部分。

5.信用評分系統

貸款違約者會給銀行和金融機構帶來巨大的損失。 因此，他們必須投入大量資源來評估信用風險和對申請進行分類。 在這種情況下，神經網絡可以提供傳統統計模型的絕佳替代方案。

與邏輯回歸和判別分析等技術相比，它們提供了更好的預測能力和更準確的分類結果。 因此，考慮開展一個項目來證明這一點。 您可以設計一個基於人工神經網絡的信用評分系統，並通過以下步驟為您的學習得出結論：

• 提取真實世界的信用卡數據集進行分析。
• 確定要使用的神經網絡的結構，例如混合專家或徑向基函數。
• 指定權重以最小化總誤差。
• 解釋你的優化技術或理論。
• 將您提議的決策支持系統與其他信用評分應用程序進行比較。

6. 基於網絡的培訓環境

如果您想了解如何使用現代互聯網和開發技術創建高級網絡教育系統，請參閱名為 Socratenon 的項目。 它將讓您了解基於網絡的培訓如何超越虛擬教科書等傳統解決方案。 該項目的包已經完成，並且其技術已經過測試，以證明其優於從公開文獻中獲得的其他解決方案。

Socratenon 展示瞭如何使用複雜的工具來改善現有的學習環境，例如：

• 用戶建模為用戶個性化內容
• 智能代理提供更好的幫助和搜索
• 使用神經網絡和基於案例推理的智能後端

7. 使用面部識別的車輛安全系統

對於這個項目，您可以參考 SmartEye，這是由馬來西亞工藝大學的 Alfred Ritikos 開發的解決方案。 它涵蓋了多種技術，從面部識別到光學和智能軟件開發。

多年來，安全系統已經受益於許多促進個人識別、驗證和認證的創新產品。 SmartEye 試圖通過模擬將這些過程概念化。 此外，它通過結合多級小波分解和神經網絡對現有的面部識別技術進行了實驗。

8.自動音樂生成

通過深度學習，可以在不知道如何演奏任何樂器的情況下製作真正的音樂。 您可以使用 MIDI 文件數據創建一個自動音樂生成器，並構建一個 LSTM 模型來生成新的樂曲。

OpenAI 的 MuseNet 是此類項目的合適示例。 MuseNet 是一個深度神經網絡，編程用於從發現的和聲、風格和節奏模式中學習，並預測下一個標記以生成音樂作品。 它可以用十種不同的樂器製作四分鐘長的作品，並結合鄉村音樂和搖滾音樂等形式。

了解更多：深度學習和神經網絡簡介

9. 癌症檢測申請

神經網絡的實現有可能提高醫學診斷的效率，特別是在癌症檢測領域。 由於癌細胞與健康細胞不同，因此可以使用組織學圖像檢測疾病。 例如，多層神經網絡架構允許您將乳腺組織分為惡性和良性。 您可以使用來自公共領域的 Kaggle 的 IDC 數據集練習構建這個乳腺癌分類器。

10.文本摘要器

自動文本摘要涉及將一段文本壓縮成更短的版本。 對於這個項目，您將使用自然語言處理應用深度神經網絡。 編寫摘要的手動過程既費力又費時。 因此，自動文本摘要器在學術研究領域變得非常重要。

11.智能聊天機器人

現代企業正在使用聊天機器人來處理日常請求並增強客戶服務。 其中一些機器人還可以識別查詢的上下文，然後用相關的答案進行響應。 因此，有幾種方法可以實現聊天機器人系統。

您可以使用 NLTK 和 Keras 在基於檢索的聊天機器人上實施項目。 或者，您可以選擇基於深度神經網絡且不需要預定義響應的生成模型。

閱讀：如何用 Python 製作聊天機器人？

12.人體姿態估計項目

該項目將包括檢測圖像中的人體，然後估計其關鍵點，如眼睛、頭部、頸部、膝蓋、肘部等。這與 Snapchat 和 Instagram 用於修復人臉過濾器的技術相同。 您可以使用 MPII Human Pose 數據集來創建您的版本。

13、人類活動識別項目

您還可以實現基於神經網絡的模型來檢測人類活動——例如，坐在椅子上、跌倒、撿東西、打開或關閉門等。這是一個視頻分類項目，其中將包括組合一系列圖像和動作分類。 您可以使用帶標籤的視頻剪輯數據庫，例如 20BN-something-something。

神經網絡和深度學習為人工智能世界帶來了重大變革。 如今，這些方法已滲透到廣泛的行業，從醫學和生物醫學系統到銀行和金融，再到營銷和零售。

結論

未來的就業市場可能更喜歡受過機器學習培訓以及足夠方法技能的個人。 因此，通過這些神經網絡項目增強您的學科知識和實踐能力，以獲得競爭優勢！

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