物联网与数据挖掘习题及答案 第9、10章.docx

9-1简述神经元模型与生物神经元之间的关系。神经元模型是指人工神经网络中使用的数学模型，它是对生物神经元的抽象和简化。生 物神经元是组成人类神经系统的基本细胞单元，负责传递神经信号。神经元模型通过对生物 神经元的研究和仿真，构建了一种数学模型来描述神经元之间的信息传递和处理。神经元模 型包括输入层、隐含层和输出层，通过加权和激活函数的组合来处理输入信号并产生输出信 号。尽管神经元模型与生物神经元有很多相似之处，但两者之间也有很大的差异。生物神经 元具有更为复杂的结构和功能，包括多个树突、轴突和突触等，而神经元模型则是一种简化 的数学模型，只包括一个输入和一个输出。止匕外，生物神经元的信号传递过程也比神经元模 型更为复杂。在生物神经元中，信号可以是化学物质或电信号，而在神经元模型中，信号则 是一种数值。9-2试推导前馈人工神经网络的BP算法的更新公式。参见教材第9.3小节。9-3分析比较不同激活函数的特点。参见教材第小节。9-4试编程实现用于训练前馈神经网络的BP算法。示例代码。import numpy as npclass NeuralNetwork:def _init_(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):self.input_dim = input_dimself.hidden_dim = hidden_dimself.output_dim = output_dimself.weights 1 = np.random.randn(self.input_dim, self.hidden_dim)self.bi as I = np.zeros( 1, self.hidden_dim)self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_dim, self.output_dim)self.bias2 = np.zeros( I, self.output_dim)def sigmoid(self, x):return 1/(1+ np.exp(-x)def sigmoid_deriv(seir x):return x * (1 - x)def foruard(self, x):zl = np.dot(x, self.weightsl) + self.biaslal = self.sigmoid(zl)z2 = np.dot(al, sclf.wcights2) + sclf.bias2y_hat = self.sigmoid(z2)return y_hat, aldef train(self, x, y, Ir, epochs):for i in range(epochs):yiat, al = self.forward(x)error = y - y_hatdelta2 = error * self.sigmoid_deriv(y_hat)delta 1 = np.dot(dclta2, self.weights2.T) * self.sigmoid_deriv(a 1) self.weights2 += Ir * np.dot(al.T, delta2)self.bias2 += lr * np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)self.weights 1 += lr * np.dot(x.T, delta 1)self.biasl += lr * np.sum(deltal, axis=(), keepdims=True) ifi% 1000 = 0:loss = np.mean(np.abs(error) piint(f'Epoch i loss: loss")if_name_= "_main”:X = np.array(0, 0L 10, 1 J, 1,0, 1, 1JJ)y = np.array(0, 1, 1, 0)nn = NeuralNetwork(input_dim=2, hidden_dim=4, ou(put_dim=l)nn.train(X, y, lr=0.1, epochs= 10000)X_new = np.array(0, 0, 0, 1, 1,0, 1, 1)y_pred, _ = nn.forward(X_new)print(y_pred)9-5比较分析卷积神经网络与传统人工神经网络。卷积神经网络是一种专门设计用于图像和视频识别等任务的人工神经网络。与传统人工 神经网络相比，卷积神经网络具有以下几个主要的优点：(1)局部连接和权值共享：在卷积神经网络中，每个神经元只连接到输入数据的一部分， 并且共享权值。这种局部连接和权值共享的方式使得网络的参数量大大减少，从而减少了过 拟合的风险，并且可以处理更大的输入数据。(2)卷积和池化操作：卷积神经网络引入了卷积和池化操作，能够自动地提取出输入数 据的局部特征。卷积层可以捕捉到输入数据的空间关系，而池化层可以进一步减小特征图的 大小并保留重要信息。这些操作大大提高了卷积神经网络对于图像和视频数据的处理能力。(3)并行计算：由于卷积和池化操作的局部性质，卷积神经网络可以在GPU上并行计 算，提高了网络的计算速度和处理效率。除此之外，卷积神经网络还有一些其他的优点，例如具有平移不变性、逐层抽象特征等。相比之下，传统的人工神经网络并没有局部连接和权值共享的特点，通常需要完全连接，这 会导致网络参数过多，容易产生过拟合的问题。此外，传统神经网络通常使用全连接层，无 法处理输入数据的空间结构信息，对于图像和视频等数据处理能力相对较弱。9-6随机生成一个32x32的矩阵，并通过一个已经训练好的LeNet_5预测其输出。示例代码。import torchimport torchvision.transforms as transformsfrom PIL import linageimport numpy as np# 加载已经训练好的LeNet-5模型model = torch.Ioad('path/to/lene(5.pt')# 定义预处理步骤，将输入数据转换为灰度图像并进行归一化preprocess = transfbrms.Compose(ftransforms.ToTcnsorO，transfbrms.Grayscale(),transforms.Normalize(0.1307,), (0.3081,)input_data = np.random.rand(32, 32)# 将随机矩阵转换为PIL图像对象pil_img = Image.fromarray(np.uinl8(input_dala * 255)input_tensor = preprocess(pi l_i mg). unsqueeze(O)# 使用LeNet-5模型进行预测output = model(input_tensor)print(output)9-7试编程实现一个卷积神经网络，并将其用于MNIST数据集。参见教材第小节。9-8比较分析循环神经网络与传统人工神经网络。传统人工神经网络的神经元与输入之间是全连接的，即任意两个神经元之间都有连接。 因此，在处理输入数据时，每个神经元的输出只与当前输入有关，与之前的输入无关。这种 结构在处理图像、语音等有结构的数据时表现很好，但在处理序列数据时可能存在问题。而 循环神经网络则引入了时间维度，在输入序列的每个时间步中，当前的输入和之前的输入都 会对神经元的输出产生影响。循环神经网络的一个关键组件是循环单元，它可以将之前的状 态信息与当前的输入进行组合，得到一个新的状态。循环神经网络主要应用于自然语言处 理、语音识别、时间序列预测等领域，可以有效地捕捉序列数据的上下文信息。但由于其结 构的更杂性和训练过程中的梯度消失问题，训练循环神经网络相对困难。9-9随机生成一个10x1的数值向量，并通过一个己经训练好的长短时记忆网络预测其输出。代码示例。import numpy as npfrom keras.models import load_modcl# 生成随机数值向量x = np.random.rand( 10, 1)# 加载已经训练好的LSTM模型 model = load_modcl('istni_modcl.h5')# 对输入数据进行预处理 x = np.reshape(x, (1, 10, I)# 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(x) print(y_prcd)9-1()试编程一个长短时记忆网络，并将其用于MNIST数据集。参见教材第987小节。10-1异常检测的目的是什么？其在我们的日常生产生活中有何用途？异常检测是一种数据分析技术，其目的是从数据中寻找那些与预期模式不一致的样本， 即异常样本。异常检测在许多领域中都有着广泛的应用，例如，工业制造领域，可以于检测 设备故障、产品缺陷等异常情况，提高生产效率和产品质量；金融领域，用检测欺诈、异 常交易等不正常的行为，保护用户的资金安全；网络安全领域，用于检测恶意攻击、异常访 问等网络安全事件，保障网络的安全性和可靠性；医疗保健领域，用于检测疾病、异常生理 指标等异常情况，提供个性化的医疗服务。10-2简述异常检测方法分类。异常检测是指从数据中寻找那些与预期模式不一致的样本。根据异常检测的输入数据类 型、异常定义方式、算法实现方式等不同，可将异常检测方法分为多个类别。常见的异常检 测方法分类为：基于统计模型的异常检测方法；基于机器学习的异常检测方法；基于聚类的 异常检测方法；基于深度学习的异常检测方法；基于时序模型的异常检测方法。10-3简述基于统计检验的异常检测方法。基于统计检验的异常检测方法是一种常用的异常检测方法。它的基本思想是，假设观测 数据是由一个已知的分布生成的，如果某个样本与该分布的概率太小，则被认为是异常数 据。常用的统计检验方法有：基于概率分布的方法，假设数据服从某种概率分布，比如高斯分布、泊松分布等，通过 计算每个数据点在该分布下的概率来判断其是否为异常值。基于假设检验的方法，通过假设数据是由个特定的分布生成的，然后对数据进行假设 检验，如果假设被拒绝，则该数据点被认为是异常值。基于距离的方法，基于样本之间的距离来判断某个样本是否为异常值，比如，局部异常 因子算法将每个样本与其最近的k个邻居的距离相比较，如果距离过大，则该样本被认为是 异常值。基于聚类的方法，将数据聚类为不同的簇，然后通过计算每个数据点到其所属簇的中心 的距离来判断其是否为异常值。10-4简述孤立森林算法的基本思想和主要步骤。它的基本思想是将正常数据和异常数据分离开来，并使用随机化的方法来生成森林来判 断新数据是否为异常数据。与其他基于距离、概率分布等的异常检测算法相比，孤立森林算 法可以处理高维数据，并且在处理大规模数据时有很好的效率。算法的主要步骤如下：（1）随机选择一个数据特征，并随机选择一个特征值，将数据集划分为两部分。如果数 据集中的数据点在该特征上的取值小于选定的特征值，则将其划分到左了树，否则将其划分 到右子树。（2）对每个子树重更步骤1,直到每个叶子节点都只包含一个数据点或者达到了事先设 置的最大深度。（3）通过计算一个数据点在所有树中的平均深度来判断该数据点是否为异常值。由于正 常数据点更容易被随机选择的特征和特征值分离开来，因此正常数据点在树中的深度较浅， 而异常数据点在树中的深度较深。因此，若一个数据点的平均深度较大，则被认为是异常值。10-5简述LOF算法的基本思想和主要步骤。LOF （Local Outlier Factor）算法是一种基于密度的异常检测算法。其基本思想是将一个 数据点的异常程度定义为其周围邻居点的密度相对于该点密度的比值。该算法可以有效地识 别局部异常点，且不受全局数据分布的影响。LOF算法的主要步骤，参见1053小节。10-6试编程实现孤立森林算法，并将其应用于随机生成的数据集进行异常检测，或者从 ODDS官网上下载异常检测数据集ODDS进行异常检测。参阅代码实现：sklcarn.ensemble import IsolationForcst10-7试编程实现LOF算法，并将其应用于随机生成的数据集进行异常检测，或者下载异常 检测数据集ODDS进行异常检测。参阅代码实现:skleam.ensemble import LocalOutlierFactor10-8试编程实现基于自编码器网络的异常检测模型，并变化自编码器网络的隐含层的个数 和隐含层神经元的个数，观察与分析实验结果。结合教材第9章中的神经网络的内容实现自编码器。10-9试编程实现基于自回归模型的时序异常检测方法。参考教材第1072小节中的自回归模型公式。10-10试编程实现基于长短时记忆网络的时序异常检测方法。结合教材第9章中的LSTM实现进行处理。