在之前的文章中，我们介绍了传统机器学习的基本概念及多种算法。本文将着重讲解人工神经网络的基本原理及其多种神经网络架构，以供各位生物医疗领域的专业人士参考和选择。

01 人工神经网络

人工神经网络得名于其数学模型受到人脑神经元连接和行为的启发。最初，它们是为了研究大脑功能而设计，但如今在数据科学中已经演变为能在特定应用中展现优异性能的机器学习模型。近年来，随着深度神经网络在结构和训练方面的迅速发展，人们对神经网络模型的兴趣与日俱增。本文将介绍基本的神经网络以及在生物医疗研究中得到广泛应用的不同类型。

02 神经网络基本原理

神经网络的一个显著特点是它们能够模拟几乎所有数学函数。这意味着，只要配置合理，神经网络能够精确模拟复杂的生物过程或其他类型的过程。这种能力使得神经网络几十年来备受关注。人工神经元是神经网络的基本单元，可以被视作一个简单的数学公式，它接收输入值，进行计算，并输出结果。公式如下：

xi 表示输入值，例如一个特征或变量；wi 表示对应输入值的权重；b 是偏置项，用于调整每个神经元的输出范围，使其灵活性增强；σ 是激活函数，对输入进行非线性变换，使神经网络能够学习和表示更复杂的函数。

神经网络由多个人工神经元分层排列，每层的输出成为下一层的输入，信息在网络中逐层传递，最终得到输出结果。网络中每个节点（人工神经元）都执行上述计算，并将结果传递给下一层。排列这些人工神经元的方式即为“神经网络架构”。

03 神经网络架构方法

多层感知器是最基本的神经网络模型，由多层全连接的神经元构成。输入神经元代表数据特征，而神经元之间的连接代表可训练的权重。优化这些权重的过程称为训练。输出神经元则表示最终的预测结果。虽然多层感知器已被新型模型所超越，但由于其训练简单迅速，仍在生物建模中广泛应用。

卷积神经网络（CNN）特别适合处理具有局部结构的数据，如图像数据，识别这些结构对于分析至关重要。CNN包含一个或多个卷积层，使用小型全连接神经网络提取局部特征，已在生物医学领域的多个任务中如蛋白质结构预测及医学图像分类中取得显著成效。

循环神经网络（RNN）最适合处理有序的序列数据，例如基因或时间序列，其中每个数据点与前一个有联系。RNN逐个处理序列中的数据点，能够生成整个序列的特征表示，非常适合用于分析基因或蛋白质序列。

图卷积网络（GCN）则适合处理那些没有显著可视结构但由实体通过关系连接组成的复杂数据。例如，分子和蛋白质-蛋白质相互作用网络，GCN利用图的结构决定信息在网络中的流动，已在生物数据分析中展现了良好的潜力。

自编码器是一种特殊的神经网络，它的目标是将数据压缩为更小、更简洁的形式，然后再还原。这种技术通过压缩和解压缩的过程，能够学习到数据的重要特征，并能够生成新的数据样本，已被广泛应用于生物医学领域的各种问题。

04 训练与改进神经网络

在选择合适的神经网络模型后，通常会用单个训练实例（如一张图像或单个基因序列）对其进行训练。这一阶段的模型并不适用于预测，但可以揭示编程错误。训练损失函数应迅速接近于零，若不然则可能存在代码问题或算法本身不够复杂。成功通过基本调试测试后，便可对完整训练集进行训练，最小化训练损失函数。此过程中可能需要调整超参数，如学习率。

通过监控训练集与验证集的损失可识别网络过拟合现象，即训练损失持续下降而验证集损失上升。通常在此时停止训练，这一过程称为提前停止。提前停止是一种防止过拟合的有效方法，此外，模型正则化和dropout技术也是常用的防止过拟合的手段。

在这一系列文章中，我们详细介绍了机器学习的基本知识，包括关键概念和重要术语。文章分别探讨了传统机器学习和人工神经网络，并详细讨论了多种机器学习模型及其在生物医学中的应用。通过这些内容，专业人士可以全面了解机器学习的核心概念和技术，为进一步深入学习与应用打下坚实基础。选择鸿运国际，让您的生物医学研究更具前瞻性与创新性。