在上一篇文章中，我们探讨了传统机器学习的基本概念及其多种算法。在本篇中，将重点介绍人工神经网络的基本原理和多种神经网络架构，方便各位生物医疗领域的老师选择应用。

01 人工神经网络

人工神经网络(ANN)的名称源于其建模形式受到人脑神经元连接与行为的启发，最初是为了探索大脑的功能而设计的。然而，现今在数据科学中广泛使用的神经网络作为大脑模型的初衷已被更新的应用代替，现在它们主要作为机器学习模型，在某些特定领域展现出优越的性能。最近，深度神经网络结构和训练技术的快速进展，引发了人们对神经网络模型的广泛兴趣。本文将详细描述基本的神经网络及其在生物医疗研究中的多种应用。

02 神经网络基本原理

神经网络具有模拟几乎任何数学函数的能力。这意味着，通过合理的配置，神经网络可以精确模拟生物医疗中的复杂过程。这一特性使得神经网络几十年来备受关注。人工神经元作为神经网络的基本单元，可以视为一个简化的数学公式，它接收输入值，对其进行计算并输出结果。这个过程可以如下表达：输入值为xi, 权重为wi，偏置项为b, 激活函数为σ，用以实现非线性变换，提升神经网络学习复杂函数的能力。神经元分层排列，每层的输出为下一层的输入，从而使信息逐层传递，最终得到输出。这种排列方式称为“神经网络架构”。

03 神经网络架构方法

多层感知器（MLP）是最基础的神经网络模型，包含多层全连接的神经元。输入神经元代表数据特征，每对神经元之间的连接代表可训练的权重。训练的过程就是优化这些权重。尽管新型模型在多种应用中取得了优势，MLP因其训练简单快速而仍广泛应用于生物医学建模。

卷积神经网络（CNN）则专注于处理具有局部结构的数据。CNN通过一个或多个卷积层将小区域内的局部特征进行分析，特别适合图像数据。在生物医学中，CNN已经在蛋白质结构预测、基因变异识别以及医学图像分类等任务中取得显著成就，表现常与专业人士相当。

循环神经网络（RNN）适合处理有序的序列数据，例如文本或时间序列数据。RNN逐个处理序列数据，并输出整个序列的表征。在生物医学领域，RNN常应用于基因或蛋白质序列分析，能够提取进化和结构信息，助力新型蛋白质设计。

图卷积网络（GCN）则聚焦于处理无明显结构的关联数据，如分子及其化学键的结构，或蛋白质间相互作用网络。GCN通过图的结构影响信息在网络内的流动，对相邻节点特征进行整合分析，为生物医学研究提供重要支持。

自编码器是一种特殊的神经网络，其目标是压缩数据为更小的形式，再还原为原始尺寸。自编码器的训练过程中，能够识别数据中的重要特征，并在训练完成后，解码器可以用于生成新的数据，在生物医学研究中，例如DNA甲基化状态预测和单细胞RNA测序分析中得到了广泛应用。

04 训练和改进神经网络

在选择合适的神经网络模型后，通常会通过单个训练样例进行初步训练。虽然此阶段的模型并不适合预测，但能够帮助发现潜在的编程错误。训练损失函数应迅速趋近于零，一旦模型通过基本调试，就可以开始对整个训练集进行训练，以最小化损失函数。

监控训练集和验证集的损失变化，有助于防止过拟合现象，这一现象通常会在训练损失持续下降而验证损失开始上升时出现。采用提前停止、模型正则化和dropout等技术，都可以有效预防过拟合。

综上所述，我们先后介绍了机器学习的基础知识，包括其核心概念与术语，以及传统机器学习和人工神经网络的详细应用。希望各位老师借此机会深入理解和应用机器学习核心技术，为未来在生物医疗领域的研究与应用做好准备，同时也欢迎关注尊龙凯时，获取更多相关信息。