深度神经网络

3 月，跳不动了？>>> 1 深度学习概念 2006年，Geoffery Hinton在《Science》和相关期刊上发表了论文，首次提出了“深度信念网络”的概念。具体是利用预训练的方式缓解了局部最优解的问题，将隐藏层增加到了7层，实现了真正意义上的“深度”。 他给多层神经网络相关的学习方法赋予了一个新名词--“ 深度学习 ”。很快，深度学习在语音识别领域暂露头角。接着，2012年，深度学习技术又在图像识别领域大展拳脚。在这之后，关于深度神经网络的研究与应用不断涌现。 2 神经网络分类 神经网络的分类主要有以下几种：DNN（深度神经网络）、RNN （循环神经网络）、CNN（卷积神经网络）、ResNet（深度残差）、LSTM之外，还有很多其他结构的神经网络 。 DNN： 为了克服梯度消失，ReLU、maxout等传输函数代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式。结构跟多层感知机一样，如下图所示. 我们看到全连接DNN的结构里下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接，从而导致参数数量膨胀。假设输入的是一幅像素为1K*1K的图像，隐含层有1M个节点，光这一层就有10^12个权重需要训练，这不仅容易过拟合，而且极容易陷入局部最优。 RNN： DNN无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。为了适应这种需求

VGG16论文链接： https://arxiv.org/abs/1409.1556 收录于ICLR2015 网络结构和配置： 作者在这篇论文中主要探讨的是使用非常小的卷积核（3*3）来增加卷积神经网络的深度对于性能有很大的提升。如Table 1所示，作者设置了A-E五种卷积神经网络配置来探讨深度对于性能的影响。 结构D和E 就是我们熟知的VGG16(13个卷积层+3个全连接层)和VGG19(16个卷积层+3个全连接层)。PS：层数是没有包含maxpool的 这些网络都遵循一种通用的设计，输入到网络的是一个固定大小的224*224的RGB图像，所做的唯一预处理是从每个像素减去基于训练集的平均RGB值。图像通过一系列的卷积层时，全部使用3*3大小的卷积核。只有在配置C中，作者使用了1*1的卷积核，这可以被看作是输入通道的线性映射(接着是非线性)。卷积的步长均为1，padding也为1。每个网络配置都是5个最大池化层，最大池化的窗口大小为2*2，步长为2。 卷积层之后是三个完全连接(FC)层:前两层有4096个通道，第三个层执行的是1000路ILSVRC分类，因此包含1000个通道(每个类一个)。最后一层是softmax层。在A-E所有网络中，全连接层的配置是相同的。 所有的隐藏层都用 Relu 方法进行校正，只有结构A-LRN包含Local Response

卷积神经网络组成 ： input--CONV--ReLU--pooling--FC 输入层--卷积层--激活函数--池化层--全连接层 在这里需要指出的是：--卷积层--激活函数--池化层--全连接层，它的组合不唯一，也可以看一下关于卷积神经网络的 概括 ： 由于它们的组合可以作出相应的改变，所以使得卷积神经网络有很多不同的表达，尤其是在深度上的提高。 卷积层 卷积层一般是由3x3或5x5,甚至是11x11的卷积核与传入数据进行卷积得到的，下图是3x3Filter与绿色的图像做卷积的过程，粉红色的图是卷积之后的结果。 局部感受野 ：上图中的3x3卷积核，先与图像中的左上角的 3x3局部感受野 做点积并将所有的结果进行加和才得到粉色图像中的第一个数字4，接着每移动一列进行一次内积并作加和，直到所有的 局部感受野 处理完毕为止。就得到了第一个卷积特征图。在这里面的移动步长S为1。补充一下：卷积核的行列值一般都是奇数。上图的计算过程中不难发现，输入图的矩阵的四个边只利用到了一次，如果想要充分利用边上的特征就需要扩边。在下图中就是对一个RGB图进行了边的扩充，当然RGB是三维的，所以可以利用三个卷积核对每一维进行卷积，然后将所有的卷积结果进行相加，即图中的绿色输出的第一个图的左上角数字5是由，w0三个卷积核分别对不同维度做卷积后的结果的总和。 权值共享 ：在我看来

文章目录 深度学习-图像识别 人脸定位 手工提取特征的图像分类 识图认物 传统分类系统的特征提取 计算机眼中的图像 什么是图像特征？ 卷积运算 利用卷积提取图像特征 基于神经网络的图像分类 传统图像分类系统和深度神经网络 深度神经网络的架构 卷积层 池化层 全连接层 归一化指数层 非线性激活层 Sigmoid函数 双曲正切函数 ReLU函数 深度神经网络的训练 反向传播算法 图像分类应用——人脸识别 人脸识别的流程 人脸识别应用场景 小结 深度学习-图像识别 人脸定位   相信你们外出游玩的时候，都不会带上你的牛逼plus诺基亚手机出门，而是带上你的智能手机给自己美美的拍上一张。当你用手机镜头对准人脸的时候，都会出现一个矩形框，如下图所示（前方高能），那么这个技术是怎么做到的呢？   相机中的人脸定位技术用的是二分类技术。该技术流程如下图所示。   如上图所示，相机首先会将照片分割成一块块的图像块，一张照片往往会有成千上万的图像块被切割出来。   然后每一个图像块都会经过人脸分类器去判别是否是人脸。人脸分类器是预先训练好的分类器，类似于我们之前讲的手写数字识别应用程序中的支持向量机分类器。如果人脸分类器预测该图像块为人脸，相机则会在这个图像块中显示出框的位置。   在人脸定位中，为了解决由于手机离人的距离不同，导致手机上显示的人脸大小不一致的问题。手机在切割图像的时候

《Deep Learning Techniques for Music Generation – A Survey》深度学习用于音乐生成——Chapter 1 Chapter 1 Introduction（简介） 深度学习最近已经成为一个快速增长的领域，现在经常用于分类和预测任务，例如图像和语音识别，以及翻译。它出现在大约10年前的2006年，当时一个深度学习架构在图像分类任务中使用人工制作的特性显著优于标准技术。我们可以通过以下方法来解释神经网络技术的成功和重新出现: 1.技术进步(特别是预训练和卷积) 2.大规模数据的可用性 3.专用的计算能力 深度学习并没有一致的定义。这是一种基于人工神经网络的机器学习技术。关键的方面和共同的基础是术语deep，这意味着有多层处理多个层次的抽象，这是一种用更简单的表示来表达复杂表示的方法。技术基础主要是神经网络，正如我们将在第5节中看到的，有许多变体(卷积网络、循环网络、自动编码器、限制的玻尔兹曼机器…)。要了解更多关于深度学习的历史和不同方面的信息，请参见最近在该领域上的一本全面的书。 在深度学习中，当前努力的重要部分应用于传统的机器学习任务:分类和预测(也称为回归)，作为神经网络初始DNA的证明:线性回归和逻辑回归(见Section5.1)。但是，越来越多的应用深度学习技术是内容的生成。内容可以是多种多样的:主要是图像、文字和音乐

Kaldi 语音工具箱的简介 Kaldi 语音工具箱[61]是由微软研究院Povey 等人研究的应用于语音识别方面的开源工具箱。该工具箱是用 C++编写而成的，而且具有灵活性、扩展性。 该工具箱的函数库是 HTK 工具箱函数库的增强版，为了使用的方便，将 HTK 零碎的的指令与功能函数模块进行统一的整合，最大的优点就是引入了深度神经网络模块。 Kaldi 工具箱的语音识别系统框架如图 图 中，Kaldi 系统的外部库依赖于 Open FST 和数值代数库。这两个函数库可通过 Decodable 进行链接。 利用 C++编写指令行直接调用工具箱中的库函数，然后利用多个的 perl 语言脚本搭建成了语音识别系统。各个特定的指令行能完成相应的任务，而且只要设定少量的参数。除此之外，所有的工具模块都可以从管道接口处自由的读写，从而使得各个工具模块之间的调用更加方便。 基于 Kaldi 具体实现 DNN 训练过程 尽管深度神经网络比浅层网络有较强的建模能力，但是训练深度网络是非常困难的。因为很难判断给定的输入数据矢量后，隐含变量服从的后验概率分布。简单的 BP算法由于出现局部最小值而不能处理。最近提出使用 RBM 进行预训练和使用对比散度算法进行区分性的微调。 DBN 可以看作复杂的非线性特征提取器。每一层的隐藏单元代表特性。特征提取器能够获得与在原始的输入数据更高阶相关性的数据。利用

循环神经网络进阶 GRU（门控循环单元） 门控循环神经网络，为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。 其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是一种常用的门控循环神经网络，它引入了重置门（reset gate）和更新门（update gate）的概念，从而修改了循环神经网络中隐藏状态的计算方式。 R t =σ(X t W xr +H t−1 W hr +b r ) Z t =σ(X t W xz +H t−1 W hz +b z ) H˜ t =tanh(X t W xh +(R t ⊙H t−1 )W hh +b h ) H t =Z t ⊙H t−1 +(1−Z t )⊙H˜ t • 重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系； • 更新⻔有助于捕捉时间序列⾥⻓期的依赖关系。 来源： CSDN 作者： M.〽 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43332422/article/details/104381121

卷积神经网络（conv）架构 卷积神经网络在图像分类数据集上有非常突出的表现，由于一般正常的图像信息过大，如果使用全连接神经网络，需要设置大量的权值w和basic值，这样会导致运算效率较低，还容易导致过分拟合的问题。 1.全连接神经网络和卷积神经网络的区别全连接神经网络： 在这里插入图片描述卷积神经网络图： 在这里插入图片描述共同点： 每一个节点都代表一个神经元，没相邻两层之间的节点都有边相；输入输出的流程基本一致。 不同点： 卷积神经网络相邻两层之间只有部分的节点相连，所以一般会将每一层的卷积层组织成一个三维矩阵。卷积神经网络的优点： 在图像处理方面，对于MNIST数据，每一张图片的大小是28281，其中28*28为图片的大小，1表示只有一个彩色通道，并且这里的图像的颜色为黑白。假设第一层隐藏层的节点数位500个，那么一个全连接层的神经网络将有28 * 28 * 500+500=392500个参数。其中**+500 表示的是basic值。而当图片更大的时候，通道数增加的的时候，所需要的参数的数量会更大，会达到百万级，甚至千万级。随着参数的增多，计算速度会随之减慢，还容易导致过度拟合问题。 2.卷积神经网络卷积神经网络构架图：在这里插入图片描述 1.输入层在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。通常为(length * width *channel)。

文章目录 pytorch 神经网络基础 numpy torch 对比 Variable变量 Activaton 激励函数 建造第一个神经网络 Regression回归 Classification分类 快速搭建法 保存提取 批数据训练 优化器 Optimizer 加速神经网络训练（深度学习） 高级神经网络结构 卷积神经网络CNN CNN pytorch 神经网络基础 numpy torch 对比 pytorch资料（英文官网） pytorch资料（中文） #对比numpy与pytorch #2020/2/12 import torch import numpy as np np_data = np . arange ( 6 ) . reshape ( ( 2 , 3 ) ) torch_data = torch . from_numpy ( np_data ) print ( '\nnumpy' , np_data , '\ntorch' , torch_data , ) tensor2array = torch_data . numpy ( ) print ( '\ntensor2array' , tensor2array ) data = [ 1 , - 2 , - 3 , 4 ] tensor = torch . FloatTensor ( data ) tensor =

多层感知机 线性回归和 softmax 回归是单层神经网络。多层感知机 (multilayer perceptron，MLP) 是多层神经网络。如图展示了一个多层感知机的神经网络图。 该网络输入和输出个数分别为4和3， 含有一个隐藏层 ，该层中有5个隐藏单元。输入层不涉及计算，图中多层感知机的层数为2。其中隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接，输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连接。因此，多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层。 具体来说，给定一个小批量样本 X∈R^(n×d) ，其批量大小为 n ，输入个数为 d 。假设多层感知机只有一个隐藏层，其中隐藏单元个数为 h 。记隐藏层的输出（也称为隐藏层变量或隐藏变量）为 H ，有 H∈R^(n×h) 。因为隐藏层和输出层均是全连接层，可以设隐藏层的权重参数和偏差参数为 Wh∈R^(d×h)和 bh∈R^(1×h) ，输出层的权重和偏差参数分别为 Wo∈R^(h×q) 和 bo∈R^(1×q) 。 含单隐藏层的多层感知机的设计。其输出 O∈R^(n×q) 的计算为: 也就是将隐藏层的输出直接作为输出层的输入。如果将以上两个式子联立起来，可以得到: 从联立后的式子可以看出，虽然神经网络引入了隐藏层，却依然等价于一个单层神经网络：其中输出层权重参数为 WhWo ，偏差参数为 bhWo+bo 。不难发现