神经网络模型

感谢作者分享- http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30656.html === 你恰好发现了 Keras。 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras： 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6 。 指导原则 用户友好。 Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 模块化。 模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。 易扩展性

Deep Learning的常用模型或者方法 　　1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。 具体过程简单的说明如下： 　　1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征： 　　　　　　　　　　 在我们之前的神经网络中，如第一个图，我们输入的样本是有标签的，即（input, target），这样我们根据当前输出和target（label）之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛。但现在我们只有无标签数据，也就是右边的图。那么这个误差怎么得到呢？ 　　　　　　　　 如上图，我们将input输入一个encoder编码器，就会得到一个code，这个code也就是输入的一个表示，那么我们怎么知道这个code表示的就是input呢？我们加一个decoder解码器，这时候decoder就会输出一个信息

1. DNN神经网络的前向传播（FeedForward） 2. DNN神经网络的反向更新（BP） 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 2. DNN的L1和L2正则化 想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化。 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵 \(W\) ,而不针对偏倚系数 \(b\) 。利用我们之前的机器学习的知识，我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数。 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数为： \[J(W,b) = \frac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}||a^L-y||_2^2 \] 则加上了L2正则化后的损失函数是 \[J(W,b) = \frac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}||a^L-y||_2^2 + \frac{\lambda}{2m}\sum\limits_{l=2}^L||w||_2^2 \] 其中,$\lambda \(1即我们的正则化超参数，实际使用时需要调参。而\) w \(为所有权重矩阵\) W$的所有列向量。 如果使用上式的损失函数

3 月，跳不动了？>>> 1 神经网络 神经网络其实是一个非常宽泛的称呼，它包括两类，一类是用计算机的方式去模拟人脑，这就是我们常说的ANN（人工神经网络），另一类是研究生物学上的神经网络，又叫生物神经网络。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 2 生物神经元 一个生物神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接，从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“ 突触 ”。 3 神经元模型 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts参考了生物神经元的结构，发表了抽象的神经元模型MP。 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。 在MP模型里，函数g是sgn函数，也就是取符号函数。这个函数当输入大于0时，输出1，否则输出0。 模型扩展： 首先将sum函数与sgn函数合并到一个圆圈里，代表神经元的内部计算。其次

本文转自 http://www.36dsj.com/archives/24006?utm_source=open-open C-层： 卷积层（Convolutional layer ） S-层： 子采样层（Subsampling layer ） 每层包含多个特征平面（Feature Map） 其中的卷积核是需要训练的，卷积层的特点是：特征增强 （映射效果）， 降低噪声，平移不变性 CNN功能特性：局部特征提取（感受野，相对位置）（每一个神经元从上一层的局部接受域得到突触输人，因而迫使它提取局部特征。一旦一个特征被提取出来，只要它相对于其他特征的位置被近似地保留下来，它的精确位置就变得没有那么重要了）； 特征映射（共享权值、抗变形）（网络的每一个计算层都是由多个特征映射组成的，每个特征映射都是平面形式的。平面中单独的神经元在约束下共享相同的突触权值集，这种结构形式具有如下的有益效果：a.平移不变性。b.自由参数数量的缩减(通过权值共享实现)。）， 子采样（分辨率降低，变形敏感度下降）（每个卷积层跟着一个实现局部平均和子抽样的计算层，由此特征映射的分辨率降低。这种操作具有使特征映射的输出对平移和其他形式的变形的敏感度下降的作用。） 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda

吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧！ 机器学习并不总是一个黑盒 如果你想知道神经机器翻译是如何工作的，你应该猜到了我们可以简单地将一些声音送入神经网络，然后训练它使之生成文本： 这是使用深度学习进行语音识别的最高追求，但是很遗憾我们现在还没有完全做到这一点（至少在笔者写下这一篇文章的时候还没有–我敢打赌，再过几年我们可以做到） 一个大问题是语速不同。一个人可能会很快的说出”Hello!”,而另一个人可能非常缓慢的说”heeeelllllllllllllooooo’!’，产生了一个拥有更多数据也更长的声音文件。这两个文件都应该被识别为同一个文本–“Hello!”。而事实证明，把各种长度的音频文件自动对齐到一个固定长度的文本是很难的一件事情。 为了解决这个问题，我们必须使用一些特殊的技巧，并进行一些深度神经网络以外的特殊处理。让我们看看它是如何工作的吧！ 将声音转换为比特（Bit） 显然，语音识别的第一步是–我们需要将声波输入到电脑中。 我们应该怎么将声波转换为数字呢？让我们使用我说的「hello」这个声音片段举个例子： 声波是一维的，它在每个时刻都有一个基于其高度的值。让我们把声波的一小部分放大看看： 为了将这个声波转换成数字，我们只记录声波在等距点的高度： 这被称为采样

上一篇中，我们讨论了循环神经网络相关的基本内容，今天我们继续探讨一下循环神经网络还有那些需要注意的更高级的用法。 降低过拟合 在之前的讨论中，我们经常聊起过拟合的问题，我们一般判断训练的网络什么情况下算作训练完成，查看其精度和损失时，也都看的是其过拟合之前的数据，避免过拟合的一种方法是用 dropout 方法，随机清零的方式去实现，但是在循环神经网络中，这个问题就有点复杂了。 人们在大量的实验中早已经发现，在循环层前进行 dropout 对于降低过拟合没什么帮助，甚至可能会影响网络的正常训练，在循环层中如何 dropout 是在 2015 年的一篇论文中提出来的，具体的方式是：在每一个时间步中，使用相同的 dropout 掩码，并且将这个不随时间步变化的 dropout 掩码应用于层的内部循环激活，这样就可以将其学习的误差传递下去，如果在 Keras 中使用 LSTM、GRU 等循环神经网络都可以通过设置 dropout（输入单元 dropout） 和 recurrent_out （循环单元 dropout）来降低过拟合，一般情况下，最佳情况不会有大的下降，但会稳定更多，是调优网络的一个思路。用的方法是： model.add(layers.GRU(32, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2, input_shape=(None, float

#对coursera上 Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得； #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点； #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正； #---------------------------------------------------------------------------------# 神经网络的类型 ：感知机(单层)，多层神经网络； <补充>： 感知机 (perceptron)是神经网络和支持向量机的基础，基本模型为:f(x)= sign(g(X))，sign为符号函数, x为输入向量，w为权值向量，b为bias； ； g(X)可以是线性函数，也可以是sigmoid函数等； #---------------------------------------------------------------------------------# 神经网络基本模型： ， 每一个单元有 一定数量的实值输入 ，产生 单一的实值输出 (可以是其他很多单元的输入)； 神经网络的符号标记： a i (j) - activation of unit i in layer j ； Ɵ (j) - matrix of parameters

这个结构是10年Quoc V.Le等人提出的，这里的tiled，按照 Lecun的解释是Locally-connect non shared.即是局部连接，而且不是共享的，这是针对于权重来说的。本文翻译如有错误，还望指正，谢谢！！这篇论文是10年的，相比较来说四年的东西，比较旧了，可是这个tcnn在ng的ufldl最后也有提及（只有目录部分，ng没写完），而且也算是个cnn的变化，不过看效果没有获得the state of art。因为在cifar-10数据集上当前的效果都达到了91%，而且NIN结构也很不错（还没看）。 Tiled convolutional neural networks 摘要 ：卷积神经网络（cnn）已经成功的应用于许多的任务上，比如数字或者对象识别。使用卷积（tied）权重显然可以大幅度的减少所需要学习的参数的数量，并且可以使得在这个结构中能够硬编码（估计就是结构自身所特有的属性的意思吧）平移不变性。在本文中，我们考虑学习不变性的问题，而不是只依赖于硬编码。我们提出了tiled卷积神经网络，它通过使用一个tied权重的规则‘tiled’模式（个人理解就是在卷积上加个tiled规则），即不需要毗邻的隐藏单元共享同样的权重，而是隐藏单元之间距离k步远的单元有tied权重。通过在邻居单元上进行池化，这个结果能够去学习复杂的不变性（例如缩放和旋转不变性

​最近的股市震荡的有点厉害，跌的有点惨，面对如此情景，我波澜不惊，原因很简单，前几年我小试牛刀的时候我意识到了这不是我这种散户能玩得懂的，如今的我早已空仓。万物皆可 AI，如何用深度学习的方法去理解呢？当然，本篇不是一个指导买股票的文章，也不会用股票的数据信息去训练模型，我付不起这样的责任，也同样因为股票的市场行情远非一点股票价钱数据就可以解释的。下面我们来聊一聊正事， 循环神经网络（RNN） 。 为什么要引入循环神经网络？思考一个问题，如果问你明天股票的市场行情是看涨还是看跌，大概率你会搜索一下近一段时间的行情趋势，然后给我一个猜测的回答，我们认为明天的行情与近一段时间的股票价格是有关系的，我们人脑会对此进行一定的推测，我们知道神经网络在某一种程度上来说，也是一种模拟人脑的行为，那我们的神经网络可以做预测吗？我们之前用于训练神经网络的是一个独立的数据信息，我们把它们打乱顺序，还是可以得到正确的结果，很显然，股票的价钱信息是不能打乱顺序的，这两种数据有什么区别？ 一种数据是顺序无关的，一种数据是顺序有关的。 我们之前的网络不好用了，我们需要新的网络去解决这个问题——循环神经网络。循环神经网络遍历数据时，会保存数据的状态信息，这个状态信息包含之前数据的信息，它的内部有环状结构，前一项数据项的输出，是下一个数据项的输入，这样后一项数据会受到前一项数据的影响。