神经网络模型

什么是卷积神经网络 以下解释来源于ujjwalkarn的博客： 卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，在图像识别和分类领域具有高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。 在上图中，卷积神经网络可以识别场景，也可以提供相关的标签，比如“桥梁”、“火车”和“网球”；而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近，卷积神经网络也在一些自然语言处理任务（比如语句分类）。 因此，卷积神经网络对于今天大多数的机器学习用户来说都是一个重要的工具。 卷积操作 “卷积”这一词在多个领域里都有定义（比如信号处理领域的傅里叶变换中也有卷积）。具体在图像处理领域，卷积操作是指使用一个小的“模板窗口”对一个图片中的所有与模板大小相同的区域进行“卷积运算”。“卷积运算”其实很简单，就是将模板中的每一个数字与图片中相同大小区域的对应数字（像素值）进行相乘，再求和。具体操作如下图： “模板窗口”每移动到一个位置，就和图片中的对应元素进行一次卷积运算，注意我们一般把“模板窗口”称为卷积核(kernel)。 比如在第一个位置，图片上的四个像素值为[[0,0],[1,1]], 而卷积核中的数值为[[-1,1],[-1,1]], 对应元素相乘再求和，得到0 -1+0 1+1 -1+1 1=0 比如在第二个位置

目录 1. 典型深度学习框架 1.1 概述 1.2 可视化解读十种CNN框架 1.2.1 LeNet-5(1998) 1.2.2 AlexNet(2012) 1.2.3 VGG16(2014) 1.2.4 Inception-v1(2014) 1.2.5 Inception-v3(2015) 2. 深度迁移学习攻略 应对过拟合 数据增强 十种卷积神经网络框架 1. 典型深度学习框架 1.1 概述 论文发表时间： Keras 可以使用的6种模型 现在已经不止6种： Keras Documentation “[m]ost of this progress is not just the result of more powerful hardware, larger datasets and bigger models, but mainly a consequence of new ideas, algorithms and improved network architectures.” (Szegedy et al, 2014) 1.2 可视化解读十种CNN框架 1.2.1 LeNet-5(1998) ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200308172729411.png?x-oss-process=image

出处： 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 背景： 如果 神经网络越来越深 ，这个神经网络可能会出现 退化 (degradation) 的现象。这里说的退化是指网络层级加深后，训练的准确率却可能出现饱和的现象。 通俗来讲，就是在一个浅层的网络模型上进行改造，然后将新的模型与原来的浅层模型相比较，这里有个底线就是， 改造后的模型至少不应该比原来的模型表现要差 。因为新加的层可以让它的结果为 0，这样它就等同于原来的模型了。 这个假设是 ResNet 的出发点 。 ResNet-50 网络结构 : 输入：224*224*3，三通道（0~255）- 对应均值，RGB转BGR 第一阶段：卷积+maxpool 第二阶段：Conv Block + ID Block * 2 第三阶段：Conv Block + ID Block * 3 第四阶段：Conv Block + ID Block * 5 第五阶段：Conv Block + ID Block * 2，输出 2048*7*7 第六阶段：avgpool（7*7）+FC Conv Block： Identity Block： 区别在于快捷连接会不会经过卷积，且三四五阶段的Conv Block会进行下采样，尺度减半。利用1*1卷积核保持尺度不变但减少通道数，3*3卷积核执行下采样。 来源：

两层简单神经网络-----前向传播 1、前向传播就是搭建模型的计算过程，让模型具有推理能力，可以针对一组输入给出相应的输出。 2、推导 神经网络共有几层（或当前是第几层网络）都是指的计算层，输入不是计算层，所以a为第一层网络，a是一个一行三列矩阵。 我们把每层输入乘以线上的权重w,这样用矩阵可以计算出y了。 a=tf.matmul(X,W1) y=tf.matmul(a,W2) 3、实现 由于需要计算结果，就要用with结构实现，所有变量初始化过程、计算过程都要放到sess.run函数中。对于变量初始化，我们在sess.run中写入 tf.global_variable_initializer 实现对所有变量初始化，也就是赋初值。对于计算图中的运算，我们直接把运算节点填入sess.run即可，比如要计算y,直接写sess.run(y)即可。 在实际应用中，我们可以一次喂入一组或多组输入，让神经网络计算输出y，可以先用 tf.placeholder 给输入占位。如果一次喂一组数据,shape的第一维位置写1，第二维位置要看有几个输入特征；如果一次喂多组数据，shape的第一维位置可以写None表示先空着，第二维位置写有几个输入特征。这样在feed_dict中可以喂入若干组体积重量了。 4、举例 这是一个实现神经网络前向传输过程，网络可以自动推理出输出y的值。 1

文章目录 7.4 词向量-word2vec 学习目标 7.3.1 Word2Vec模型介绍 7.3.1.1 为什么学习词嵌入 7.3.1.2 词向量是什么 7.3.1.3 词向量训练来源思想-统计语言模型 统计语言模型案例 统计语言模型缺点 7.3.1.4 神经网络语言模型NNLMNNLM 神经网络语言模型例子 7.3.1.4 Word2Vec 举例：CBOW前向计算与向量（参数）更新推导 7.3.1.5 拓展- Word2vec 的训练trick（优化） 7.3.2 Word2vec 词向量工具使用 7.3.3 总结 7.4 词向量-word2vec 学习目标 目标 知道统计语言模型 掌握神经网络语言模型NNLM原理 掌握wor2vec的实现方式以及优化特点 应用 无 7.3.1 Word2Vec模型介绍 7.3.1.1 为什么学习词嵌入 图像和音频处理系统采用的是庞大的高维度数据集，对于图像数据来说，此类数据集会编码为单个原始像素强度的向量。不过，自然语言处理系统一直以来都将字词视为离散的原子符号，将字词表示为唯一的离散 ID 还会导致数据稀疏性，并且通常意味着我们可能需要更多数据才能成功训练统计模型。使用向量表示法可以扫除其中一些障碍。 计算相似度 寻找相似词 信息检索 作为 SVM/LSTM 等模型的输入 中文分词 命名体识别 句子表示 情感分析 文档表示 文档主题判别

文章目录 7.1 神经网络基础 学习目标 7.1.1 神经网络 7.1.1.1 感知机(PLA: Perceptron Learning Algorithm)) 7.1.2 playground使用 7.1.2.1 playground简单两类分类结果 但是这种结构的线性的二分类器，但不能对非线性的数据并不能进行有效的分类。如下面异或问题例子： 相当于给出这样的数据 7.1.2.2 单神经元复杂的两类-playground演示 那么怎么解决这种问题呢？其实我们多增加层或者多几个感知机即可解决？也就是下图这样的结构，组成一层的结构？ 7.1.2.3多个神经元效果演示 7.1.3 神经网络发展史 7.1 神经网络基础 学习目标 目标 了解感知机结构、作用以及优缺点 了解tensorflow playground的使用 说明感知机与神经网络的联系 说明神经网络的组成 应用 无 7.1.1 神经网络 人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN） 。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的 计算模型 。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。 分别输入层，输出层以及隐藏层。 其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入。 神经网络的特点 1

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文由Zouxy责编，全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用，并解释了深度学习的基本思想，深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。那么，深度学习有多深？学了究竟有几分？本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程。 一、 概述 二、 背景 三、 人脑视觉机理 四、 关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？ 五、 Deep Learning的基本思想 六、 浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 七、 Deep learning与Neural Network 八、 Deep learning训练过程** 8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程 九、 Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器

语义分割 简单地说，分割就是抠图。语义分割，就是按图像中物体表达的含义进行抠图。 现在ps已经集成很多自动分割的功能，相比旧版本软件，新软件提高了美工人员的抠图和美图的效率。 如果我们能在更复杂的环境下，完成自动分割图像进行分析，这将降低多少人工？这类场景我们很熟悉，比如现在快速发展的自动驾驶。 摄像头采集到车前景象，通过模型分析，我们可以自动筛选出地面、交通线、人行道、行人、建筑、树、还有其他基础设施。 相比传统的目标识别，语义分割它更强大。语义分割模型不仅可以识别简单的类别，而且还可以进行多目标、多类别、复杂目标以及分割目标。 比如图中我们可以看到路面和交通标识线有清晰的分割，路面和人行道也同样如此，甚至路灯和建筑也可以清楚地分离出来。 这项技术在医学上也同样作用巨大，我们可以识别病灶并将其与正常组织分割，大脑神经系统内我们可以分离出同一组功能的神经结构，这些如何依赖人工去完成，所需的时间至少为数小时，而交给机器，那么数秒钟即可完成。 因此依靠分离模型，我们可以把重复性的劳动交给它去完成，人工只需要对输出结果进行二次分析和筛选，大大加快了提取过程和分析精度。 通过上面的介绍和例子，我们可以总结下优秀的语义分割摸应该具有的几个特性： 分割出来的不同语义区域对某种性质如灰度、纹理而言具有相似性，区域内部比较平整相邻语义区域对分割所依据的性质有明显的差异

tensorboard是tensorflow自带的一个强大的可视化工具，使用tensorboard可以帮助我们构建模型，可视化”也叫做数据可视化。是关于数据之视觉表现形式的研究。这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据进行摘要(summary)与处理，其次运行代码，可以生成了一个或多个事件文件(event files)，最后启动TensorBoard的Web服务器。 这次是用上一次卷积神经网络的代码，对卷积神经网络进行可视化： 导入相关库与数据集： import tensorflow as tf from tensorflow . examples . tutorials . mnist import input_data 参数设置与构建模型 mnist = input_data . read_data_sets ( "MNIST_data" , one_hot = True ) #批次大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnist . train . num_examples // batch_size #初始化权值 def weight_variable ( shape , name ) : initial = tf . truncated_normal ( shape

1.概述 循环神经网络是一种能对序列数据进行精确建模的有力工具。实际上，循环神经网络的理论计算能力是图灵完备的。自然语言是一种典型的序列数据（词序列），近年来，循环神经网络及其变体在自然语言处理的多个领域，如语言模型、句法解析、语义角色标注（或一般的序列标注）、语义表示、图文生成、对话、机器翻译等任务上均表现优异甚至成为目前效果最好的方法。 图为只有一层的rnn网络，循环神经网络按时间展开后如图2所示：在第 t t时刻，网络读入第 t t个输入 x t xt（向量表示）及前一时刻隐层的状态值 h t − 1 ht−1（向量表示， h 0 h0一般初始化为 0 0向量），计算得出本时刻隐层的状态值 h t ht，重复这一步骤直至读完所有输入。如果将循环神经网络所表示的函数记为 f f，则其公式可表示为： 公式 　　 2.rnn神经网络的单元 (1).LSTM长效记忆门 　　 其中， i t , f t , c t , o t it,ft,ct,ot分别表示输入门，遗忘门，记忆单元及输出门的向量值，带角标的 W W及 b b为模型参数， t a n h tanh为双曲正切函数， ⊙ ⊙表示逐元素（elementwise）的乘法操作。输入门控制着新输入进入记忆单元 c c的强度，遗忘门控制着记忆单元维持上一时刻值的强度，输出门控制着输出记忆单元的强度。三种门的计算方式类似