神经网络模型

目录 马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习 神经网络 M-P模型 早期神经网络 深度神经网络 总结 增强学习 马尔可夫决策过程（MDP） 基于NEAT算法的马里奥AI实现 基于Deep Reinforcement Learning的马里奥AI实现 总结 马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验，就是马里奥（顶蘑菇^v^），这次里约奥运会闭幕式，日本作为2020年东京奥运会的东道主，安倍最后也已经典的马里奥形象出现。平时我们都是人来玩马里奥游戏，能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢？OK，利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题，最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦。而在游戏的自动化测试当中，这种算法也是非常实用的，可以大量的减少测试人力成本。 首先，对于实现马里奥AI当中涉及到的神经网络和增强学习的相关概念进行整理，之后对智能通关的两种方式进行阐述。（本人才疏学浅，在神经网络和增强学习方面基本门外汉，如有任何纰漏，还请大神指出，我会第一时间改正。） 神经网络 像飞机的灵感来源于鸟类，雷达的灵感来源于蝙蝠，红外线的灵盖来源于蛇，而本文要讨论的神经网络灵感来源于我们自己，人类大脑的神经元结构。从神经元结构被提出，到时下火热的无以复加的深度神经网络，发展过程也可为一波三折。我们按照时间的顺序

课程名称 | 零基础入门深度学习 授课讲师 | 孙高峰 百度深度学习技术平台部资深研发工程师 授课时间 | 每周二、周四晚20:00-21:00 编辑整理 | 孙高峰 内容来源 | 百度飞桨深度学习集训营 出品平台 | 百度飞桨 01 导读 本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到： 深度学习基础知识 numpy实现神经网络构建和梯度下降算法 计算机视觉领域主要方向的原理、实践 自然语言处理领域主要方向的原理、实践 个性化推荐算法的原理、实践 本周为开讲第三周，百度深度学习技术平台部资深研发工程师孙高峰，开始讲解深度学习在计算机视觉方向实践应用。今天为大家带来的是卷积神经网络基础之初识卷积。 02 计算机视觉概述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的科学学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。 计算机视觉技术经过几十年的发展，已经在交通（车牌识别、道路违章抓拍）、安防（人脸闸机、小区监控）、金融（刷脸支付、柜台的自动票据识别）、医疗

　　（注：本文译自一篇博客，作者行文较随意，我尽量按原意翻译，但作者所介绍的知识还是非常好的，包括例子的选择、理论的介绍都很到位，由浅入深， 源文地址 ） 　　近些年来，人工智能领域又活跃起来，除了传统了学术圈外，Google、Microsoft、facebook等工业界优秀企业也纷纷成立相关研究团队，并取得了很多令人瞩目的成果。这要归功于社交网络用户产生的大量数据，这些数据大都是原始数据，需要被进一步分析处理；还要归功于廉价而又强大的计算资源的出现，比如GPGPU的快速发展。 　　除去这些因素，AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法，从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。 　　（本文作者也是Java deep learning library的作者，可以从 此处 获得，本文中的例子就是使用这个库实现的。如果你喜欢，可以在Github上给个星~。用法介绍也可以从 此处 获得） 机器学习基础 　　如果你不太熟悉相关知识，通常的机器学习过程如下： 　　　　1、机器学习算法需要输入少量标记好的样本，比如10张小狗的照片，其中1张标记为1（意为狗）其它的标记为0（意为不是狗）——本文主要使用监督式、二叉分类。 　　　　2、这些算法“学习”怎么样正确将狗的图片分类，然后再输入一个新的图片时

　　目前，深度学习（Deep Learning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫，现在不只是互联网、人工智能，生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络（Neural Networks，简称NN）的一些基本概念。当然，这里所说的神经网络不是生物学的神经网络，我们将其称之为人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）貌似更为合理。神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型，目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的学科领域，它也随着深度学习取得的进展重新受到重视和推崇。 　　为什么说是“重新”呢？其实，神经网络最为一种算法模型很早就已经开始研究了，但是在取得一些进展后，神经网络的研究陷入了一段很长时间的低潮期，后来随着Hinton在深度学习上取得的进展，神经网络又再次受到人们的重视。本文就以神经网络为主，着重总结一些相关的基础知识，然后在此基础上引出深度学习的概念，如有书写不当的地方，还请大家评批指正。 1. 神经元模型 　　神经元是神经网络中最基本的结构，也可以说是神经网络的基本单元，它的设计灵感完全来源于生物学上神经元的信息传播机制。我们学过生物的同学都知道，神经元有两种状态：兴奋和抑制。一般情况下，大多数的神经元是处于抑制状态，但是一旦某个神经元收到刺激，导致它的电位超过一个阈值

（1） NN-SVG： 能画常用的三种模型 github地址： https://github.com/zfrenchee 画图工具体验地址： http://alexlenail.me/NN-SVG/ 直接进去就可以画了 （2）ConvNetDraw 画图体验地址： https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/ （3）visio 链接：https://pan.baidu.com/s/18DBZB5AKD-yh4T_J8Pe96w 提取码：iw5k viso比较常用的流程图绘制软件，也可以用来绘制神经网络 来源： CSDN 作者： nbxuwentao 链接： https://blog.csdn.net/nbxuwentao/article/details/104446408

相关练习项目: 一个简单的神经网络 感知器 (perceptron) 即信号输入元, 单个的数据源, 比如人的眼睛,耳朵,鼻子,都是感知器 离散型和连续型预测 (discrete & continuous) 激活函数 (activation function) 使用连续激活函数,预测的结果不是非对即错,而是一个概率,表示预测结果的可靠,及确定性 SoftMax 多类别分类时使用 SoftMax 定义 def softmax(L): expL = np.exp(L) return expL/expL.sum() 分类问题的预测结果使用 softmax 作为激活函数,转化之后的结果加总为 100%,每个值代表一个预测结果可能发生的概率 One-hot Encoding 多类别分类时,分类目标数据一般表示为 [2,4,56,7,8,...] ,需要转换成类似 [[0,1,0,0,0,0,0], [0,0,0,1,0,0,0], [0,0,1,0,0,0,0], [0,0,0,0,1,0,0], ...] 这样的数据,计算机才能高效的处理. (不过使用PyTorch做分类问题时,不需要手动转化) 最大似然率(maximum likelihood) 最大似然率 所有预测结果(概率)的乘积, 用来衡量预测的结果的好坏,随着数据量变大,乘积无限接近0,不是一个好的衡量方式,所以不用. 交叉墒

文章目录 卷积神经网络基础 二维卷积层 二维互相关运算 二维卷积层 互相关运算与卷积运算 特征图与感受野 填充和步幅 填充 步幅 多输入通道和多输出通道 多输入通道 多输出通道 1x1卷积层 卷积层与全连接层的对比 卷积层的简洁实现 池化 二维池化层 池化层的简洁实现 卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 图1 二维互相关运算 下面我们用 corr2d 函数实现二维互相关运算，它接受输入数组 X 与核数组 K ，并输出数组 Y 。 import torch import torch . nn as nn def corr2d ( X , K ) : H , W = X . shape h , w = K .

【前馈神经网络】 前馈神经网络也叫做全连接网络。 缺点： 在图像识别中会将多维向量平铺成一维向量，会丢失像素点之间的距离关系。 无法将局部的权重应用到其他位置，带来的后果就是，如果在一个图像的右上角有一只猫，可以正确分类；当这只猫出现在左下角时，无法正确识别。（ 没有 平移不变性 ） 【卷积神经网络】 卷积神经网络就是让权值在不同位置共享的神经网络。（卷积神经网络解决了前馈神经网络的什么问题？） 局部连接 空间共享 【局部连接】 如上图就是卷积运算，可以表示如下（两种不同的表达方式）： 这是单通道、单卷积核下的计算方式。 每一次卷积运算，其实就是一次局部区域的线性组合，加上一个偏置后，得到下一层网络的一个神经元的输出。 【空间共享】 当卷积核扫到其他位置计算输出节点时， 比如y1，w1,w2,w3,w4 和b 0 是共用的 。 要注意这里的空间共享是指的在 高 和 宽 方向上的共享，在通道数上并不共享。 空间共享也就是卷积神经网络所引入的 先验知识 。 【输出表达】 在前面说，前馈神经网络时说到，如果将图片向量表示，就失去了平面结构信息，因此在输出时，卷积神经网络依然保留了矩阵的排列方式。如下图： 其实，经过一个卷积计算后得到一个神经元，比如上面蓝色的0，这个神经元叫做“Convolved Feature”或“Activation Map”或“Feature Map”

LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。 1.神经网络计算复杂。 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。 神经网络发展的限制:数据、硬件 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉研究的前状。 特征： 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。 将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。 用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。 引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合。 来源： CSDN 作者： 一只小团子 链接： https://blog.csdn.net/powu0193/article/details/104401246

在“多层感知机的从零开始实现”一节里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中。然而，这种分类方法有一定的 局限性。 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。假设输入是高和宽均为 1 , 000 1,000 1 , 0 0 0 像素的彩色照片（含3个通道）。即使全连接层输出个数仍是256，该层权重参数的形状也是 3 , 000 , 000 × 256 3,000,000\times 256 3 , 0 0 0 , 0 0 0 × 2 5 6 ：它占用了大约3 GB的内存或显存。这会带来过于复杂的模型和过高的存储开销。 卷积层尝试解决这两个问题。 卷积层保留输入形状，使图像的像素在高和宽两个方向上的相关性均可能被有效识别； 卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。 卷积神经网络就是含卷积层的网络。本节里我们将介绍一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络：LeNet。这个名字来源于LeNet(1994)论文的第一作者Yann LeCun