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.纯干货
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. 目录
前馈神经网络
基本原理
公式解释
一个示例
卷积神经网络
基本原理
公式解释
一个示例
循环神经网络
基本原理
公式解释
一个案例
长短时记忆网络
基本原理
公式解释
一个示例
自注意力模型
基本原理….
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前馈神经网络
基本原理
公式解释
一个示例
卷积神经网络
基本原理
公式解释
一个示例
循环神经网络
基本原理
公式解释
一个案例
长短时记忆网络
基本原理
公式解释
一个示例
自注意力模型
基本原理
自注意力机制
具体步骤
公式解释
一个案例
生成对抗网络
基本原理
公式解释
一个案例
最后 人工神经网络Artificial Neural NetworkANN是一种受到生物神经系统启发的计算模型用于模拟和处理复杂的信息处理任务。
人工神经网络由许多神经元或称为节点组成这些神经元通过连接也称为权重相互连接形成了一个网络结构以模拟大脑中神经细胞之间的相互作用。
下面咱们大概介绍一下关于 ANN 的组成部分和工作原理
1、神经元Neurons神经元是神经网络的基本单元它们接收输入、执行计算并生成输出。每个神经元都有一个激活函数用于将输入信号转换为输出信号。典型的激活函数包括Sigmoid、ReLURectified Linear Unit和Tanh双曲正切等。
2、层Layers神经网络通常由多个层组成包括输入层、隐藏层和输出层。输入层用于接收原始数据隐藏层用于提取特征输出层用于生成最终的预测或结果。
3、连接权重Connection Weights每个神经元之间的连接都有一个权重它表示了不同神经元之间信息传递的强度。这些权重是通过训练过程中自动学习得到的以使神经网络能够适应特定任务。
4、前向传播Feedforward在前向传播中输入信号从输入层传递到输出层通过神经元之间的连接传递并最终产生预测或输出。前向传播过程是通过计算每个神经元的加权和并应用激活函数来完成的。
5、训练Training神经网络的训练过程是通过反向传播算法来完成的。训练期间网络与标记数据进行比较计算预测与实际值之间的误差并通过调整连接权重来减小误差。这个过程通过梯度下降算法来实现以最小化损失函数。
6、损失函数Loss Function损失函数用于度量模型的预测与实际值之间的差距。训练的目标是最小化损失函数的值。
7、激活函数Activation Function激活函数在神经元内部计算输入的加权和后将结果转换为神经元的输出。它们引入非线性性允许神经网络捕捉更复杂的模式。
8、反向传播Backpropagation反向传播是一种迭代的优化过程用于根据损失函数的梯度调整连接权重以改进神经网络的性能。这个过程从输出层向后传递误差信号并根据误差信号来更新权重。
9、深度神经网络Deep Neural Networks包含多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络。它们在处理复杂问题和大规模数据集时表现出色例如图像识别、自然语言处理和语音识别。
10、应用领域人工神经网络用于机器学习和人工智能的几乎每个领域包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶、金融预测等等。
接下来从下面 6 部分详细说说关于ANN 的内容 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 长短时记忆网络 自注意力模型 生成对抗网络
一起来看看~
前馈神经网络
前馈神经网络灵感来自于人脑的神经元。它的工作方式如同信息在不同层之间前馈传递就像传送带一样。
这种传递是单向的不会形成回路因此称为“前馈”。
基本原理
前馈神经网络由多个神经元组成这些神经元排列成不同的层次输入层、隐藏层和输出层。 输入层接受你提供的数据例如图像的像素值或文本的单词。 隐藏层网络的核心负责处理输入数据。它可以有多层每一层都执行一些数学运算。 输出层输出层给出了最终的结果如图像中的对象类型或文本的情感。
一个示例
考虑以下的问题我们有一组学生的考试成绩数学和语文我们想根据这些成绩来预测学生是否会被大学录取。
首先我们创建一个前馈神经网络模型。
案例中使用 TensorFlow 进行实现
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import matplotlib.pyplot as plt# 创建示例数据集
data tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) data.load_data()# 构建前馈神经网络
model models.Sequential([layers.Flatten(input_shape(28, 28)),layers.Dense(128, activationrelu),layers.Dense(10, activationsoftmax)
])# 编译模型
model.compile(optimizeradam, losssparse_categorical_crossentropy, metrics[accuracy])# 训练模型
history model.fit(train_images, train_labels, epochs10, validation_data(test_images, test_labels))# 绘制训练损失曲线
plt.plot(history.history[loss], label训练损失)
plt.plot(history.history[val_loss], label验证损失)
plt.xlabel(Einpochs)
plt.ylabel(损失)
plt.legend()
plt.show()
代码中使用了TensorFlow和Fashion MNIST数据集来创建一个前馈神经网络模型。 前馈神经网络是深度学习的基础模拟了大脑中神经元的工作方式。通过学习权重和偏差这些网络可以适应各种任务。
卷积神经网络
想象一下你要辨认一张图片中的狗你会先注意到图像的一些局部特征如眼睛、鼻子、耳朵等然后将这些特征组合在一起最终确定这是一只狗。CNN就像模拟这个过程的机器。
CNN通过层层的计算从图像中提取特征然后将这些特征组合在一起来进行图像分类。这个过程就像你在拼图中找到每个小块的形状和颜色最后把它们组合成完整的图像。
基本原理
卷积神经网络的核心思想是卷积操作。卷积是一种数学运算它通过在输入图像上滑动一个小窗口通常称为卷积核或滤波器来检测图像中的特征。
这个卷积核会在图像上不断平移每次计算一个局部区域的加权和从而生成一个特征图。这个特征图的每个元素代表着检测到的特征的强度。
卷积操作具有局部性质这意味着它只关注图像的一小部分这与我们人类观察图像的方式相似。这也使得CNN对平移、旋转和缩放具有一定的不变性因为它们可以检测到相同的特征无论这些特征在图像中的位置如何变化。
一个示例
为了更好地理解让我们考虑一个经典的图像分类问题手写数字识别。
我们使用Python和TensorFlow来构建一个CNN模型并将其应用于MNIST数据集该数据集包含手写数字图像。 import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import matplotlib.pyplot as plt# 载入MNIST数据集
mnist tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) mnist.load_data()# 创建卷积神经网络模型
model models.Sequential([layers.Conv2D(32, (3, 3), activationrelu, input_shape(28, 28, 1)),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(64, (3, 3), activationrelu),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Flatten(),layers.Dense(64, activationrelu),layers.Dense(10, activationsoftmax)
])# 编译模型
model.compile(optimizeradam,losssparse_categorical_crossentropy,metrics[accuracy])# 训练模型
history model.fit(train_images, train_labels, epochs5,validation_data(test_images, test_labels))# 可视化训练过程
plt.plot(history.history[accuracy], labelaccuracy)
plt.plot(history.history[val_accuracy], labelval_accuracy)
plt.xlabel(Epochs)
plt.ylabel(accuracy)
plt.legend()
plt.show()
代码中演示了如何构建一个CNN模型用于手写数字识别以及如何训练该模型。
可以看到准确率逐渐提高这是因为CNN学会了从图像中提取特征。 卷积神经网络通过卷积操作来提取图像中的特征从而实现图像分类等任务。
当然上述例子只是浅尝辄止大家可以根据自己的实际情况进一步深入学习。
循环神经网络
循环神经网络RNN就像一个有记忆的模型它可以处理序列数据如文本、音频、时间序列等。通过不断地传递信息并保持内部状态从而能够理解数据的上下文。
举个例子假设你在阅读一本小说。你需要记住前几页的情节因为它们可能会影响后面的故事发展。RNN就是模拟这种记忆的过程。
基本原理
RNN的基本构建块是神经元它接受输入和内部状态并输出。这个内部状态是网络的记忆用来存储之前看到的信息。
RNN中有一个循环连接它允许信息在不同时间步之间传递。这个循环连接就像书中的页码你可以从前一页跳到下一页。这允许RNN处理任意长度的序列数据。
一个案例
为了更好地理解RNN咱们考虑用一个时间序列数据的简单问题。
使用Python和TensorFlow来构建一个RNN模型并将其应用于天气预测。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 创建示例时间序列数据
time_steps np.linspace(0, 100, num100)
sin_wave np.sin(time_steps)# 准备数据
X, y [], []
for i in range(len(sin_wave) - 10):X.append(sin_wave[i:i10])y.append(sin_wave[i10])X np.array(X)
y np.array(y)# 构建RNN模型
model tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.SimpleRNN(10, input_shape(10, 1)),tf.keras.layers.Dense(1)
])# 编译模型
model.compile(optimizeradam, lossmean_squared_error)# 训练模型
model.fit(X, y, epochs100, batch_size16)# 预测结果
predicted model.predict(X)# 可视化结果
plt.plot(time_steps[10:], y, labelaccuracy_data)
plt.plot(time_steps[10:], predicted, labelpredict_data)
plt.legend()
plt.show()
模型在经过训练后能够较好地拟合实际数据从而进行预测。
