Advertisement

神经网络及深度学习课程实践代码，涵盖线性回归、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、高斯混合模型和深度强化学习

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本课程提供全面的神经网络与深度学习实践代码，包括线性回归、前馈神经网络、卷积及循环神经网络、注意力机制、高斯混合模型和深度强化学习等内容。 1. 热身练习 warmup 本小节作业的主要内容是熟悉基本的numpy操作，因为numpy在Python语言中是一个非常实用的矩阵处理工具包。 2. 线性回归模型 Linear Regression 3. 线性模型、支持向量机 support vector machine 和 Softmax 回归 Softmax Regression 4. 前馈神经网络 Simple Neural Network 利用numpy实现全连接神经网络 5. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network (CNN) 使用卷积神经网络处理MNIST 数据集分类问题。 6. 循环神经网络 Recurrent Neural Network (RNN) 基于循环神经网络的唐诗生成问题 7. 注意力机制 Attention Mechanism 利用sequence to sequence 模型将一个字符串序列逆置。 采用attentive sequence to sequence 模型进行同样的任务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 神经网络及深度学习课程实践代码，涵盖线性回归、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、高斯混合模型和深度强化学习
    优质
    本课程提供全面的神经网络与深度学习实践代码，包括线性回归、前馈神经网络、卷积及循环神经网络、注意力机制、高斯混合模型和深度强化学习等内容。 1. 热身练习 warmup 本小节作业的主要内容是熟悉基本的numpy操作，因为numpy在Python语言中是一个非常实用的矩阵处理工具包。 2. 线性回归模型 Linear Regression 3. 线性模型、支持向量机 support vector machine 和 Softmax 回归 Softmax Regression 4. 前馈神经网络 Simple Neural Network 利用numpy实现全连接神经网络 5. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network (CNN) 使用卷积神经网络处理MNIST 数据集分类问题。 6. 循环神经网络 Recurrent Neural Network (RNN) 基于循环神经网络的唐诗生成问题 7. 注意力机制 Attention Mechanism 利用sequence to sequence 模型将一个字符串序列逆置。 采用attentive sequence to sequence 模型进行同样的任务。
     
  • 深度学习期末复习指南：绪论、机器学习基础、前馈神经网络、深度模型优化、正则化、卷积神经网络及循环神经网络
    优质
    本复习指南全面覆盖深度学习核心概念与技术，包括机器学习基础、前馈与卷积神经网络等关键领域，助力期末考试高效备考。 绪论部分涵盖了从人工智能到机器学习再到深度学习的发展历程，并介绍了机器学习的三要素、神经网络经历的三次兴起与两次衰落以及大模型的相关内容。在基础理论方面，文章探讨了梯度下降算法的应用、数学及线性代数的基础知识、线性模型和感知机的工作原理。 前馈神经网络部分重点讲解了BP（反向传播）算法，并深入讨论了深度学习中的优化问题，包括非凸优化方法的使用技巧以及数据预处理的重要性。此外还介绍了正则化技术在解决过拟合问题中的作用与应用。 卷积神经网络章节详细解析了CNN的基本概念、卷积运算及其参数的学习过程，同时阐述了感受野的概念和稀疏交互的意义，并且解释了权值共享机制如何帮助实现平移不变性。池化操作的作用也被重点介绍，此外还探讨了转置卷积与空洞卷积的应用场景。 循环神经网络部分则着重于RNN模型的记忆能力、双向循环神经网络的特点以及解决长程依赖问题的方法，并深入分析了LSTM（长短时记忆）网络和门控机制的设计原理。同时文中也介绍了处理序列数据的多种方法，包括深层循环神经网络等高级架构的应用场景。 综上所述，该内容不仅涵盖了如前馈神经网络、卷积神经网络及循环神经网络在内的常见模型与算法介绍，还进一步剖析了这些技术背后的理论基础及其工作机理。
     
  • 卷积神经网络——深度学习
    优质
    卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的重要模型，通过多层卷积提取特征，广泛应用于计算机视觉领域。 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，在图像识别和处理任务中表现出色。其主要特点是利用卷积层和池化层来提取并学习图像特征，并通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **基础知识** - **二维互相关运算**：这是卷积神经网络的基础操作，输入数组与卷积核（也叫滤波器）进行相互作用。具体来说，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置计算子区域乘积和。 - **二维卷积层**：该过程通过将输入数据与多个卷积核执行互相关运算，并加上偏置来生成输出特征图，表示特定空间维度上的特征信息。 - **感受野**：一个重要的概念是“感受野”，即单个神经元可以接收的局部区域。随着网络层次加深，每个元素的感受野增大，能够捕捉更广泛的输入数据模式。 - **卷积层超参数**：包括填充（padding）和步幅（stride），用于控制输出尺寸的一致性和移动速度；此外还有多个输入通道的概念，这允许处理多维图像，并通过1×1的卷积核调整通道数量。 2. **简洁实现** - 使用PyTorch中的`nn.Conv2d`可以轻松创建二维卷积层。该函数接受参数如输入和输出通道数、卷积核大小、步幅以及填充等。 - `forward()`方法接收四维张量作为输入（批量大小，通道数量，高度及宽度），并返回同样结构的张量但可能改变的是特征图的数量及其尺寸。 3. **池化操作** - 池化层用于减少计算复杂度和防止过拟合。它们通过对输入数据进行下采样来实现这一点。 - 最大池化选择窗口内的最大值，而平均池化则取窗口内所有值的均值得到输出；PyTorch中的`nn.MaxPool2d`能够执行这些操作。 4. **LeNet** - LeNet是早期用于手写数字识别的一个卷积神经网络架构。它由Yann LeCun提出，包含一系列卷积层、池化层和全连接层。 5. **常见CNN模型** - **AlexNet**：在ImageNet竞赛中取得突破性进展的深度学习模型，首次证明了深层结构在网络图像识别中的有效性。 - **VGG网络（Visual Geometry Group）**：以其深且窄的设计著称，大量使用3×3卷积核以增加网络深度和复杂度。 - **NiN (Network in Network)**：引入微小的全连接层来增强特征表达能力。 - **GoogLeNet (Inception Network)**：采用创新性的“inception”模块设计，允许不同大小的滤波器并行工作以提高计算效率和模型性能。 这些架构的发展推动了卷积神经网络的进步，并使其成为现代深度学习系统的核心组成部分。对于图像分类、目标检测、语义分割及图像生成等领域而言，理解和掌握CNN的基本原理与实现方式至关重要。
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
    优质
    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • 实践中的深度学习—卷积神经网络
    优质
    本课程深入探讨了卷积神经网络在实际应用中的运作原理与技巧，旨在帮助学员掌握其核心概念及开发技术。 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层构成。在原始输入上进行特征提取是通过卷积操作实现的。简而言之，就是在一个个小区域中逐个提取特征。 以一个例子为例：第一次卷积可以提取低层次的特征；第二次则能获取到中间级别的特征；而第三次则是高层次的特性。随着不断的深入和压缩，最终会得到更高层面上的特征——也就是对原始输入进行一步步浓缩后得出的结果，这使得最后获得的特性更加可靠。 基于这些高级别的特征，我们可以执行各种任务，例如分类或回归等操作。卷积层之所以得名于“卷积”，是因为它使用了这种运算方式；然而，在实践中通常采用互相关（cross-correlation）来进行计算。