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神经网络：使用Python从零构建卷积神经网络、LSTM及常规神经网络

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简介：
本书详细介绍如何利用Python编程语言从头开始搭建卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和传统人工神经网络，适合对深度学习感兴趣的读者。 神经网络：用Python语言从零开始实现的卷积神经网络、LSTM神经网络和其他类型的神经网络。

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  • 神经网络：使用Python从零构建卷积神经网络、LSTM及常规神经网络
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    本书详细介绍如何利用Python编程语言从头开始搭建卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和传统人工神经网络，适合对深度学习感兴趣的读者。 神经网络：用Python语言从零开始实现的卷积神经网络、LSTM神经网络和其他类型的神经网络。
     
  • 从零构建神经网络：卷积神经网络(CNN)之旅
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    本课程带领初学者从零开始探索和构建卷积神经网络(CNN)，详细介绍其原理与实践应用。 本段落主要通过代码实例详细介绍了卷积神经网络（CNN）架构中的卷积层、池化层和全连接层，希望对您的学习有所帮助。 卷积神经网络的基础内容可以参考相关资料。通常情况下，一个典型的卷积神经网络包括以下三个部分：卷积层、池化层以及全连接层。下面将分别介绍这三个组成部分的具体细节： 2.1 卷积层 在讨论卷积神经网络中的“卷积”时，需要注意到它与信号处理领域中所说的“卷积”的区别。后者通常涉及镜像相乘和求和的操作过程；而在CNN的上下文中，“卷积操作”则直接进行元素对应位置上的乘法运算之后再求和，无需执行任何翻转或对称变换。 如上图所示（此处应有相关示意图），最左侧为输入数据，中间部分表示用于计算的“卷积核”，而右侧则是经过上述步骤后得出的结果。具体来说，在给定一个3x3大小的卷积核的情况下，可以观察到绿色和红色标记框内的操作过程： - 绿色方框中的例子展示了如何将卷积核与输入数据进行逐点相乘，并求其总和来获得输出值； - 类似地，对于图中用红圈标出的位置也可以通过相同的方法计算得到相应的结果。 以上便是关于CNN架构核心组件之一——“卷积层”的简要说明。
     
  • 卷积神经网络-3.1: 卷积神经网络详解
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    本节详细介绍卷积神经网络(CNN)的基本原理与架构，包括卷积层、池化层和全连接层的工作机制及其在图像识别中的应用。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，特别擅长处理具有网格结构拓扑的数据，如时间序列数据或图像。CNN通过使用卷积层来捕捉输入的局部特征，并利用池化操作进行下采样以减少参数数量和计算量。这种架构使得卷积神经网络在计算机视觉领域取得了突破性的成果，例如物体识别、面部识别以及场景解析等任务中表现优异。 此外，由于其能够自动学习到抽象表示的能力，CNN被广泛应用于各种自然语言处理问题上，如文本分类、情感分析及机器翻译等领域。近年来的研究还表明卷积神经网络对于序列数据的建模同样有效，并且在诸如语音识别和蛋白质结构预测等任务中也展现出了强大的潜力。 总之，随着硬件技术的进步以及算法优化工作的不断深入，未来卷积神经网络将在更多领域发挥更大的作用。
     
  • 卷积神经网络与递归神经网络（构建及数据处理）
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    本课程聚焦于介绍卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)，涵盖其原理、架构及其在图像和序列数据分析中的应用，深入讲解模型构建方法与数据预处理技术。 卷积神经网络和递归神经网络用于构建神经网络并进行数据处理。这两种网络在不同的应用场景中有各自的优势：卷积神经网络擅长图像识别与分类任务；而递归神经网络则适用于序列数据的分析，如自然语言处理等。通过结合这些技术，可以实现复杂的数据理解和模式识别功能。
     
  • 卷积神经网络
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    卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别等领域。它通过模仿人脑视觉机制处理信息，具有局部感知野、权值共享和下采样等特性。 ### 卷积神经网络概述 #### 一、引言与图像分类 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，尤其在图像分类任务中表现出色。图像分类是计算机视觉的一个核心部分，它可以通过监督或无监督的方式实现。在监督学习框架下，我们提供一个包含图片及其标签的数据集进行训练，目标是使模型能够准确地对未知的新图象进行分类。 #### 二、KNN与图像分类 ##### 2.1 K最近邻算法(KNN) KNN是一种简单的机器学习方法，用于解决分类问题。在处理图像时，该方法通过比较待分类的图片和已知类别样本之间的像素值差异来确定其所属类别的概率。常用的度量包括L1距离（即曼哈顿距离）及L2距离（欧几里得距离）。具体步骤如下： 1. **计算距离**：首先测量待分类图像与所有训练集中已有标签图像间的相似性或不同。 2. **选择邻居**：选出最近的K个已知样本作为参考点。 3. **投票决定**：依据这K个最接近的样本所属类别，通过多数表决的方式确定测试图片应该被归类到哪一个分类。 #### 三、线性分类与损失函数 线性分类器是一种简化版的方法，用于将输入图像映射至各个可能的输出类别。常见的有支持向量机(SVM)和Softmax分类器两种形式。 ##### 3.1 多类SVM损失函数 多类SVM的主要目标是最大化正确标签得分与其他所有错误标签之间的差距，以确保模型能够准确地区分不同种类的数据点。其数学表达式如下： \[ L_i = \sum_{j\neq y_i} max(0, s_j - s_{y_i} + \Delta) \] 这里\(s_j\)表示第j个类别的得分值，而\(s_{y_i}\)是正确类别对应的分数。常数Δ通常设定为1。 ##### 3.2 Softmax损失函数 Softmax损失主要用于多分类问题，并且能够将模型的输出转换成概率形式，便于后续处理和解释。该方法通过最小化预测值与真实标签之间的交叉熵来优化模型性能。 #### 四、卷积神经网络的基本组件 ##### 4.1 卷积层 作为CNN的关键组成部分之一，卷积层的主要任务是从输入图像中提取有用的特征信息。其操作包括： - **滤波器(Filter)**：也称核(kernel)，用于捕捉特定的视觉模式。 - **步长(Stride)**：定义了过滤器移动时跨越像素的数量。 - **填充(Padding)**：为了减少卷积过程中的尺寸缩小，可以向图像边缘添加额外的零值。 例如，对于一个32x32x3大小的标准RGB图片，应用11x11x3滤波器、步长为4且不进行边框补全，则输出特征图的维度将是55x55x96。 ##### 4.2 池化层 池化层的功能在于减少数据量以降低计算负担，并有助于避免过拟合现象。常见的操作包括最大值池化和平均值池化两种方式。 ##### 4.3 RELU激活函数 使用ReLU（Rectified Linear Unit）作为激活函数，可以有效缓解梯度消失问题并提升模型的学习效率。 #### 五、卷积神经网络的结构 典型的CNN架构由一系列连续堆叠的卷积层、RELU层以及池化层构成，并最终通过几个全连接层完成分类任务。一个常见的框架如下： - 输入层 - 多个交替排列的卷积+ReLU+池化的组合块 - 全连接网络及额外的ReLU激活步骤 - 输出决策 #### 六、流行模型简介 - **LeNet**：早期的一个CNN实例，主要用于手写数字识别任务。 - **AlexNet**：在2012年的ImageNet竞赛中获胜的架构，极大地推动了深度学习技术的发展。 - **GoogLeNet(Inception)**：通过引入Inception模块来有效利用不同空间尺度的信息。 - **ResNet**：借助残差块的设计解决了深层网络训练中的退化问题。 这些模型及其设计理念为后续CNN的研究和开发奠定了基础。
     
  • 使用手动与torch.nn方法构建卷积神经网络、空洞卷积及残差神经网络
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    本项目深入探讨了利用PyTorch框架实现卷积神经网络(CNN)、空洞卷积(Dilated Convolution)和残差神经网络(ResNet)，结合手动编码与预定义模块，以优化图像识别任务的性能。 1. 二维卷积实验 手写实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验。从训练时间、预测精度以及损失函数的变化等多个角度分析实验结果（建议使用图表形式展示）。同时，利用`torch.nn`库来实现二维卷积，在相同的数据集上执行同样的实验并进行全面的对比分析。 还需对不同超参数的影响进行研究和比较，比如卷积层数量、卷积核大小、批量大小以及学习率等。至少选择其中一到两个方面深入探讨。 2. 空洞卷积实验 使用`torch.nn`库实现空洞卷积，并保证膨胀因子（dilation）满足HDC条件如1, 2, 5，并堆叠多层进行训练，同样在至少一个数据集上执行实验。从多个角度分析其效果：包括但不限于训练时间、预测精度和损失函数的变化。 将所得到的空洞卷积模型与普通二维卷积网络的结果进行对比研究，在上述提到的角度下展开详细的比较分析。 此外，还需对不同超参数的影响做进一步的研究，比如层数量、核大小以及膨胀因子的选择等。至少选择其中一到两个方面深入探讨（选作）。 3. 残差网络实验 根据给定的结构实现残差网络，并在至少一个数据集上进行训练和测试。从多个角度分析其性能：包括但不限于训练时间、预测精度及损失函数的变化。
     
  • BP_SOC_SOC_BP_SOC_神经网络SOC_神经网络_SOC神经网络
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    本项目聚焦于基于神经网络的系统芯片(SOC)设计与优化，探索高效的硬件架构以支持复杂的人工智能算法实现。 BP神经网络可以用于SOC（荷电状态）估算。在实现过程中，可以通过编写MATLAB的M文件来构建和训练BP神经网络模型，以提高电池管理系统中SOC估计的精度。这种方法利用了BP算法的有效性及其对非线性问题的良好适应能力。