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深度神经网络之机器学习第六部分

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简介：
本部分深入探讨深度神经网络在机器学习中的应用，重点讲解高级架构和算法，结合实际案例分析其在复杂数据集上的训练与优化技巧。 1. 全面比较卷积神经网络（CNN）与全连接网络的异同。 2. 推导神经网络前向传播及反向传播算法中的优化迭代公式。 3. 熟练掌握一种深度神经网络的算法及其应用，并提供在人脸识别、身份证识别以及通用手写体识别等方面的两个以上实际案例和效果；同时介绍transformer模型，将其与上述方法进行性能对比。

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  • 深度神经网络之机器学习第六部分
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    本部分深入探讨深度神经网络在机器学习中的应用，重点讲解高级架构和算法，结合实际案例分析其在复杂数据集上的训练与优化技巧。 1. 全面比较卷积神经网络（CNN）与全连接网络的异同。 2. 推导神经网络前向传播及反向传播算法中的优化迭代公式。 3. 熟练掌握一种深度神经网络的算法及其应用，并提供在人脸识别、身份证识别以及通用手写体识别等方面的两个以上实际案例和效果；同时介绍transformer模型，将其与上述方法进行性能对比。
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
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    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。
     
  • Coursera 深度学习 第一课：神经网络与深度学习 练习全部
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    本课程为Coursera平台上的深度学习系列课程的第一部分，专注于介绍神经网络和深度学习的基础知识，并通过实践练习加深理解。 吴恩达在Coursera上的深度学习课程第一课介绍了神经网络和深度学习的基础知识。该课程的课后练习旨在帮助学生巩固所学内容，并通过实际操作加深理解。
     
  • MATLAB深度学习：包含机器学习、神经网络等...
    优质
    本书深入浅出地介绍了如何使用MATLAB进行深度学习实践，涵盖机器学习和神经网络等多个领域，适合初学者与进阶读者参考。 开始使用MATLAB进行深度学习和人工智能的深入入门指南。本书首先介绍机器学习的基础知识，然后逐步过渡到神经网络、深度学习以及卷积神经网络的学习。《MATLAB 深度学习》一书在理论与应用相结合的基础上，采用 MATLAB 作为编程语言和工具来展示书中案例研究中的示例。 通过这本书，你将能够解决一些当今世界上的大数据问题、智能机器人以及其他复杂的数据难题。你会了解到深度学习是现代数据分析和使用中更为复杂的机器学习方面，并且更加智能化。 本书内容包括： - 使用MATLAB进行深度学习 - 发现神经网络及多层神经网络的工作原理 - 掌握卷积与池化层的运用方法 - 通过一个MNIST示例来实践这些知识 目标读者：希望使用 MATLAB 学习深度学习的人士。有一定 MATLAB 经验会更有帮助，但不是必须的。
     
  • 深度学习神经网络(DNN)
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    深度学习神经网络（DNN）是一种模仿人脑工作方式的人工智能技术，通过多层结构学习数据特征，广泛应用于图像识别、语音处理和自然语言理解等领域。 个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络。
     
  • 深度学习工具箱：分析深度神经网络的利器
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    深度学习工具箱提供强大的功能与模块，助力研究者和工程师构建、训练及评估复杂的深度神经网络模型，是进行机器学习项目开发不可或缺的资源。 深度学习工具箱（开发阶段） 这是一组用于分析和可视化深度神经网络的工具。 该工具箱最初的目的是为了可视化网络以解决图像分类任务。这项工作的动机源于以下论文： Jason Yosinski，Jeff Clune，Anh Nguyen，Thomas Fuchs 和 Hod Lipson 在2015年国际机器学习大会（ICML）的深度学习研讨会上发表的研究成果。 主要设计目标包括但不限于： 模块化：可以在通用核心功能的基础上添加新的工具 框架不可知性：该工具箱应支持不同的神经网络框架，例如TensorFlow、Torch和Caffe等。 清晰的API：定义接口以便在其他程序中使用这些工具 全面的命令行界面（CLI）：允许从命令行或脚本运行所有工具 易于使用的图形用户界面（GUI）：提供对工具直观的操作方式 这项工作目前仍在进行之中。以下记录了一些已经实现的功能。 功能性： 展示了用于不同形状分类任务的网络可视化示例 主窗口包括选定层的激活情况
     
  • 卷积神经网络——深度学习
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    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。
     
  • 神经网络GUI分类识别-深度学习
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    本项目运用深度学习技术，通过构建神经网络模型实现图形用户界面(GUI)元素的自动分类与识别，以提高用户体验和自动化水平。 深度学习中的神经网络可以用于GUI分类识别。