Advertisement

神经网络与深度学习技术详解

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

简介：
《神经网络与深度学习技术详解》深入浅出地介绍了神经网络和深度学习的基本原理、算法及应用案例，适合初学者和技术爱好者阅读。 深度学习的概念源自人工神经网络的研究领域。多层感知器是一种包含多个隐层的深度学习架构，它能够通过组合低层次特征来形成更加抽象且高级别的表示形式，用于识别属性类别或提取特定特征。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 神经网络与深度学习技术详解
    优质
    《神经网络与深度学习技术详解》深入浅出地介绍了神经网络和深度学习的基本原理、算法及应用案例，适合初学者和技术爱好者阅读。 深度学习的概念源自人工神经网络的研究领域。多层感知器是一种包含多个隐层的深度学习架构，它能够通过组合低层次特征来形成更加抽象且高级别的表示形式，用于识别属性类别或提取特定特征。
     
  • Python深度学习：探索深度学习技术与神经网络...
    优质
    《Python深度学习》一书带领读者深入浅出地理解并实践深度学习及神经网络技术，利用Python语言进行高效编程和模型构建。 探索先进的人工智能深度学习模型及其应用 通过使用流行的Python库如Keras、TensorFlow和PyTorch来研究先进的深度学习技术和它们在计算机视觉与自然语言处理（NLP）中的应用场景。 本书特色： - 建立神经网络及深度学习的坚实基础，利用Python相关库。 - 探索高级深度学习技术及其在计算视觉和NLP领域的应用。 - 学习如何使用强化学习使计算机能在复杂环境中导航，并理解支撑流行游戏如围棋、Atari 和Dota背后的先进算法。 随着人工智能在商业和消费者需求中的广泛应用，深度学习已经成为当今及未来市场需求的关键。本书旨在探索深度学习技术并培养读者的深度学习思维模式，以便将其应用于智能的人工智能项目中。 第二版将深入介绍深度学习的基础知识，包括深层神经网络及其训练方法，并利用高性能算法与流行Python框架进行实践操作。您还将了解不同的神经网络架构如卷积网络、递归网络和长短期记忆（LSTM）等，解决图像识别、自然语言处理及时间序列预测等问题。 本书最后将使读者掌握实用的深度学习知识并理解其实际应用案例。 - 掌握神经网络及其深度学习过程背后的数学理论 - 使用卷积网络与胶囊网络调查并解决问题中的计算机视觉挑战 - 通过变分自编码器和生成对抗性网路（GAN）解决生成任务 - 理解强化学习，并掌握代理在复杂环境下的行为模式 - 利用递归网络(LSTM, GRU)及注意模型完成复杂的自然语言处理任务 本书适合数据科学家、机器学习工程师以及深度学习的初学者，这些读者已经具备了基础的机器学习概念和一些使用Python编程的经验。同时建议有一定的数学背景并理解微积分与统计学的概念。
     
  • 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。
     
  • 卷积神经网络(CNN)详解：深度学习视角
    优质
    本篇文章详细解析了卷积神经网络（CNN）的基本原理和结构，并从深度学习的角度探讨其应用与优化。适合初学者及进阶读者阅读。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中的重要模型之一，在图像处理、计算机视觉、语音识别以及自然语言处理等多个领域有着广泛的应用。其设计灵感来源于生物视觉系统结构，特别是大脑的视觉皮层区域。 1. 卷积层：卷积神经网络的核心在于卷积层的设计，通过一组可训练的滤波器（或权重）对输入图像进行扫描操作。每个滤波器在滑动过程中执行逐元素乘法并求和，生成一个特征映射图，并且可以捕捉到不同的视觉特性如边缘、纹理等。 2. 偏置项：除了卷积层中的滤波器参数外，还包含偏置值用于调整输出的强度水平。这确保了网络在面对微小变化时仍能保持稳定性与鲁棒性。 3. 激活函数：非线性的激活函数如ReLU（修正线性单元）被应用于卷积操作的结果中，以引入复杂模式的学习能力。 4. 池化层：CNN通常配备有池化层来减少数据的空间维度。最大值池化和平均池化是两种常见的类型，它们分别通过选择局部区域的最大或平均值来进行降维处理。 5. 全连接层：经过卷积与池化的步骤后，网络会进入全连接阶段将特征图展平，并将其输入到一个多层感知机（MLP）结构中进行分类或者回归任务的执行。 6. 批量归一化技术：批量规范化通过对每批数据应用标准化来加速训练过程并提高模型鲁棒性与泛化能力。 7. 权重共享机制：卷积神经网络利用同一滤波器在不同位置使用相同的权重，大大减少了参数的数量并且降低了过拟合的风险。 8. 深度学习框架的支持：实现CNN通常需要依赖于深度学习平台如TensorFlow、PyTorch或Keras等。这些工具提供了便捷的API以帮助开发者构建和训练复杂的神经网络模型。 9. 数据预处理步骤：在应用卷积神经网络之前，数据往往要进行归一化、增强（例如翻转、裁剪）以及标准化等一系列操作来提升模型性能。 10. 学习率策略调整：学习速率的管理是优化CNN的关键。固定的学习速率、衰减机制和自适应方法如Adam及RMSprop等都是常用的技巧。 综上所述，卷积神经网络因其独特的结构与功能，在处理视觉任务方面占据了核心地位，并且随着技术的发展不断涌现出新的变种以进一步提升其性能表现。
     
  • 深度学习神经网络(DNN)
    优质
    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。
     
  • 神经网络与深度学习（中文版）
    优质
    《神经网络与深度学习》是一本深入浅出地介绍人工神经网络和深度学习技术原理及其应用实践的书籍。中文版致力于帮助读者理解并掌握这一前沿科技领域的核心知识。 《神经网络与深度学习》中文版，带目录高清版，作者是Michael Nielsen。
     
  • 深度学习与神经网络实验1
    优质
    本课程为学生提供实践平台，探索深度学习和神经网络的核心概念和技术。通过一系列实验项目，学员将掌握模型构建、训练及优化技巧。 请使用线性回归模型拟合以下两组数据（也可以选择逻辑回归或感知器算法）。第一组数据为：[1, 1], [2, 3], [2, 1], [1, 0], [5, 2], [4, 0], [3, 1], [4, 3], [7, 3]。第二组数据为：[0.067732, 3.176513],[0.427810, 3.816464],[0.995731, 4.550095],[0.738336, 4.256571],[0.981083, 4.560815],[0.526171, 3.929515],[0.378887, 3.526170],[0.033859, 3.156393],[0.132791, 3.110301],[0.138306, 3.149813],[0.247809, 3.476346],[0.648270, 4.119688],[0.731209, 4.282233],[0.236833, 3.486582],[0.969788, 4.655492],[0.607492, 3.965162],[0.358622, 3.514900],[0.147846, 3.125947]。
     
  • 深度学习与神经网络实验04
    优质
    本课程为《深度学习与神经网络》系列实验第四部分，侧重于实践操作和项目应用，旨在通过编程实现神经网络模型来解决实际问题，帮助学生深入理解深度学习核心概念和技术。 利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导，而tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。这些样本的数量足够用来训练一个非常复杂的模型（例如深层的CNN神经网络）。它经常被用作新模式识别模型的基准测试案例，同时也为学生和研究者们提供了一个方便执行实验的数据集。此外，MNIST数据集相对较小，可以直接在笔记本电脑CPU上运行。 题目要求： 补全full_connection_numpy.ipynb 和 full_connection_tensorflow.ipynb中空缺的部分。
     
  • 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。