python基础教程ppt,铜仁网站优化,小程序商店怎么注销,代理公司在线观看文章目录 多层感知机#xff08;MLP#xff0c;Multilayer Perceptron#xff09;神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处#xff1a;不同之处#xff1a;总结 为什么要使用神经网络CNN卷积层#xff1a;池化层#xff1a;全连接层#xff1a; 卷积神经网络的优势pad… 文章目录 多层感知机MLPMultilayer Perceptron神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处不同之处总结 为什么要使用神经网络CNN卷积层池化层全连接层 卷积神经网络的优势padding的作用 多层感知机MLPMultilayer Perceptron
MLP是一种基于前馈神经网络Feedforward Neural Network的深度学习模型由多个神经元层组成其中每个神经元层与前一层全连接。多层感知机可以用于解决分类、回归和聚类等各种机器学习问题。 MLP也叫人工神经网络ANNArtificial Neural Network除了输入输出层它中间可以有多个隐层最简单的MLP只含一个隐层即三层的结构如下图
神经网络定义
神经网络Neural Network是一种受到生物神经系统启发的计算模型用于模拟和解决各种机器学习和人工智能任务。它由多个互连的节点或神经元层次结构组成每一层都包含多个神经元这些神经元之间通过带有权重的连接相互链接。神经网络的核心思想是通过学习这些权重来执行复杂的任务例如分类、回归、图像识别、自然语言处理和控制等
结构神经网络通常包括输入层、隐藏层可以有多层和输出层。每一层都由多个神经元组成它们之间通过连接进行信息传递。
权重权重是每个连接的参数决定了信号如何在网络中传播。通过训练神经网络会自动调整这些权重以适应特定任务。
激活函数激活函数用于引入非线性性质使神经网络能够学习复杂的函数。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLURectified Linear Unit和Tanh等。
前向传播在前向传播过程中输入数据从输入层流向输出层通过层与层之间的权重和激活函数的组合来生成预测结果。
反向传播反向传播是神经网络的训练过程它使用损失函数来计算预测与实际值之间的误差然后通过链式法则来更新权重以减小误差。
MLP与神经网络的异同
相同之处
MLP是神经网络的一种它们都由神经元和层组成可以用于各种机器学习任务。它们都使用激活函数来处理输入数据。
不同之处
MLP是神经网络的一个子集而神经网络是一个更广泛的概念可以包括各种不同类型的结构如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN。MLP通常是前馈的而神经网络可以包括循环连接和卷积结构适用于不同类型的数据和任务。
总结
多层感知机是神经网络的一种特定形式用于监督学习任务而神经网络是一个更通用的术语包括多种不同类型的网络结构
为什么要使用神经网络
自动特征提取神经网络能够自动学习特征不需要手动提取特征这有助于简化问题的处理。 在机器学习中进行分类任务我们首先就需要明确特征和标签而特征数目的选取将决定模型的好坏征数目过少欠拟合如果特征数目过多过拟合意味着我们需要花费大量时间精力在特征工程上
适用性广泛神经网络在各种领域中都表现出色包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、控制系统等。它们可以用于解决多种复杂的问题。
非线性建模神经网络通过激活函数引入非线性可以处理复杂的非线性关系这在许多现实世界问题中非常重要。
可扩展性神经网络可以根据任务的复杂性进行扩展可以构建深度神经网络深度学习来解决更复杂的问题。
泛化能力当经过训练后神经网络通常能够很好地泛化到之前未见过的数据这是因为它们具有适应新数据的能力
CNN
卷积神经网络(Convolutional Neural NetworkCNN)是传统神经网络的一个改进它包括三个基本层
卷积层
CNN的核心是卷积层这些层使用卷积操作来提取图像中的特征。卷积操作通过滑动一个小的滤波器卷积核在输入图像上将局部区域与滤波器进行卷积操作从而捕捉特定特征例如边缘、纹理等。 卷积可以理解为一种类似于加权运算的操作
在进行卷积操作之前需要定义一个过滤器(卷积核)其中的每一格都有一个权重值。
卷积的过程是将每个格子中的权重值与图片对应的像素值相乘并累加所得到的值就是特征图FeatureMap经过卷积运算后的神经元集合中的一个值。 注意 卷积核的通道数与输入数据的通道数相同卷积核的个数与输出的通道数相同 池化层
在卷积层之后通常会添加池化层。池化层通过取局部区域的最大值或平均值来降低特征图的维度从而减小计算复杂度并提取最重要的信息。
全连接层
在卷积和池化层之后通常有一个或多个全连接层用于将提取的特征映射到最终的分类或回归结果
CNN通过“局部连接”和“参数共享”可以更高效地完成图像识别任务
局部连接每个神经元不再和上一层的所有神经元连接而只和上一层相邻的局部区域内的神经元连接。 参数共享在卷积的过程中一个卷积核内的参数是共享的
卷积神经网络的优势
特征学习CNN 能够自动学习图像的特征无需手动提取特征。这使得它们非常适合图像处理任务如图像分类、物体检测和图像分割。
平移不变性CNN 使用卷积操作来捕获局部特征具有平移不变性。这意味着模型能够识别相同特征的不同实例无论它们在图像中的位置如何。
参数共享卷积层中的参数共享使得网络更加高效减少了需要训练的参数数量降低了过拟合的风险。
适用性广泛CNN 不仅仅适用于图像处理还可用于其他网格结构数据的处理如文本分类和音频识别。
深度学习CNN 可以扩展为深度卷积神经网络即深度学习模型可以处理更复杂的问题并在大规模数据上取得显著的性能提升。
padding的作用
由于过滤器(卷积核)在移动到边缘的时候就结束了中间的像素点比边缘的像素点参与计算的次数要多。因此越是边缘的点对输出的影响就越小我们就有可能丢失边缘信息。
为了解决这个问题可以进行填充(padding),即在图片外围补充一些像素点并将这些像素点的值初始化为0。
特征图尺度计算与参数共享: 输入尺寸2*填充尺寸-卷积核大小/ 移动步长 1
