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Python实战!从头建神经网 首先,这本书从神经网络的简要概述开始,提供了机器学习算法结构的一般背景。对于将神经网络作为第一个机器学习算法的人来说,这本书可以帮助他们理解诸如“特征”和“标签”等术语。 砦夸来,我们开始编写第一个神经元,创建神经元层,构建激活函数,计算损失,并使用各种优化器进行反向传播。 本书涵盖了使用纯粹的原始Python(没有第三方库)展示的所有内容。然后,您将学习如何使用NumPy(Python中进行数学运算的首选第三方库)执行相同的操作,因为学习更多关于NumPy的知识可能是本书的一个重要附带收益。 在本书中,您将: 编写神经元 学习如何将这些神经元连接成层 编写激活函数:修正线性(ReLU)、Softmax、Sigmoid和线性 计算交叉熵损失 使用反向传播进行梯度计算和使用优化器进行参数更新:随机梯度下降(SGD)、AdaGrad、RMSprop和Adam 最重要的是:从头开始构建和训练一个完整的神经网络,使用Python编写代码,一路上学到很多!
阿德莱德COMP3315作业攻略 阿德莱德大学的COMP3315课程中,第三份实践作业已经完成解析。以下是详细步骤: 优化神经网络:实现神经网络可能是一个挑战。你需要理解不同类型的层(如全连接层、卷积层)、激活函数(如ReLU、sigmoid、tanh等)、优化器(如SGD、Adam等)以及损失函数(如交叉熵损失、均方误差损失等)。通过深入理解和实践,优化这些组件以获得最佳模型性能。 选择合适的学习率和训练参数:这是神经网络训练中的关键问题。选择正确的学习率对于网络的收敛速度和最终性能至关重要。学习率过大可能导致网络无法收敛,而学习率过小则可能导致训练速度过慢。你需要在几个不同的学习率之间进行选择,看看哪个能够产生最好的结果。此外,你还需要考虑其他参数,如批次大小和训练的轮数(epoch)。 通过这些步骤,你可以更好地理解和掌握神经网络的实现和优化,从而在阿德莱德大学的COMP3315课程中取得更好的成绩。
【中国科学院团队用数学研究深度学习,助力理解神经网络深度的有效性】 #深度学习# 的成功已经无需多言。一直以来,研究者们都尝试从数学角度去解释神经网络的有效性。然而,由于网络的结构可以看作是高维线性变换和逐元素的非线性变换(如 ReLU 激活函数)之间的多重复合,因此实际上并没有很好的数学工具去破解这样复杂的结构。 所以,对于#神经网络# 的理论研究往往局限在诸如网络的逼近、优化、泛化以及其他观测到的现象等方面。 如果抛开理论的限制,一个无可争议的事实是:更宽、更深的网络总是有着更好的效果。小到几层的全连接网络、大到万亿规模的#大模型# ,都一致性地保持着这样的规律。 那么,如何从理论上理解这样的事实?激活函数又在其中扮演什么样的角色? 相比于宽度,对深度的研究更加具有挑战性,因为层数的增加还伴随着非线性函数的不断复合。 戳链接查看详情:
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浙大大三必备:全连接与卷积神经网络详解 大家好!今天我们来聊聊全连接神经网络(FCNN)和卷积神经网络(CNN)的基础理论知识。这些内容可是重点哦!FCNN就是全连接神经网络,而CNN则是卷积神经网络。无论是前向传播公式还是反向梯度算法,我都会详细讲解,记得做好笔记哦! 全连接神经网络(FCNN)的六大组成部分 图片集向量到激活层数值集的映射:这一步是将输入的图片集向量映射到激活层的数值集。 激活层ReLU函数:ReLU函数是激活层的核心,它的正方向决定了神经网络的非线性。 元组保存:结合前两层的元组保存,方便后续处理。 模块化处理:处理前向反向传播、层归一化、随机失活算法(防止过拟合)。 优化算法:包括SGD随机梯度下降、SGD with Momentum梯度下降伴随动量算法、NAG预测位置伴随动量优化式梯度下降。 学习率自适应算法:如Adagrad和RMSProp,这些算法可以自适应调整学习率。 FCNN的扩展:卷积层和池化层 卷积层:介绍了离散型卷积和卷积核的概念。卷积核扫描其实就是区间化提取特征,降低无效参数占比,从而提高提取特征效率。 池化层:进一步提取卷积后的最大结果,选取最大特征点位,尽可能降低所需计算参数量。 计算效率的提升:除了naive的点积模式,我们还可以对图片元素数组进行向量化大矩阵点乘来提高计算效率。 小心归一化:组归一化时要小心把不同层的无特征重组,应该缩小归一化范围来避免错误。 结语 在之后,我们还会介绍RNN循环神经网络和GAN的理论基础,然后就可以开展代码教学了!希望大家继续努力,加油! 最近我还在做其他两件事情:准备TOEFL考试,学习英语;了解SRM超分辨率时空显微镜的相关知识和论文,借助机器学习搭建一台LLSM。 很高兴和大家相遇,期待我们的下一次交流!
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PyTorch神经网络层详解 在PyTorch中,神经网络层是构建深度学习模型的关键组件。以下是一些常见的网络层及其功能: 砎ormalization Layers 正则化层 - 用于防止过拟合,帮助模型更好地泛化。 Recurrent Layers 循环层 - 类似于时序逻辑电路,通过前一时刻的状态和当前输入来更新hidden state。 Linear Layers 线性层 - 也称为全连接层(Fully Connected Layer)或密集层(Dense Layer),通过学习权重和偏置,从输入数据中提取有用特征,适用于分类、回归、生成等任务。 ᠄ropout Layers 丢弃层 - 利用随机丢弃一些神经元的输出,减少模型对训练数据的过拟合,提高泛化能力。 Transformer Layers 转换层 - 复杂且高级,适合有一定基础的开发者。 堎on-linear Activations 非线性激活函数 - 常用的有两个函数:ReLU和Sigmoid,它们为模型引入非线性特性。 这些网络层的组合和配置可以帮助你构建各种深度学习模型,解决不同的问题。
ᠧ垧𝑧解析 你是否好奇神经网络到底是什么?其实,它是一种深受人脑结构启发的计算模型哦!ኊ垧𝑧𑤼多相互连接的“神经元”组成,每个神经元都像人脑中的神经元一样,接收输入、应用权重并产生输出。这些神经元被巧妙地组织成不同的层:输入层、隐藏层和输出层。 输入层负责接收外部信息,隐藏层则执行复杂的计算、识别模式和提取特征,而输出层则提供最终结果或预测。神经元之间的连接由权重表示,这些权重决定了神经元之间影响的强度。ꊊ堦🀦𝦕𐦘痢经网络中的另一大亮点,它为网络引入了非线性,使得神经网络能够捕获更加复杂的模式。常见的激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。 现在,你是不是对神经网络有了更深入的了解呢?
神经网络学习指南:从基础到进阶 在工业界,神经网络的理解不仅仅是应用层面的问题。在大厂的面试中,我发现仅仅依靠记忆和拼凑是无法成功的。即使你的简历通过了初筛,后续的多轮面试也可能难以逾越。 那么,掌握神经网络原理到何种程度才算合格呢?首先,能够清晰地进行前向传播和反向传播是基础。例如,给定一个两层的神经网络用于回归或分类,能手动写出前向传播的过程,并使用链式法则推导反向传播,最好还能通过实际输入向量进行矩阵运算。 砥 𖦬᯼对常见的损失函数和激活函数需要熟悉,了解它们的优缺点。例如,softmax与sigmoid之间的联系,以及ReLU相对tanh的优势。 此外,候选人应对经典Paper有较深入的理解,并能够提出自己的见解。以ResNet为例,了解其结构为何能取得如此出色的效果。即便专注于图像分割,如果对YOLO的设计巧思一无所知,也很可能会被淘汰。 对于自己的专长领域,候选人需要有深刻的认知,了解最新的SOTA设计理念及其可能的缺陷。基础的矩阵运算理解(如高斯-乔丹求逆、奇异值分解等)也是加分项。 此外,若对传统图像处理方法如SIFT和HOG有所了解,将会大大加分。综上所述,从我的观察来看,这些要求是大厂研究岗位的基本标准,简而言之,就是“知其然,更要知其所以然”。 回到问题本身,硕士或博士不懂神经网络的原理在工业界的面试中几乎不可行。即便不考虑发表Paper的能力,缺乏对这些基本知识的理解,往往意味着找工作的机会渺茫。如今的行业标准不容小觑,熟悉经典Paper和自己专攻领域的重要性不言而喻。
深度学习调参心得分享,助你事半功倍! 最近发现深度学习越来越成熟了,调参的工作也变得相对简单了不少。其实很多时候,自己设计的参数还不如教程和框架的默认参数效果好。不过,我还是积累了一些小技巧,今天就来分享给大家,希望能帮到你们。 relu+bn:万精油组合 🙤𘪧简直是深度学习中的万精油,95%的情况下都能用。除非是一些特殊情况,比如回归问题或者ResNet的shortcut支路,才会用identity函数。sigmoid什么的,基本上已经从我的世界里消失了。 dropout:分类问题的神器 在分类问题中,dropout是个好东西。只需要在最后一层softmax前用上,就能有效防止过拟合。虽然它可能不会大幅提高accuracy,但对提升模型性能还是有帮助的。特别是当dropout前面的那层是之后要用的feature时,效果会更明显。 数据增强和shuffle:基本操作 数据增强和shuffle其实没啥好说的,但也不是随便加的。比如行人识别一般就不会加上下翻转的,因为现实中也不会碰到头朝下的异型种。 降学习率:逐步调整 随着网络训练的进行,学习率要逐渐降下来。如果你用TensorBoard,可能会发现在学习率下降的一瞬间,网络性能会有个巨大的提升。同样的,fine-tuning时也要根据模型性能设置合适的学习率。比如一个已经训练得很好的模型,你上来就用1e-3的学习率,那之前的工作就白做了。网络性能越好,学习率要越小。 TensorBoard:监视网络状态 寸 以前不怎么用TensorBoard,用了之后发现它太有帮助了。它能帮你监视网络的状态,方便调整参数。 随时存档模型:好习惯 要有随时存档模型的习惯,就像打游戏一样存档。把每个epoch和其对应的validation结果存下来,可以分析出开始overfitting的时间点,方便下次加载fine-tuning。 网络层数和参数量:适度优化 网络层数和参数量这些都不是大问题,在性能不丢的情况下,尽量减到最小。 Batch Size:适度调整 Batch Size通常影响不大,塞满显卡就行。除了特殊的算法需要大一点的batch size。 输入减不减mean归一化:BN之后不那么重要 有了BN之后,输入减不减mean归一化已经不那么重要了。 希望这些小技巧能帮到你们,喜欢的话就点个赞吧!
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