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深度学习前馈神经网络技术分析

2020年02月08日 19:03 次阅读

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368棋牌官方客服 duocengganzhiji(mlp)jieshao

深度神经网络的激活函数

shendushenjingwangluodesunshihanshu

368棋牌官方客服 duocengganzhijidefanxiangchuanbosuanfa

shenjingwangluodexunlianjiqiao

shendujuanjishenjingwangluo

368棋牌官方客服 qiankuishenjingwangluo(feedforward neural network)shiyizhongzuijiandandeshenjingwangluo,geshenjingyuanfencengpailie。meigeshenjingyuanzhiyuqianyicengdeshenjingyuanxianglian。jieshouqianyicengdeshuchu,bingshuchujixiayiceng.gecengjianmeiyoufankui。shimuqianyingyongzuiguangfan、fazhanzuixunsuderengongshenjingwangluozhiyi。yanjiucong20shiji60niandaikaishi,muqianlilunyanjiuheshijiyingyongdadaolehengaodeshuiping。

——baidubaike

深度学习模型,类似的模型统称是叫深度前馈网络(Deep Feedforward Network),其目标是拟合某个函数f,由于从输入到输出的过程中不存在与模型自身的反馈连接,因此被称为“前馈”。常见的深度前馈网络有:多层感知机、自、限制玻尔兹曼机、卷积神经网络等等。

01 多层感知机(MLP)介绍

说起多层感知器(Multi-Late368棋牌官方客服r Perceptron),不得不先介绍下单层感知器(Single Layer Perceptron),它是最简单的神经网络,包含了输入层和输出层,没有所谓的中间层(隐含层),可看下图:

yejiushishuo,jiangshuruxiangliangfuyubutongdequanzhongxiangliang,zhenghehoujiaqilai,bingtongguojihuohanshushuchu1huo-1,yibandancengganzhijizhinengjiejuexianxingkefendewenti,ruxiatu:

woxuanzele0geyinhanceng,yejiushiwomenjieshaodedancengganzhiji,duiyukeyixianxingkefendeshuju,xiaoguohaishikeyide。ruguowohuanchengxianxingbukefendeshujuji,ruxiatu,neimepaobantiandoupaobuchugeshenmejieguolai。

zheigeshihoujiuyinruduocengganzhiqi,taxiangbidancengganzhiqiduoleyigeyinhancengdedongxi,tongyangdeshujuji,wojiaruliangceng yinhanceng,shunjianjiukeyibeifenleidehenhao。

duiyushangmianzhiguandelejie,wozheilihaishiyaoshenrujieshaoyixiaduocengganzhijideyuanli。mul-layer perceptron(womenhoumiandoujiaomlp),mlpbingmeiyouguidingyinhancengdeshuliang,yinciwomenkeyigenjuzijidexuqiuxuanzeheshide,yeduishuchucengshenjingyuanmeiyougeshuxianzhi。

02 深度神经网络的激活函数

368棋牌官方客服 ganzhijisuanfazhongbaohanleqianxiangchuanbo(fp)hefanxiangchuanbo(bp)suanfa,danzaijieshaotamenzhiqian,womenxianlailejieyixiashendushenjingwangluodejihuohanshu。

为了解决非线性的分类或回归问题,我们的激活函数必须是非线性的函数,另外我们使用基于梯度的方式来训练模型,因此激活函数也必须是连续可导的。 @ 磐创 AI

changyongdejihuohanshuzhuyaoshi:

Sigmoid激活函数

368棋牌官方客服 sigmoidhanshujiushilogischanshu,qishuxuebiaodashiwei:

368棋牌官方客服 duiyinghanshutuxiangwei:

368棋牌官方客服 duiyingdedaohanshuwei:

keyikanchu,sigmoidjihuohanshuzaidingyiyushangshidandiaodizengde,yuekaojinliangduanbianhuayuepinghuan,erzheihuidaozhiwomenzaishiyongbpsuanfadeshihouchuxiantiduxiaoshidewenti。

Tanh激活函数

368棋牌官方客服 tanhjihuohanshuzhongwenmingjiaoshuangquzhengqiejihuohanshu,qishuxuebiaodashiwei:

368棋牌官方客服 duiyinghanshutuxiangwei:

368棋牌官方客服 duiyingdedaohanshuwei:

tongyangde,tanhjihuohanshuhesigmoidjihuohanshuyiyangcunzaitiduxiaoshidewenti,danshitanhjihuohanshuzhengtixiaoguohuiyouyusigmoidjihuohanshu。

q:weishenmesigmoidhetanhjihuohanshuhuichuxiantiduxiaoshidexianxiang?

a:liangzhezaizhenda(zhengwuqiong)huozhehenxiao(fuwuqiong)deshihou,qidaohanshudouhuiqujinyu0,zaochengtiduxiaoshidexianxiang。

ReLU激活函数

368棋牌官方客服 relujihuohanshuyouchengweixiuzhengxianxingdanyuanhuozhengliuxingdanyuanhanshu,shimuqianshiyongbijiaoduodejihuohanshu,qishuxuebiaodashiwei:

duiyinghanshutuxiangwei(a):

368棋牌官方客服 duiyingdedaohanshuwei:

368棋牌官方客服 relujihuohanshudeshouliansuduyaobishangmianliangzhongyaokuaideduo,relujihuohanshudexzhouzuocezhihengwei0,shidewangluojuyouyidingdexishuxing,congerjianshaocanshuzhijiandeyicunguanxi,huanjieleguonihedeqingkuang,erqietadedaohanshuyoubufenweichangshu1,yincibucunzaitiduxiaoshidewenti。danrelujihuohanshuyeyoubiduan,neijiushihuidiushiyixietezhengxinxi。

LReLU激活函数

上面可以看到LReLU激活函数的图像了,它和ReLU激活函数的区别在于当z<0时,其值不为0,而是一个斜率为a的线性函数(一般a会是一个十分小的正数),这样子即起到了单侧抑制,也不完全丢失负梯度信息,其导函数表达式为:

03 深度神经网络的损失函数

368棋牌官方客服 sunshihanshu(loss funcon)youbeichengweicost funcon,zuoyongshiyonglaibiaoshiyucezhiyuzhenshizhizhijiandewucha,shenduxueximoxingdexunlianshijiyutidudefangfazuixiaohualoss functiondeguocheng,xiamianjiujieshaojizhongchangjiandesunshihanshu。

均方误差损失函数

junfangwucha(mean squared error,mse)shibijiaochangyongdesunshihanshu,qishuxuebiaodashiruxia:

交叉熵损失函数

jiaochashang(crocs entropy)sunshihanshushiyongxunlianshujudeyucezhiyuzhenshizhizhijiandejiaochashanglaizuoweisunshihanshu,qishuxuebiaodashiruxia:

适用场景

yibanlaishuo,msegengshiheshuchuzhiweilianxuzhi,bingqiezuihouyicengbuhansigmoidhuosoftmaxjihuohanshudeshenjingwangluo;erjiaochashangzeshiheerfenleihuozheduofenleidechangjing。

04 多层感知机的反向传播算法

zaimlpzhong,shuruxinhaotongguogegewangluocengdeyinjiedianchanshengshuchudeguocheng,womenchengzhiwei“qianxiangchuanbo“,erqianxiangchuanbozuizhongshichanshengyigebiaoliangsunshihanshu。erfanxiangchuanbosuanfa(backpropagation)zeshijiangsunshihanshudexinxiyanzhewangluocengxianghouchuanboyongyijisuantidu,dadaoyouhuawangluocanshudemude。

05 神经网络的训练技巧

shenjingwangluodexunlian,changchanghuiyudaodewentijiushiguonihe,erjiejueguonihewentidefangfayeyouhenduo,jiandanluoliexia:data augmentation(shujuzengguang)、regularization(zhengzehua)、model ensemble(moxingjicheng)、dropoutdengdeng。ciwai,xunlianshenduxuexiwangluohaiyouxuexilv、quanzhongshuaijianxishu、dropoutbilidediaocandeng。haiyoubatch normalization,bn(piliangguiyihua)yekeyijiasuxunlianguochengdeshoulian,youxiaoguibifuzacanshuduiwangluoxunlianxiaolvdeyingxiang。

Data Augmentation

368棋牌官方客服 data augmentationyejiushishujuzengguangdeyisi,jiushizaibugaibianshujuleibiedeqingkuangxia,zheilizhuyaozhenduituxiangshujulaishuo,zhuyaobaokuodanbuxianyu:

1)jiaoduxuanzhuan

2)suijicaijian

3)yansedoudong:zhideshiduiyansedeshujuzengqiang,baokuotuxiangliangdu、baohedu、duibidubianhuadeng

4)zengjiazaosheng:zhuyaoshigaosizaosheng,zaituxiangzhongsuijijiaru

5)shuipingfanzhuan

6)shuzhifanzhuan

参数初始化

368棋牌官方客服 kaolvdaoquanlianjiedeshendushenjingwangluo,tongyicengzhongderenyishenjingyuandoushitonggoude,suoyiyongyouxiangtongdeshuruheshuchu,ruguocanshuquanbuchushihuaweitongyigezhi,wulunshiqianxiangchuanbohaishifanxiangchuanbodequzhidouhuishiyiyangde,xuexideguochengjiangwufadapozheizhongqingkuang。yinci,womenxuyaosuijidichushihuashenjingwangluodecanshuzhi,jiandandeyibanhuizai

368棋牌官方客服 dejunyunfenbuzhongqusuijichouqu,qizhongdshiyigeshenjingyuanjieshoudeshuruweidu。

学习率

xuexilvwomentongchangshewei0.1,danshiruguozaishijianzhongyanzhengjishangdelosshuozheaccuracybubiandeshihou,keyikaolvzengjia2~5beidexuexilv。

Dropout原理

Dropout在深度学习网络训练中是十分常用的,指的是以一定的概率p随机丢弃一部分神经元节点,而这个“丢弃”只是临时的,是针对每一次小批量的训练数据而言,由于是随机丢弃,所以每一次的神经网络结构都会不一样,相当于每次迭代都是在训练不同结构的神经网络,有点像传统机器学习中的Bagging方法。

jutishixianshang,zaixunlianguochengzhong,shenjingyuandejiedianjihuozhiyiyidingdegailvpbei“diuqi”,yejiushi“tinggong”。yinci,duiyubaohanngeshenjingyuanjiediandewangluo,zaidropoutdezuoyongxiakeyikanzuoshishengcheng 2dencifanggemoxingdejihe,zheigeguochenghuijianruoquantishenjingyuanzhijiandelianheshiyingxing,jianshaoguonihedefengxian,zengqiangfanhuanengli。

Batch Normalization原理

yinweishenjingwangluodexunlianguochengbenzhijiushiduishujufenbudexuexi,yincixunlianqianduishurushujujinxingguiyihuachulixiandehenzhongyao。womenzhidao,shenjingwangluoyouhenduoceng,meijingguoyigeyinhanceng,xunlianshujudefenbuhuiyinweicanshudebianhuaerfashenggaibian,daozhiwangluozaimeicidiedaizhongdouxuyaonihebutongdeshujufenbu,zheiyangzihuizengjiaxunliandefuzaduyijiguonihedefengxian。

yinciwomenxuyaoduishujujinxingguiyihuachuli(junzhiwei0,biaozhunchawei1),bashujufenbuqiangzhitongyizaiyigeshujufenbuxia,erqiezheiyibubushiyikaishizuode,ershizaimeicijinxingxiayicengzhiqiandouxuyaozuode。yejiushishuo,zaiwangludemeiyicengshuruzhiqianzengjiayigedangqianshujuguiyihuachuli,ranhouzaishurudaoxiayicengwangluzhongquxunlian。

Regularizations(正则化)

368棋牌官方客服 zheigewomenjianduole,yibanjiushil1、l2bijiaochangjian,yeshiyonglaifangzhiguonihede。

l1zhengzehuahuishidequanzhongxiangliangwzaiyouhuaqijianbiandexishu(lirufeichangjiejinlingxiangliang)。 daiyoul1zhengzehuaxiangjieweideshenjingwangluojinjinshiyongtadezuizhongyaodebingqiejiejinchangliangdezaoshengdeshurudeyigexishudeziji。xiangbizhixia,zuizhongdequanzhongxiangliangcongl2zhengzehuatongchangshifensande、xiaoshuzi。zaishijianzhong,ruguonibuguanxinmingquedetezhengxuanze,keyiyujil2zhengzehuazail1dexingnengyouyue。

368棋牌官方客服 l2zhengzehuayexushizuichangyongdezhengzehuadexingshi。takeyitongguojiangmoxingzhongsuoyoudecanshudepingfangjizuoweichengfaxiangjiarudaomubiaohanshu(objective)zhonglaishixian,l2zhengzehuaduijianfengxiangliangdechengfahenqiang,bingqieqingxiangyufensanquanzhongdexiangliang。

Model Ensemble(模型集成)

368棋牌官方客服 moxingjichengzaixianshizhonghenchangyong,tongsulaishuojiushizhenduiyigemubiao,xunlianduogemoxing,bingjianggegemoxingdeyucejieguojinxingjiaquan,shuchuzuihoujieguo。zhuyaoyou3zhongfangshi:

1)xiangtongmoxing,butongdechushihuacanshu;

2)jichengjigezaiyanzhengjishangbiaoxianxiaoguojiaohaodemoxing;

368棋牌官方客服 3)zhijiecaiyongxiangguandeboostinghebaggingsuanfa。

06 深度卷积神经网络(CNN)

368棋牌官方客服 zhongyulaidaolewomenershunengxiangdecnnle,yejiushijuanjishenjingwangluo(convolutional neural network,cnn),tayeshishuyuqiankuishenjingwangluodeyizhong,qitedianshimeicengdeshenjingyuanjiedianzhixiangyingqianyicengjubuquyufanweineideshenjingyuan(quanlianjiewangluozhongmeigeshenjingyuanjiedianzeshixiangyingqianyicengdequanbujiedian)。

368棋牌官方客服 yigeshendujuanjishenjingwangluomoxing,yibanyouruoganjuanjicengdiejiaruoganquanlianjiecengzucheng,zhongjianbaohangezhongdefeixianxingcaozuo、chihuacaozuo。juanjiyunsuanzhuyaoyongyuchuliwanggejiegoudeshuju,yincicnntianshengduituxiangshujudefenxiyuchuliyouzheyoushi,jiandandilailijie,neijiushicnnshiliyong(filter)jiangxianglinxiangsuzhijiandelunkuoguolvchulai。

Convolution(卷积)

juanjidelvboqi(filter)womenkeyikanzuoshiyigewindow,keyiguanchaxiamiandeanli,youyige6x6dewangluoyijiyige3x3defilter,qizhongfilterdemeigegezishangyouquanzhi。nazhefilterzaiwangluoshangquyidong,zhidaosuoyoudexiaogezidoubeifugaidao,meiciyidong,doujiangfilter“guancha”daodeneirong,yuzhiquanzhixiangchengzuoweijieguoshuchu。zuihou,womenkeyidedaoyige4x4dewanggejuzhen。(xiamiande6zhangtulaizicankaowenxian5,qinshan)

ding(填充)

368棋牌官方客服 juanjihoudejuzhendaxiaoyuyikaishidebuyizhi,neimewomenxuyaoduibianyuanjinxingtianchong,yibaozhengchicunyizhi。

Stride(步长)

yejiushifilteryidongdebufadaxiao,shangmiandeliziwei1,qishikeyiyouwomenzijilaizhiding,youdianxiangshixuexilv。

Depth(深度)

shenduzhideshitupiandeshendu,yizhang6x6x3daxiaodetupianjingguo3x3x3defilterguolvhouhuidedaoyige4x4x1daxiaodetupian,yincishenduwei1。womenyekeyitongguozengjiafilterdegeshulaizengjiashendu,ruxia:

Pooling(池化)

yinweilvboqizaijinxingchuangkouyidongdeguochengzhonghuiyouhenduorongyujisuan,xiaolvhenman,chihuacaozuodemudezaiyujiasujuanjicaozuo,zuichangyongdeyoumaxpooling,qiyuanliruxiatusuoshi:

完整的深度CNN网络

卷积操作的本质

1)Sparse Interaction(稀疏交互)

368棋牌官方客服 yinweijuanjihedechiduhuixiaoyushurudeweidu,yejiushiwomendefilterhuixiaoyuwangluodaxiaoyiyang,zheiyangzimeigeshuchushenjingyuanjinjinhuiyubufentedingjubuquyuneideshenjingyuancunzailianjiequanzhong(yejiushichanshengjiaohu),zheizhongcaozuotexingwomenjiujiaoxishujiaohu。xishujiaohuhuibashijianfuzadujianshaohaojigeshuliangji,tongshiduiguonihedeqingkuangyeyouyidingdegaishan。

2)Parameter Sharing(参数共享)

368棋牌官方客服 zhideshizaitongyigemoxingdebutongmokuaishiyongxiangtongdecanshu,tashijuanjiyunsuandeguyoushuxing。hewomenshangmianshuodefiltershangdequanzhidaxiaoyingyongyusuoyouwanggeyiyang。

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如何让人工智能和人类共存

人工智能不但显著提高了生产效率,也让人类生活变得更加舒便捷。
发表于 2020-01-10 14:36 403次阅读
如何让人工智能和人类共存

人工智能人文反思热成为焦点

人工智能的认知与情感问题。这方面的研究大致可分为三类。一是重视价值语境,针对人工智能的发展是否会出现....
发表于 2020-01-08 14:55 486次阅读
人工智能人文反思热成为焦点

专为高中生打造的人工智能教材今年出版

为推动完善人工智能教育体系,清华大学交叉信息研究院在图灵奖得主、院长姚期智院士的带领下,在计算机科学....
发表于 2020-01-08 14:45 557次阅读
专为高中生打造的人工智能教材今年出版

如今的人工智能已经可以识别医疗死亡风险

根据Geisinger的发布,Geisinger研究人员最近发现,人工智能可以检查心电图(ECG)测....
发表于 2020-01-08 11:12 318次阅读
如今的人工智能已经可以识别医疗死亡风险

人工智能2019:争议依然如影随形

如果说,人工智能刚开始落地时,人们还充满惶恐,记者与写稿机器人等人工智能辅助工具的关系,还曾一度被渲....
发表于 2020-01-08 10:09 970次阅读
人工智能2019:争议依然如影随形

人工智能失去安全会导致什么的发生

深度学习需要大量的数据与强大的运算力才可能达成高准确度仿真模型,而大量的数据,在很多方面就必须依靠物....
发表于 2020-01-07 17:15 148次阅读
人工智能失去安全会导致什么的发生

如何让汽车有自我思考的能力

世界各国的各地政府正在朝着一个长期目标迈进,那就是让智慧城市拥有自动驾驶和高度自动化的车辆,并将其集....
发表于 2020-01-07 15:32 142次阅读
如何让汽车有自我思考的能力

在多方推动下 自动驾驶技术将取得更多新成果

自动驾驶作为一种高度模仿人类驾驶的技术,实现无人驾驶分为感知、理解、决策和执行四个层次,由ECU、执....
发表于 2020-01-07 14:11 106次阅读
在多方推动下 自动驾驶技术将取得更多新成果

针对传统比例积分(PI)控制在电机控制中控制效果不良的问题,设计了一种基于向后传播算法(BP)模糊神经网络的P...
发表于 2019-12-10 16:32 434次阅读

发表于 2019-12-03 18:11 330次阅读

BiLSTM模型中C竞技宝dota2层的运行原理-1
发表于 2019-11-06 09:26 157次阅读

手机短信以其短小、迅速、简便、价格低廉等优点成为一种重要的通信和交流方式,受到众多人士的青睐。然而, 手机短信与...
发表于 2019-11-01 07:04 180次阅读

sklearn 神经网络 MLPClassifier简单应用与参数说明...
发表于 2019-10-23 10:46 191次阅读

随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。同时,人工智能、高性能数据分析...
发表于 2019-10-23 07:17 234次阅读

人工智能的风潮从技术一路蔓延到硬件,让“芯片”成为今年行业里盛极一时的主题。人们关注通用芯片领域里CPU和GP...
发表于 2019-10-18 08:30 244次阅读

学习笔记CB014TensorFlow seq2seq模型步步进阶
发表于 2019-10-12 07:34 171次阅读

  最近几年数据量和可访问性的迅速增长,使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量...
发表于 2019-10-10 06:45 318次阅读

深度学习如何应用在广告、推荐及搜索业务?阿里妈妈实践案例解读...
发表于 2019-09-29 14:15 192次阅读
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