多层感知机与DNN算法

多层感知机与DNN算法

    • 神经网络与深度学习
      • 神经网络
      • 深度神经网络
      • 深度学习常见分类及应用
    • ensorFlow编程模型
      • 1 操作
      • 2 张量
      • 3 变量
      • 4 会话
    • 3 TensorFlow 运行模式
    • 构建神经网络模型的工具指南
      • 1. 安装 TensorFlow
      • 2. 常见深度学习算法的库函数
    • 其他机器学习算法:
    • 机器学习实战工具安装和使用

  • 当隐藏层大于1时,神经网络具有更强大的学习能力,即多层感知机和DNN算法

神经网络与深度学习

神经网络

神经网络由输入层,隐藏层和输出层组成。如果隐藏层只有一层,就是最简单的单层神经网络。而如果隐藏层具有多层,则被称为多层感知机,深度学习就是多层感知机的一种。

深度神经网络

深度神经网络是一种全连接的多层感知机。在深度神经网络中,隐藏层之间的神经元都相互连接,形成了复杂的网络结构。

深度学习常见分类及应用

常见的深度学习包括:

  • DNN(Deep Neural Networks)
  • CNN(Convolutional Neural Networks)
  • RNN(Recurrent Neural Networks)

这些深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

ensorFlow编程模型

TensorFlow是谷歌开发的第二代人工智能学习系统,其命名源自其运行原理。Tensor指代张量,即n维数组,Flow表示数据在计算图中的流动过程。TensorFlow将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析和处理。

TensorFlow的基础组件包括操作、张量、变量和会话。

1 操作

在TensorFlow中,操作是构建计算图的基本单元,代表数据的计算过程。一个操作可以有零个或多个输入,产生零个或多个输出。操作可以是数学计算、变量初始化、数据流控制等。通过操作,我们可以定义神经网络的各种计算步骤,如加法、乘法、激活函数等。

2 张量

张量是TensorFlow中表示数据的基本单位,它可以看作是多维数组或高维矩阵。在计算图中,张量表示数据的流动,连接了不同操作之间的输入和输出。张量可以是常量、变量或操作的输出结果。在实际使用中,张量通常用来存储输入数据、权重参数、中间计算结果等。

3 变量

变量是计算图中可以改变的节点,通常用来存储模型的参数,如权重和偏置。在神经网络训练过程中,这些参数会随着优化算法的迭代而更新。在TensorFlow中,可以使用变量来表示模型中的可训练参数,并通过梯度下降等优化方法不断调整其取值,以使模型达到最佳性能。

4 会话

会话是TensorFlow中执行计算图的环境,负责分配和管理计算资源。在会话中,可以使用 run 方法执行计算图中的操作,并获取输出结果。会话可以在单个设备上执行计算,也可以在分布式环境中进行计算。在实际应用中,我们通常需要创建会话,并在其中执行计算图,以便训练模型或进行推断预测。

3 TensorFlow 运行模式

TensorFlow支持单机模式和分布式模式,可在不同硬件环境中运行,包括CPU和GPU。

构建神经网络模型的工具指南

在机器学习和深度学习领域,构建神经网络模型是一项重要的任务。本文将介绍如何使用 Python 中的 TensorFlow 库来构建常见的神经网络模型,包括 DNN、CNN 和 RNN,并解释常用参数的含义。

1. 安装 TensorFlow

首先,确保已经安装了 TensorFlow。可以使用以下命令来安装 TensorFlow:
具体安装:tensorflow安装版本问题

pip install tensorflow

2. 常见深度学习算法的库函数

常见的深度学习模型包括 DNN(深度神经网络)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。

  1. DNN 是多个全连接层组成的神经网络模型,主要应用于结构化数据的建模,如文本分类、回归分析等。
  • 引入库函数
# 引入 DNN(Deep Neural Networks)
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
  • 构建 DNN 模型的示例代码及常用参数解释:

    model = Sequential()
    model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
    model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
    
    • units:输出的维度大小,即神经元的数量
    • activation:激活函数,用于引入非线性特性
    • input_dim:输入维度,只需在输入层指定
  1. CNN 包含卷积层和池化层,主要用于图像处理任务,如图像分类、目标检测等。
  • 引入库函数
# 引入 CNN(Convolutional Neural Networks)
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
  • 构建 CNN 模型的示例代码及常用参数解释:

    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    
    • filters:输出的维度大小,即卷积核的数量
    • kernel_size:卷积核的大小
    • activation:激活函数,用于引入非线性特性
    • input_shape:输入形状,(height, width, channels)
  1. RNN 包含 SimpleRNN 和 LSTM 等层,主要用于序列数据的建模,如语言模型、时间序列预测等。
  • 引入库函数
# 引入 RNN(Recurrent Neural Networks)
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, LSTM, Dense
  • 构建 RNN 模型的示例代码及常用参数解释:

    model = Sequential()
    model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(10, 32)))
    model.add(LSTM(units=64, input_shape=(10, 32)))
    model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
    
    • units:输出的维度大小,即 RNN 的单元数量
    • input_shape:输入形状,(timesteps, features)

其他机器学习算法:

  • K 近邻算法
  • 决策树与随机森林算法
  • 朴素贝叶斯算法
  • 逻辑回归算法概述
  • 支持向量机算法
  • K-Means 与 DBSCAN 算法
  • Apriori 与 FP-growth 算法
  • 隐式马尔科夫算法
  • 神经网络算法

机器学习实战工具安装和使用

  • tensorflow安装版本问题
  • PyTorch版本说明与安装

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