深度神经网络算法原理(模糊神经网络算法原理)

神经网络算法原理?

神经网络算法

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布存储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

中文名

神经网络算法

外文名

Neuralnetwork algorithm

定义

根据逻辑规则进行推理的过程

第二种方式

人工神经网络就是模拟人思维

神经元网络算法优缺点?

1.优点:

(1)具有自学习功能。例如实现图像识别时,只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其应用前途是很远大的。

(2)具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

(3)具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络,发挥计算机的高速运算能力,可能很快找到优化解。

2.缺点:

(1)最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

(2)不能向用户提出必要的询问,而且当数据不充分的时候,神经网络就无法进行工作。

(3)把一切问题的特征都变为数字,把一切推理都变为数值计算,其结果势必是丢失信息。

(4)理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

神经网络有哪几种?

1.前馈神经网络

这是一种最基本的神经网络类型,得益于技术的进步和发展,开发人员可以添加更多的隐藏层,而不必太担心其计算时间过长。而在深度学习技术的“教父”Geoff Hinton在1990年推出了反向传播算法之后,前馈神经网络开始得到广泛应用。

2.卷积神经网络(CNN)

在卷积神经网络(CNN)普及之前,人们采用很多算法对图像分类。人们过去常常根据图像创建特征,然后将这些特征输入到诸如支持向量机(SVM)之类的分类算法中。一些算法也将图像的像素水平值作为特征向量。例如,用户可以训练具有784个特征的支持向量机(SVM),其中每个特征都是28×28的图像像素值。

3.递归神经网络(LSTM/GRU /注意力)

卷积神经网络(CNN)主要针对图像的含义进行分类,递归神经网络(RNN)主要针对文本的含义分类。递归神经网络(RNN)可以帮助人们学习文本的顺序结构,其中每个单词都取决于前一个单词或前一个句子中的一个单词。

卷积神经网络十大算法?

自2012年AlexNet在CNN的发展以来,科学家们发明了各种CNN模型,一种更深,一种更准确,一种更轻。我将简要回顾一下近年来的一些革命性工作,并从这些创新工作中探讨CNN未来变革的方向。

注意:由于水平有限,以下意见可能有偏见。我希望丹尼尔可以纠正他们。此外,仅介绍代表性模型。由于原理相同,不会引入一些着名的模型。如果有遗漏,欢迎您指出。

1.卷积只能在同一组中进行吗?

组卷积分组卷积首次出现在AlexNet中。由于当时硬件资源有限,训练AlexNet中的卷积操作无法在同一GPU中进行处理,因此作者将功能映射分配给多个GPU进行单独处理,最后融合多个GPU的结果。

2.卷积核心越大越好? – 3 x 3卷积核心

AlexNet使用一些非常大的卷积内核,例如11 * 11和5 * 5卷积内核。以前,人们认为卷积核越大,感受野越大,他们看到的图片信息越多,他们得到的特征就越好。然而,大的卷积核将导致计算复杂度的大幅增加,这不利于模型深度的增加和计算性能的降低。因此,在VGG和Inception网络中,两个3 * 3卷积内核的组合优于一个5 * 5卷积内核。同时,参数(3 * 3 * 2 + 1 VS 5 * 5 * 1 + 1)减小,因此3 * 3卷积核被广泛用于各种模型中。

3.每层卷积只能使用一个大小的卷积核心吗? – 初始结构

传统的级联网络基本上是一堆卷积层,每层只使用一个大小的卷积核心,例如使用大量3 * 3卷积层的VGG结构。事实上,同一层特征映射可以使用不同大小的几个卷积核心来获得不同的特征尺度,然后结合这些特征来获得比使用单个卷积核心更好的特征。Google的Google Net或Inception系列网络使用多个卷积核心的结构。:

Inception结构的初始版本

如上图所示,输入特征图由1 x 1,3 x 3和5 x 5的卷积核同时处理,并且所获得的特征被组合以获得更好的特征。然而,在这种结构中存在严重的问题:参数的数量远多于单个卷积核心的数量。如此大量的计算将使模型效率低下。这导致了一个新的结构:

4.我们如何减少卷积层的参数? – 瓶颈

发明Google Net的团队发现,只引入多种尺寸的卷积核心会带来许多额外的参数,这些参数受到Network In Network中的1 * 1卷积核心的启发。为了解决这个问题,他们在Inception结构中添加了一些1 * 1卷积核心,如图所示:

具有1 * 1卷积核的初始结构

根据上图,假设输入特征映射的维数为256,输出维数为256,我们进行比较计算。有两个操作:

256维的输入直接通过3 x 3 x 256的卷积层,并输出256维的特征图。参数是256 x 3 x 3 x 256 = 589,824。

256维的输入通过1 * 1 * 64的卷积层,然后通过3 * 3 * 64的卷积层,最后通过1 * 1 * 256的卷积层。256维的输出是256 * 1 * 64 + 64 * 3 * 64 + 64 * 1 * 256 = 69,632。将第一次操作的参数减少到九分之一!

1 * 1卷积核心也被认为是一项影响深远的操作。为了减少大型网络中的参数数量,将来会应用1 * 1卷积核心。

5.网络越深,训练越难吗? Resnet残留网络

传统的卷积级联网络将遇到问题。当层数加深时,网络的性能变得越来越差。在很大程度上,因为当层数加深时,梯度消失得越来越严重,因此反向传播很难训练到浅层网络。为了解决这个问题,何开明发明了一种“残余网络”,使梯度流更容易进入浅层网络,这种“跳过连接”可以带来更多的好处。在这里我们可以参考PPT:非常深的网络。

6.卷积运算必须同时考虑渠道和地区吗? – DepthWise操作

标准卷积过程可以在上图中看到。当2 * 2卷积核心被卷积时,相应图像区域中的所有信道被同时考虑。问题是,为什么我们必须同时考虑图像区域和通道?为什么我们不能将通道与空间区域分开?Xception网络是在上述问题的基础上发明的。首先,我们对每个通道进行卷积运算,并且存在与通道一样多的滤波器。在获得新的信道特征映射之后,对这些新的信道特征映射执行标准的1 * 1跨信道卷积操作。该操作称为“深度明智卷积”或“DW”。

因此,与标准卷积运算相比,深度运算减少了许多参数。同时,论文指出该模型具有更好的分类效果。

7.分组卷积可以随机分组通道吗? – ShuffleNet

在AlexNet Group Convolution中,特征通道被均匀地分成不同的组,然后通过两个完整的连接层融合特征。这样,不同组之间的特征只能在最后时刻融合,这对于模型的推广是非常不利的。为了解决这个问题,ShuffleNet在该组转换层的每个堆栈之前执行一次信道混洗,并且通过其将shuffle传递的信道分配给不同的组。在组conv之后,通道再次进行shuffle,然后将其分成下一组卷积循环。

通道随机播放后,组转换输出功能可以考虑更多通道,输出功能自然更具代表性。此外,AlexNet的分组卷积实际上是一个标准的卷积运算,而在ShuffleNet中,分组卷积运算是深度卷积。因此,结合频道改组和深度卷积分组,ShuffleNet可以获得极少数的参数以及超越移动网络和竞争对手AlexNet的精度。

8.渠道之间的特征是否相等? – SEnet

无论是在Inception,DenseNet还是ShuffleNet,我们都可以直接组合所有通道的特性,而不管重量如何。为什么我们认为所有渠道的特征对模型都有相同的影响?这是一个很好的问题,因此ImageNet 2017冠军SEnet问世。

在上层输出一组特征。这时,有两条路线。第一个直接通过。第二个首先执行挤压操作(全局平均合并),其将每个通道的二维特征压缩成一维特征向量(每个数字代表相应通道的特征)。然后执行激励操作以将特征信道矢量输入到两个完整连接层和S形模型中以模拟特征信道之间的相关性。输出实际上是每个通道的相应权重。这些权重通过Scale乘法通道加权到原始特征(第一条路径),这就完成了。特征通道的重量分配。

9.固定大小的卷积核可以看到更广泛的区域吗? – 扩张卷积

标准的3 * 3卷积核心只能用于

上面的图B可以理解为卷积核心大小仍然是3 * 3,但每个卷积点之间有一个洞,也就是说,在绿色的7 * 7区域,只有9个红点已被卷曲,并且重量为 其余的点为0.因此即使卷积核心大小相同,它看到的区域也会变大。详细解释显示答案:如何理解扩张卷积?

10.卷积核心的形状是否必须是矩形?可变形卷积可变形卷积核心

传统的卷积核通常是矩形或正方形,但MSRA提出了一种相反的直观观点,即卷积核的形状可以改变,变形卷积核只能查看感兴趣的图像区域,因此识别特征更好。

启蒙与反思

如今,越来越多的CNN模型逐步从巨型网络发展到轻量级网络,模型的准确性也在不断提高。现在行业的焦点不是提高准确性(因为它们已经非常高),它们都专注于速度和准确性之间的交易,他们都希望模型快速准确。所以从AlexNet和VGGnet到尺寸较小的Inception和Resnet系列,移植网和ShuffleNet都可以移植到移动终端(体积可以减少到0.5mb!)。我们可以看到这样的趋势:

卷积内核:

大卷积内核被小卷积内核取代。

单尺寸卷积核心被多尺寸卷积核心取代。

固定形状卷积内核倾向于使用可变形卷积内核。

使用瓶颈结构。

卷积频道:

标准卷积由深度卷积代替。

使用分组卷积;

在数据包卷积之前使用信道混洗。

频道加权计算。

卷积层连接:

Skp连接用于使模型更深入。

密集连接,使每一层融合另一层的特征输出(DenseNet)

启发

通过类比信道加权操作,卷积层跨层连接是否也可以加权?瓶颈+ Group conv + channel shuffle + depthwise的组合是否会成为未来减少参数的标准配置?

神经网络算法提出时间?

神经网络算法20 世纪 40 年代后提出的,它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

神经网络算法输出的是什么?

神经网络被设计为与图案一起工作 – 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数,然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类(类别是由所提供的训练决定的)。更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达,该雷达可以分别出车辆或树。

联想模式接受一组数而输出另一组。例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序,如签名、面部、指纹识别等。

主流神经网络算法?

1)多层感知机

多层感知机一般认为是一种很古老的人工神经网络。

2)卷积神经网络

卷积神经网络是这一波人工智能热潮中应用最广泛的人工神经网络,核心是卷积层。

3)残差收缩网络

残差收缩网络是卷积神经网络的改进,引入了软阈值化,更适合强噪数据。

神经网络算法谁发明的?

1943年,心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型,称为MP模型。

他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从而开创了人工神经网络研究的时代。

1949年,心理学家提出了突触联系强度可变的设想。

60年代,人工神经网络得到了进一步发展,更完善的神经网络模型被提出,其中包括感知器和自适应线性元件等。

M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后,于1969年出版了《Perceptron》一书,指出感知器不能解决高阶谓词问题。

他们的论点极大地影响了神经网络的研究,加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就,掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性,使人工神经网络的研究处于低潮。

在此期间,一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究,提出了适应谐振理论(ART网)、自组织映射、认知机网络,同时进行了神经网络数学理论的研究。

神经网络是一种算法吗?

神经网络是一种算法。

人工神经网络,简称为神经网络(NNs)或称作连接模型,它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

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