神经网络算法

当您学完Python，你学到了什么？ 开发网站！ 或者， 基础语法要点、函数、面向对象编程、调试、IO编程、进程与线程、正则表达式。。。 当你学完Python，你可以干什么？ 当程序员！ 或者， 手写数据结构和算法、手写神经网络项目。 用Python来爬取一些美女照片 OR 笑话段子开心开心。 好了，切入正题，Python从入门到精通，需要多长时间？从精通到找到一份月薪过万的开发工作，需要几个月？ 尚学堂继java300集之后又一力作-- Python400集 ，如果你学完这部Python宝典就知道了。 阅读本文的您是非常有福的。 为什么这么说？ 那就先来看看这个Python400集介绍和内容吧 1、python400集简介 本套Python课程400集，从零基础开始，全面讲解Python基础，直达可以手写神经网络的境界。 我们创造性的增加了：手写数据结构和算法、手写神经网络项目。让零基础学员在学习Python时就开始接触高深的底层知识、神经网络底层实现的知识。 2、python400集内容 内容共分26章，讲解了Python基础的方方面面，可以作为Python学习者的“宝典”。同时，穿插了3个大型实战项目： a. 坦克大战游戏。 采用游戏开发的方式，寓教于乐，快乐中掌握Python基础。 b. 手写算法和数据结构。 算法和数据结构是很多大公司面试的不二选择，我们这里讲解内容的同时

人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(二) 深度学习这个能否用到数字彩（双色球，时时彩）这种预测上来呢？ 神经网络的看到有不少论文研究这个的，深度学习的还没有看到相关研究的文章 预测也就是分类任务 深度学习应该是能做的 序列的数据可能得用LSTM 深度学习和机器学习是不是差别很大呢？ 机器学习的范围太大了 深度学习主要是神经网络的拓展。 当年，神经网络被F·Rosenblatt一篇著作《感知机》给直接打了下去，然后美国军方也大量撤资，神经网络的研究就此陷入低潮，直到这些年，计算机飞速发展，加上美国的物理学家Hopfield的两篇论文，才上神经网络重新热了起来，为了让公共不会认为这个又是神经网络而影响推广，所以改名为深度学习，两者其实一码事。 ----------------------------------- 深度学习的dl4j在文本分析上用了lstm（分类任务） http://deeplearning4j.org/lstm.html Google开源的深度学习框架tensorflow也有个例子：ptb_word_lm caffeonspark用在视觉图片识别上比较好，dl4j用在NLP上做类似问答搜索的比较多，tensorflow用在学习新的算法上，dl4j, caffeonspark, tensorflow都有LSTM自动分类的算法应用，

版本： 0.1 现代的大部分机器学习的算法将神经元分出了清晰的层次。所谓分层，即将神经元分为几层（也可认为是几组）。每层内的神经元没有联系，相邻的层与层之间的神经元会有两两的联系，从而形成一个关系矩阵。非相邻层的神经元之间没有联系。这里的相邻指的是神经元层次之间的关系，每层神经元有一层或者前后两层相邻。 一般神经网络的算法的神经元层数是有限的，一般是两三层。在理论上，三层神经元（包括输入、输出和隐含层，除去输入输出，也可算做只有一层）就足以解决所有问题了，因为中间的隐含层能够表达所有函数。但这只是数学上的可能性，实际中如果只用一个隐含层来实现人类智能，需要的节点数量估计近似于无穷。 增加神经网络的层数，如同从加法到乘法、指数一样，抽象出类似的层次，进行归纳，从而减小问题的计算复杂性。人的大脑对信息的加工其实也是分层次的。比如对语言的听觉处理，先有有种频率，振幅的层次，然后是频率的变化，不同频率的组合的层次，再往后是音节层次，随后到了词汇层次。最后产生到我们能感觉到的信息层次和粒度，包括谁在说话，说的什么意思，心情如何等。底层的过滤甚至会让我们忽视对方用的是什么方言和语言。到了深度学习，神经网络的层次才到了真正的多层结构。其实大家一直就知道多层好，但苦于不知道怎么训练多层的模型，从而无法应用。深度学习给出了一个切实可行的多层训练方案，所以多层模型也开始广泛的应用了。 解决具体问题时

对人类来说，描述我们眼睛所看到的事物，即“视觉世界”，看起来太微不足道了，以至于我们根本没有意识到那正是我们时时刻刻在做的事情。在看到某件事物时，不管是汽车、大树，还是一个人，我们通常都不需要过多的思考就能立刻叫出名字。然而对于一台计算机来说，区分识别“人类对象”（比如：在小狗、椅子或是闹钟这些“非人类对象”中识别出奶奶这一“人类对象”）却是相当困难的。 能解决这一问题可以带来非常高的收益。“图像识别”技术，更宽泛地说是“计算机视觉”技术，是许多新兴技术的基础。从无人驾驶汽车和面部识别软件到那些看似简单但十分重要的发展成果——能够监测流水线缺陷和违规的“智能工厂”，以及保险公司用来处理和分类索赔照片的自动化软件。这些新兴科技是离不开“图像识别”的。 在接下来的内容里，我们将要探究“图像识别”所面临的问题和挑战，并分析科学家是如何用一种特殊的神经网络来解决这一挑战的。 学会“看”是一项高难度、高成本的任务 着手解决这个难题，我们可以首先将元数据应用于非结构化数据。在之前的文章里，我们曾描述过在元数据稀缺或元数据不存在的情况下，进行文本内容分类和搜索遇到的一些问题和挑战。让专人来对电影和音乐进行人工分类和标记，确实是一项艰巨的任务。但有些任务不仅艰巨，甚至是几乎不可能完成的。比如训练无人驾驶汽车里的导航系统，让其能够将其他车辆与正在过马路的行人区分开来

一、BP神经网络 BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。其缺点为收敛速度慢，容易陷入局部最小 BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行，使实际输出和期望输出间的误差均方值（即损失函数，损失函数也可用其它方式表示，比如交叉墒）最小。 BP神经网络激活函数一般采用sigmoid。 BP神经网络隐藏层神经元个数由设计者决定，有经验公式K=1+[M*(N+2)]^0.5，MN分别为输入层、输出层节点数目。 实现过程参考： https://blog.csdn.net/zhaomengszu/article/details/77834845 https://blog.csdn.net/weixin_42555080/article/details/94293064 Matlab实现代码举例： %******************************% %======原始数据输入========

刚开始接触神经网络一般都是从分类应用开始看的，最典型的就是基于手写数字的识别，这也是绝大部分教程以及书籍上的例子，那么如何应用神经网络进行回归分析呢？这是我最初接触神经网络的一个很大的疑惑，随着后来的深入理解有了一些自己的体会。 假设把你要解决的问题当作一个求解已知方程组的过程，应用神经网络去解决这个问题，只不过就是把目前已知的方程组变为了需要用训练集去拟合的神经网络模型。所以这就要求你先明确三点： 1.具备训练集 2.确定自己要处理的是哪类问题 3.以怎样的标准去评价自己得出的结果。 具备训练集是最基本的，应用神经网络算法必须具备训练集，那么对于自己处理的是分类还是回归的问题，我相信也是比较容易去进行判断的，那么对于评价得出的结果，选择一个合适的损失函数可以做到合理的评价我们得出的结果。那么具体在神经网络算法中如何应用呢？ （一）分类问题 1.基于对逻辑回归的理解，最后输出层的激活函数选择sigmoid函数是一个不错的选择 2.对于评价标准即损失函数，逻辑回归的损失函数可以应用在此处，也就是负的log最大似然，建议找下推导的过程，深入理解一下。 （二）回归问题 1.基于对线性回归的理解，最后输出层的激活函数选择线性函数，也可以理解为输出层不激活，为什么这样做呢？因为对于回归问题的评价标准很容易就可以想到均方误差，为了更好的利用这一评价标准，所以输出层采用线性函数更为合理。 总结：

一、神经网络基础 1、感知机 Rosenblatt在1957年，于Cornell航空实验室时所发明的一种人工神经网络 有n个输入数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出 感知机用来解决分类问题。 还不能称为激活函数，只是简单的阈值比较 应用：很容易解决与、或、非问题。如输入x1 x2为1，w1 w2为1，输出为2，阈值设为1.5，就解决了与问题。 单个感知机解决不了的问题，可以增加感知机。如异或问题，可以用如下简单的方式解决： 模拟神经网络： http://playground.tensorflow.org/#activation=sigmoid&regularization=L2&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=reg-plane&learningRate=0.03&regularizationRate=0&noise=0&networkShape=3&seed=0.84062&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats

卷积神经网络CNN 为什么选择CNN？ CNN基础 -- 边缘检测 padding 填充 Stride 滑动步长 CNN网络层次结构 CNN模型的训练过程 为什么选择CNN？ 传统神经网络结构存在两个缺点： (1) 当输入层维度较大时，导致网络权重 W 数值较大(一张 64x64 的三通道图片，神经网络输入层的维度为 12288)，训练的神经网络结构较复杂【具体原因在本篇下文介绍】，训练网络所需的内存和计算量庞大，模型训练更加困难，且样本训练集不够，容易出现过拟合； (2) 不符合图像特征提取的机制。传统神经网络是将二维或者三维（包含 RGB 三通道）图片拉伸成一维特征，作为神经网络的输入层。这种操作实际上是将图片的各个像素点独立开来，忽略了各个像素点之间的区域性联系。 CNN基础 – 边缘检测 边缘检测是用来检测图片中包含的边缘信息，具体原理是：将图片与相应的边缘检测算子进行卷积操作(对应位置元素相乘再求和)。 卷积的具体过程如下： padding 填充 根据上述的卷积过程可得，可得如下结论： 当原始图片的尺寸为 n × n (n = 6), 滤波器算法大小为 f × f (f = 3), 注意：f一般为奇数，则卷积后的图片尺寸为 (n-f+1) × (n-f+1) (4 × 4)。 观察上述结论可得出： 卷积运算后，输出的图片的尺寸变小 原始图片边缘信息对输出贡献少

文章目录 1.前馈神经网络 2.大名鼎鼎的BP算法 1.前馈神经网络 与数据往前流有关，数据从输入开始，流过中间计算过程，最终到达输出层。模型的+ 输入和输出本身没有反馈。 前馈神经网络包括单层感知机、多层感知机、卷积神经网络Feedforward Neural Network 反馈神经网络:例循环神经网络RNN 神经网络的万能近似定理 如线性模型，SVM，集成学习都可通过神经网络实现 深度学习中的深是指神经网络的层数比较深 简单神经元结构:其间箭头称为连接。每个连接上面都有一个权值，一个神经网络算法就是将权重调整最佳使得整个网络的预测效果最好 输入x权值w 首先对所有输入信号进行线性加权，z=x*w+b称为所有输入信号 函数f(z)为激活函数，将数据压缩到一个范围之内，并保持特征数据之间的差异性，其值将决定神经元是否激活 简单感知机 一条神经元 对于线性可分或者近似线性可分数据集有较好的结果，但是对线性不可分的数据分类结果比较差 2.大名鼎鼎的BP算法 由前向传播确定节点与前面节点的函数关系,确定loss_function,最后由链式法则求出 ∂ l o s s f u n c t i o n ∂ w \displaystyle \frac{\partial\ lossfunction}{\partial w} ∂ w ∂ l o s s f u n c t i o n ​ 和

   本篇博客讲解AlphaGo Zero算法。它对比于AlphaGo的改进在于它并不是学习人类棋谱。学习人类棋谱有一定的局限，第一就是人类下棋有局限，创新比较少；第二就是人类的棋谱少。AlphaGo Zero算法通过自我对弈完成棋力提高，可以克服以上两点。在学习AlphaGo Zero之前需要先学习MCTS搜索。 MCTS搜索 首先看下公式： score = w i n i + c ln ⁡ N i n i \text{score = }\ \frac{w_i}{n_i}+c\sqrt{\frac{\ln N_i}{n_i}} score = n i ​ w i ​ ​ + c n i ​ ln N i ​ ​ ​    其中， w i w_i w i ​ 是 i i i 节点的胜利次数， n i n_i n i ​ 是 i i i 节点的模拟次数， N i N_i N i ​ 是所有模拟次数， c c c 是探索常数，理论值为 2 \sqrt{2} 2 ​ 比如对于下面的棋局，对于根节点来说，有3个选择，第一个选择7胜3负，第二个选择3胜5负，第三个选择0胜3负。 见下图，如Selection，白色为白子走，黑色为黑棋走； 11 / 21 11/21 1 1 / 2 1 表示走此棋根据经验21局11胜。对于此节点来说，有3个选择，第一个选择7胜3负，第二个选择3胜5负