卷积神经网络ppt 卷积神经网络PPT模板

卷积-conv, depthwise conv, separable conv, group conv

在此基础上 ResNet 网络的构建都是基于上图中基本单元构成的。

1. Convolution

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深度学习是一个复杂的过程，由于大量的矩阵系数需要被修改所以它就涉及到矩阵代数、衍生品、概率和密集的硬件使用问题，但是用户不需要全部了解这些复杂性。

2. Depthwise Convolution

3. Separable Convolution

4. Group Convolution

具体步骤分解

Reference:

中卷积计算的内存和速度优化

tf.nn.depthwise_conv2d(input, filter, strides, padding, rate=None, name=None, data_format=None)

depthwise_conv2d将不同的卷积核地应用在in_channels的每个通道：我们一般对于三通道图像做卷积，都是先加权求和再做卷积（注意先加权求和再卷积与先卷积再加权求和结果一样），形象化描述就是我先把3通道压扁成1通道，在把它用x个卷积核提溜成x通道（或者我先把3通道用x个卷积核提溜成3x个通道，再分别压扁成得到x通道）；而depthwise_conv2d就不加权求和了，直接卷积，所以输出通道的总数是in_channelschannel_multiplier

Reference:

TensorFlow网络作API_上

tf.nn.separable_conv2d(input, depthwise_filter, pointwise_filter, strides, padding, name=None)

1). Depthwise convolution

2).Pointwise Convolution

Reference:

最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行

Reference

Convolution VS Group Convolution

Reference:

1. Depthwise卷积与Pointwise卷积

深度卷积网络

LeNet网络的结构如下图所示，可以看出，LeNet网络并没有使用padding，每进行一次卷积，图像的高度和宽度都会缩小，而通道数会一直增加。在全连接层中有400个，每个极点都有120个神经元，有时还会从这400个抽取一部分构建一个全连接层，即有两个全连接层。在该网络中，一步就是利用84个特征得到的输出，该网络刚开始使用的是 sigmoid 函数 tanh 函数，而现在常常倾向于使用 softmax 函数。需要注意的是，LeNet-5网络进行图像分类时，输入的图像是单通道的灰度图像。

AlexNet是以论文作者的名字命名的，该网络的结构，如下图所示，该网络的输出层使用了 softmax 函数。AlexNet网络比LeNet网络规模更大，大约有6000万个参数，用于训练图像和数据集时，能够处理非常相似的基本构造模块，这些模块中包含着大量的隐藏单元，并且与LeNet网络不同的是，该网络使用了ReLu的激活函数。

VGG-16网络没有太多的超参数，这是一种专注于构建卷积层的简单网络。如下图所示，该网络首先利用64个过滤器进行了两次卷积，接着在池化层将输入图像压缩，接着又是128个过滤器进行两次卷积，接着载池化。继续用256个过滤器进行3次卷积，再池化，接着再利用512个过滤器卷积3次，再池化，将稍后得到的特征图进行全连接作，再进 softmax 激活。

由于存在梯度消失和梯度爆炸的原因，深层次的神经网络是很难训练的，如果采用一种跳跃连接的方式，即从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。这种利用跳跃连接构建的深度神经网络ResNets，深度能够超过100层

一个简单的两层神经网络示例，如下图所示：

常规的输出和输出之间的关系可以用如下的公式表示：

如上公式所述，这是一条神经网络的主路径。如果将 的输入直接到深层的激活函数之前，此时，神经网络有了一条副路径，其对应输出将有公式（5）变成如下所示的公式（6）

此时的输入除了原先的输入 外，多了一个 项，即由于 产生了一个残块。

构建一个ResNet网络就是将很多这样的残块堆积在一起，形成一个深度神经网络，如下所示：

使用传统的标准优化算法训练一个网络，随着网络深度的增加，训练误会先减小再增加，随着网络层数的增加，优化算越难以训练，训练误也会越来越多。但是，使用ResNet网络，能够有效地避免这种情况。

如上所述，加入残网络之后，其输出计算公式如公式（6）所示，展开这个公式，则有：

如果使用L2正则化或者权重衰减，则会压缩权重参数 的值，如果参数 和参数 等于0，其输出将由公式（7）变成 ，定使用ReLU激活函数，则有：

由于残网络存在的这种跳跃连接，很容易得出以上等式，这意味着，即使给神经网络增加两层，但是其效率并不逊色与更简单的神经网络。并且由于存在以上恒等式，使得网络学习隐藏层的单元的信息更加容易。而普通网络，随着网络层数的增加，学习参数会变得很困难。

此外，关于残网络，如公式（6）所示，设 与 具有相同的维度，由于ResNets使用了许多same卷积， 的维度等于输出层的维度。如果输入和输出具有不同的维度，可以再增加一个矩阵 ，使得 和 具有相同的维度。而 的维度可以通过0值填充调节。

在卷积网络的架构设计中，一种有趣的想法是会使用到1×1的过滤递归神经网络是处理时间维度数据集的方法，它可以处理以下数据：网络日志和活动、硬件或者是医疗设备的传感器数据、金融交易、电话记录。想要数据在不同阶段的依赖和关联关系需要你了解当前和之前的一些数据状态。尽管我们通过前馈神经网络也可以获取，随着时间的推移移动到另外一个，这将使我们限制在对的依赖中，所以这种方式很不灵活。矩阵，实际上，对于单通道的图像而言，1×1的过滤矩阵，意义不大，但是，对于多通道的图像而言，1×1的过滤矩阵能够有效减少图像卷积之后的通道数量。

根据卷积和池化的基本知识，随着神经网络层数的增加，图像的通道数量会逐渐增加，采用1×1的过滤矩阵卷积之后，可以有效减少图像的通道数量，一个简单的示例，如下所示：

设有一个6×6×32的，使用1×1×32的过滤矩阵进行卷积运算，整个运算过程将会遍历36个单元格，并计算过滤矩阵所覆盖区域的元素积之和，将其应用到ReLu非线性函数，会得到一个输出值。此计算过程中，可能会用到多个1×1×32的过滤器，那么，通过以上计算会得到一个 6×6×过滤器数量 的矩阵。

构建卷积神经网络时，有时会很难决定过滤器的大小，而Inception网络的引入，却能很好的解决这个问题。

Inception网络的作用就是代替人工确定选择卷积层的过滤器类型。如下图所示，对于一个多通道图像，可以使用不同的过滤矩阵或者池化层，得到不同的输出，将这些输出堆积起来。

有了如上图所示的Inception块，最终输出为32+32+64+128=256，而Inception模块的输入为28×28×192，其整个计算成本，以5×5的过滤矩阵为例，其乘法的计算次数为：28×28×32×5×5×192，整个计算次数超过了1.2亿次。而如果使用如下所示的优化计算方法，则可以有效减少计算量。

如果利用1×1的过滤器，将输入矩阵的通道减少至16，则可以有效减少计算量，如下所示：

如上图所示的价格中，整个网络的运算次数为：28×28×192×16+28×28×32×5×5×16=1240万，整个计算成本降低至原来的十分之一。而，通过1×1×192过滤器卷积得到的这个网络层被称之为瓶颈层。

如上，所示，可以给每一个非1×1的卷积层之前，加入一个1×1的瓶颈层，就可以构建一个基本的inception模块了，如下图所示：

而一个inception网络就是多个Inception模块连接起来，如下图所示：

对于计算机视觉领域而言，神经网络的训练可能需要大量的数据，但是当数据量有限时，可以通过数据增强来实现数据量的扩充，以提高系统的鲁棒性，具体的数据增强方法如下所示：

除了以上三种数据增强的方法外，更多的数据增强方法和实现可以参考 图像数据增强

数据增强可以利用计算机多线程实现，一个线程用来实现加载数据，实现数据增强所谓反向传播算法，指的是从右向左来计算每个参数的偏导数，先计算 ，根据链式法则，其他线程可以训练这些数据以加快整体的运算速度。

前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

区别：

一、计算方法不同

1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。

2、BP神经网络：是一种按照误逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。

3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

二、作用不同

1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以实现任意有限训练样本集。

2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的异其性能也有所不同。

3、卷积神经网络：具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

三、用途不同

1、前馈神经网络：主要应用包括这四点，全面的学习了神经网络这个知识点，希望本文能给你带来帮助。感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络：1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；4）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。

联系：

BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络。因此，三者原理和结构相同。

扩展资料

人工神经网络的优点：

1、具有自学习功能。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卷积神经网络是根据人的视觉特性，认为视觉都是从局部到全局认知的，因此不全部采用全连接（一般只有1-2个全连接层，甚至最近的研究建议取消的全连接层），而是采用一个滑动窗口只处理一个局部，这种作像一个滤波器，这个作称为卷积作（不是信号处理那个卷积作，当然卷积也可以），这种网络就称为卷积神经网络。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，可很快找到优化解。

前馈神经网络就是一层的只有前面一层作为输入，并输出到后面一层，自身之间、与其它层之间都没有联系，由于数据是一层层向前传播的，因此称为前馈网络。

BP网络是最常见的一种前馈网络，BP体现在运作机制上，数据输入后，一层层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残，然后把残向后一层层传播。

目前流行的大部分网络就是前馈网络和递归网络，这两种网络一般都是BP网络；深度网络一般采用卷积作，因此也属于卷积神经网络。在出现深度学习之前的那些网络，基本都是全连接的，则不属于卷积网络的范围，但大部分是前馈网络和BP网络。

第五章 神经网络

frac{partial L}{partial w_1},

神经网络 ：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。

我们将概述一下怎么用 Deeplearning4j（一个在JVM上被广泛应用的深度学习开源数据库）来解决这个问题。Deeplearning4j在模型开发过程中提供了很多有用的工具：DataVec是一款为ETL（提取-转化-加载）任务准备模型训练数据的集成工具。正如Sqoop为Hadoop加载数据，DataVec将数据进行清洗、预处理、规范化与标准化之后将数据加载到神经网络。这跟Trifacta’s Wrangler也相似，只不过它更关注二进制数据。

神经网络中最基本的成分便是 神经元模型 。

M-P神经元模型：

感知机由两层神经元组成，分别为输入层、输出层。

以下是具体过程：

多层神经网络的拓扑结构如图：

如上图可知，多层网络由输入层、隐含层和输出层组成，顶层是输出层，底层是输入层，中间的便是隐含层。隐含层与输出层都具有功能神经元。

多层前馈神经网络的结构需要满足：

1、每层神经元必须与下一层完全互连

2、神经元之间不存在同层连接

3、神经元不可跨层连接

只需包含一个足够多神经元的隐层，就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数

BP神经网络由于学习能力太强较荣誉造成过拟合问题，故有两种策略来减缓过拟合的问题：

1、早停：将数据分成训练集和验证集，训练集学习，验证集评估性能，在训练过程中，若训练集的累积误降低，而验证集的累积误提高，则终止训练；

2、引入正则化：其基本思想是在误目标函数中增加一个用于描述网络复杂程度的部分，有如连接权和阈值的平方和：

其中λ∈（0,1）用于对累积经验误与网络复杂度这两项进行折中，常通过交叉验证法来估计。

神经网络的训练过程可看作一个参数寻优的过程，即寻找到适当的参数使得E最小。于是我们时常会谈及“全局最小”和“局部最小”。

2、局部最小：即局部最小解，在参数空间中，其邻近的点的误函数值均大于该点。

我们要达到局部极小点，很容易，只要满足梯度为零的点便是了，局部极小点可以有多个，但全局最小点只有一个。显然，我们追求的是全局最小，而非局部极小，于是人们通常采用以下策略来试图“跳出”局部极小，使其接近全局最小：

2、使用随机梯度下降（在计算梯度时加入了随机因素），使得在局部最小时，计算的梯度仍可能不为0，从而可能跳出局部极小，继续进行迭代；

3、“模拟退火”技术，在每一步都以一定的概率接受比当前解更的结果，但接受“次优解”的概率要随着迭代进行，时间推移而逐渐减低以确保算法的稳定。

1、RBF网络

单隐层前馈神经网络 ，使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，输出层是对隐层神经元输出的线性组合。RBF网络可表示为：

2、ART网络

竞争型学习 （神经网络中一种常用的 无监督学习 策略）,由 比较层、识别层、识别阈值和重置模块 组成。接收到比较层的输入信号后，识别层神经元相互竞争以产生获胜神经元，最简单的方式就是计算输入向量与每个识别层神经元所对应的模式类代表向量间的距离，距离小者获胜。若获胜神经元对应的代表向量与输入向量间 相似度大于识别阈值 ，则将输入样本归为该代表向量所属类别，网络 连接权 也会进行 更新 以保证后面接收到相似的输入样本时该模式类会计算出更大的相似度，使得这样的样本能够归于一类；如果 相似度不大于识别阈值 ，则 重置模块 会在 识别层 加一个神经元，其 代表向量 就 设置 为当前 输入向量 。

3、SOM网络

竞争型学习的无监督神经网络 ，将高维输入数据映射到低维空间（通常是二维），且保持输入数据在高维空间的拓扑结构。

4、级联相关网络

结构自适应网络 。

5、Elman网络

递归神经网络 。

6、Boltzmann机

基于能量的模型，其神经元分为显层与隐层，显层用于数据输入输出，隐层被理解为数据的内在表达。其神经元皆为布尔型，1为激活，0为抑制。

理论上，参数越多的模型其复杂程度越高，能完成更加复杂的学习任务。但是复杂模型的训练效率低下，容易过拟合。但由于大数据时代、云计算，计算能力大幅提升缓解了训练效率低下，而训练数据的增加则可以降低过拟合风险。

于是如何增加模型的复杂程度呢？

1、增加隐层数；

2、增加隐层神经元数.

如何有效训练多隐层神经网络？

1、无监督逐层训练：每次训练一层隐，把上一层隐的输出当作输入来训练，本层隐结点训练好后，输出再作为下一层的输入来训练，这称为预训练，全部预训练完成后，再对整个网络进行微调。“预训练+微调”即把大量的参数进行分组，先找出每组较好的设置，再基于这些局部的结果来训练全局；

2、权共享：令同一层神经元使用完全相同的连接权，典型的例子是卷积神经网络。这样做可以大大减少需要训练的参数数目。

深度学习 可理解为一种特征学习或者表示学习，是通过 多层处理 ，逐渐将初始的 低层特征表示 转化为 高层特征表示 后，用 简单模型 即可完成复杂的分类等 学习任务 。

经典深度神经网络架构解析 - VGG，ResNet，Inception

阶段包括典型的大数据任务和ETL：我们需要收集、移动、储存、准备、规范化、矢量话日志。时间跨度的长短是必须被规定好的。数据的转化需要花费一些功夫，这是由于JSON日志、文本日志、还有一些非连续标注模式都必须被识别并且转化为数值数组。DataVec能够帮助进行转化和规范化数据。在开发机器学习训练模型时，数据需要分为训练集和测试集。

深度神经网络对于问题的抽象建立在我们可以通过合适的神经网络架构构造一个通用的函数逼近，使得我们可以从输入样本空间映射到目标样本空间。这一听起来简单的任务在实际构建过程中需要耗费大量的计算和时间以完成模型试验和迭代。而由于迁移学习的可行性，使得我们可以借助已有的在特定分类任务中表现出色的架构来完成类似甚至看起来完全不相关的任务。在学习的过程中，阅读了一些这些经典的网络架构的相关论文，在此做一个记录。

VGG Net 与之前的经典网络结构相比最突出的特征是大量的使用 3x3 （部分架构中还采用了 1x1 ）的小卷积核，并且采用 same padding 来维持卷积前后的 w 和 h，Feature map 的缩放完全交给 2x2 的 max pooling 层来完成，此后基本上所有的卷积神经网络的卷积核都采用 3x3 的尺寸。也正因为采用这个简单的、小的卷积核结构，才使得 VGG 成为同时代网络中最经典的深度神经网络。

在深度神经网络中采用小卷积核的原因：小卷积核通过多层叠加后可以在输入层取得与大卷积核同等规模的感受野，且由于网络层次的增加会同步增加网络的容量 model capacity 和复杂度 model complexity，进一步地，通过叠加多个层次的卷积核还可以减少模型的参数：例如对于通道数为 C 的输入和输出来说，采用 7x7 的卷积核需要的参数是 7x7xCxC = 49C 2 个，而通过叠加 3 层 3x3 的卷积核所需要的参数数量为 3 x [3x3xCxC] = 27C 2 个。

在 VGG 的架构中，作者采用 1x1 卷积的主要目的在于增加网络中的非线性，采用与原有输入特征相同通道数量的 1x1 的卷积结构，执行卷积前后不改变特征的表达的数量，但根据作者的经验在同等架构下带有 1x1 结构的网络表现不如 3x3 的网络，因此在后续广为沿用的 VGG 架构都是单纯的 3x3 网络。

一个值得注意的细节是，为了使得网络具有缩放不变性，作者在训练时先将全部缩放至 384x384 的尺寸，在此基础上随机裁剪 224x224 的区域作为网络的输入，再用经过在指定范围内进行尺寸缩放的进行微调。

另一个细节是作者在测试时采用了很多比较高明的技巧如 Ensemble 和 multi-crop 等方法使得测试的结果得到了一定的提升，不过这些提升一般只在竞赛中有意义，在真实的生产环境中应用很少。

ResNet 的提出是基于这样一个发现：直觉上深度神经网络应该的性能应该优于架构类似但相对层数更少的网络，但在实际情况中，随着网络层次的加深，梯度消失 Vanishing gradient 的影响愈加明显，网络的训练变得异常困难。这个现象在作者看来反应出了通过非线性激活的神经网络来构建近似恒等映射是困难的，那么我们可以反其道而行之，我们希望神经网络学习这个特定映射和恒等映射之间的值，此时，由于给定了一个参考基准，使得整个学习的过程更加的容易，这个想法实在是精妙！

Inception 这个系列目前共有 5 篇文章，包括：

其中篇是对 Inception 架构的一个简单介绍，第二篇则是在改进 Inception 网络的过程中发现了 Batch Normalization .layer(0, new GresLSTM.Builder().activation("tanh").nIn(1).nOut(10).build())这一被后续广泛使用的提高网络稳健性的方法，第三篇 Rinking the Inception Architecture for Comr Vision 这一篇相比前两篇论文信息量更大，作者给了很多构建深度卷积神经网络的建议，并且在这一篇中进一步改进了下图中版的 Inception Module，将 5x5 的卷积核改为两个 3x3 卷积层的叠加，这是一篇十分诚意的论文，值得反复阅读。

相比于 VGG Net，Inception 网络不再是基本的卷积神经网络的堆叠，取而代之的是对不同变体的 Inception Module 进行叠加。尽管从结构上 Inception 网络更加复杂，但由于大量的使用了 1x1 的卷积核，使得参数量居然比 VGG 还要小。

在此我们除了盲目复杂化网络以外，一个不可避免的问题是：为什么 Inception 网络会有更有的表现？

一种说法是我们在构建网络的过程中很难知道如何选择合适的卷积核，而 Inception Module 使得我们可以尝试多个不同的选择，让网络自己确定哪个方式更加合适。

另一种说法来自本系列的第 5 篇文章，keras 的作者 Francois Chollet 给出的解释是，在传统的卷积神经网络中，卷积核不仅需要在宽度和高度方向上建立特征识别能力，还要在深度（通道）方向上也构建这一能力。再一次地， 知识的表示形式决定了学习的难易程度 ，我们是否可以将这两个方向的特征识别分离开来，而简化这一任务？这就是 Inception 网路及后续在此基础上衍生出的 Xception 网络的核心思想。

人工神经网络概念梳理与实例演示

1、全局最小：即全局最小解，在参数空间中，所有其他点的误函数值均大于该点；

人工神经网络概念梳理与实例演示

A Tutorial on Filter Groups (Grouped Convolution)

神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个。

递归性神经网络一种能够对之前输入数据进行内部存储记忆的神经网络，所以他们能够学习到数据流中的时间依赖结构。

如今机器学习已经被应用到很多的产品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，引擎——亚马逊网站用于商品的引擎，Google和Facebook使用的广告排名系统。最近，深度学习的一些进步将机器学习带入公众视野：AlphaGo 打败围棋李世石以及一些识别和机器翻译等新产品的出现。

在这部分中，我们将介绍一些强大并被普遍使用的机器学习技术。这当然包括一些深度学习以及一些满足现代业务需求传统方法。读完这一系列的文章之后，你就掌握了必要的知识，便可以将具体的机器学习实验应用到你所在的领域当中。

一、什么是神经网络？

人工神经网络算法的最初构思是模仿生物神经元。但是这个类比很不可靠。人工神经网络的每一个特征都是对生物神经元的一种折射：每一个与激活阈值、触发的连接。

连接人工神经元系统建立起来之后，我们就能够对这些系统进行训练，从而让他们学习到数据中的一些模式，学到之后就能执行回归、分类、聚类、预测等功能。

人工神经网络可以看作是计算的。数据通过这些进入神经网络的输入层，再通过神经网络的隐藏层直到关于数据的一个结论或者结果出现，这个过程才会停止。神经网络产出的结果会跟预期的结果进行比较，神经网络得出的结果与正确结果的不同点会被用来更正神经网络的激活阈值。随着这个过程的不断重复，神经网络的输出结果就会无限靠近预期结果。

二、训练过程

在搭建一个神经网络系统之前，你必须先了解训练的过程以及网络输出结果是怎么产生的。然而我们并不想过度深入的了解这些方程式，下面是一个简短的介绍。

网络的输入收到一个数值数组（或许是叫做张量度数组）就代表输入数据。例如, 图像中的每个像素可以表示为一个标量，然后将像素传递给一个。输入数据将会与神经网络的参数相乘，这个输入数据被扩大还是减小取决于它的重要性，换句话说，取决于这个像素就不会影响神经网络关于整个输入数据的结论。

起初这些参数都是随机的，也就是说神经网络在建立初期根本就不了解数据的结构。每个的激活函数决定了每个输入的输出结果。所以每个是否能够被激活取决于它是否接受到足够的强度，即是否输入数据和参数的结果超出了激活阈值的界限。

在所谓的密集或完全连接层中，每个的输出值都会传递给后续层的，在通过所有隐藏层后最终到达输出层，也就是产生输入结果的地方。在输出层, 神经网络得到的最终结论将会跟预期结论进行比较(例如，中的这些像素代表一只猫还是狗?)。神经网络猜测的结果与正确结果的计算误都会被纳入到一个测试集中，神经网络又会利用这些计算误来不断更新参数，以此来改变中不同像素的重要程度。整个过程的目的就是降低输出结果与预期结果的误，正确注出这个图像到底是不是一条狗。

但是，你也应该知道一些基本参数，这将帮助你理解神经网络函数。这其中包括激活函数、优化算法和目标函数(也称为损失、成本或误函数)。

激活函数决定了信号是否以及在多大程度上应该被发送到连接。阶梯函数是最常用的激活函数, 如果其输入小于某个阈值就是0，如果其输入大于阈值就是1。都会通过阶梯激活函数向连接发送一个0或1。优化算法决定了神经网络怎么样学习，以及测试完误后，权重怎么样被更准确地调整。最常见的优化算法是随机梯度下降法。, 成本函数常用来衡量误，通过对比一个给定训练样本中得出的结果与预期结果的不同来评定神经网络的执行效果。

Keras、Deeplearning4j 等开源框架让创建神经网络变得简单。创建神经网络结构时，需要考虑的是怎样将你的数据类型匹配到一个已知的被解决的问题，并且根据你的实际需求来修改现有结构。

三、神经网络的类型以及应用

神经网络已经被了解和应用了数十年了，但是最近的一些技术趋势才使得深度神经网络变得更加高效。

GPUs使得矩阵作速度更快；分布式计算结构让计算能力大大增强；多个超参数的组合也让迭代的速度提升。所有这些都让训练的速度大大加快，迅速找到适合的结构。

随着更大数据集的产生，类似于ImageNet 的大型高质量的标签数据集应运而生。机器学习算法训练的数据越大，那么它的准确性就会越高。

，随着我们理解能力以及神经网络算法的不断提升，神经网络的准确性在语音识别、机器翻译以及一些机器感知和面向目标的一些任务等方面不断刷新记录。

尽管神经网络架构非常的大，但是主要用到的神经网络种类也就是下面的几种。

3.1前馈神经网络

前馈神经网络包括一个输入层、一个输出层以及一个或多个的隐藏层。前馈神经网络可以做出很好的通用逼近器，并且能够被用来创建通用模型。

这种类型的神经网络可用于分类和回归。例如，当使用前馈网络进行分类时，输出层神经元的个数等于类的数量。从概念上讲, 激活了的输出神经元决定了神经网络所预测的类。更准确地说, 每个输出神经元返回一个记录与分类相匹配的概率数，其中概率的分类将被选为模型的输出分类。

前馈神经网络的优势是简单易用，与其他类型的神经网络相比更简单，并且有一大堆的应用实例。

3.2卷积神经网络

卷积神经网络和前馈神经网络是非常相似的，至少是数据的传输方式类似。他们结构大致上是模仿了视觉皮层。卷积神经网络通过许多的过滤器。这些过滤器主要集中在一个图像子集、补丁、图块的特征识别上。每一个过滤器都在寻找不同模式的视觉数据，例如，有的可能是找水平线，有的是找对角线，有的是找垂直的。这些线条都被看作是特征，当过滤器经过图像时，他们就会构造出特征图谱来各类线是出现在图像的哪些地方。图像中的不同物体，像猫、747s、榨汁机等都会有不同的图像特征，这些图像特征就能使图像完成分类。卷积神经网络在图像识别和语音识别方面是非常的有效的。

卷积神经网络与前馈神经网络在图像识别方面的异同比较。虽然这两种网络类型都能够进行图像识别，但是方式却不同。卷积神经网络是通过识别图像的重叠部分，然后学习识别不同部分的特征进行训练；然而，前馈神经网络是在整张上进行训练。前馈神经网络总是在的某一特殊部分或者方向进行训练，所以当的特征出现在其他地方时就不会被识别到，然而卷积神经网络却能够很好的避免这一点。

3.3递归神经网络

与前馈神经网络不同的是，递归神经网络的隐藏层的里有内部记忆存储功能，随着输入数据的改变而内部记忆内容不断被更新。递归神经网络的结论都是基于当前的输入和之前存储的数据而得出的。递归神经网络能够充分利用这种内部记忆存储状态处理任意序列的数据，例如时间序列。

递归神经网络经常用于手写识别、语音识别、日志分析、欺诈检测和网络安全。

在时间维度上有长期依赖的数据的更好方法是用内存来储存重要，以使近期能够被理解和分类。递归神经网络的一点就是在它的隐藏层里面有“内存”可以学习到时间依赖特征的重要性。

接下来我们将讨论递归神经网络在字符生成器和网络异常检测中的应用。递归神经网络可以检测出不同时间段的依赖特征的能力使得它可以进行时间序列数据的异常检测。

递归神经网络的应用

网络上有很多使用RNNs生成文本的例子，递归神经网络经过语料库的训练之后，只要输入一个字符，就可以预测下一个字符。下面让我们通过一些实用例子发现更多RNNs的特征。

应用一、RNNs用于字符生成

递归神经网络经过训练之后可以把英文字符当做成一系列的时间依赖。经过训练后它会学习到一个字符经常跟着另外一个字符（“e”经常跟在“h”后面，像在“the、he、she”中）。由于它能预测下一个字符是什么，所以它能有效地减少文本的输入错误。

Ja是个很有趣的例子，因为它的结构包括很多嵌套结构，有一个开的圆括号必然后面就会有一个闭的，花括号也是同理。他们之间的依赖关系并不会在位置上表现的很明显，因为多个之间的关系不是靠所在位置的距离确定的。但是就算是不明确告诉递归神经网络Ja中各个的依赖关系，它也能自己学习了解到。

在异常检测当中，我们要求神经网络能够检测出数据中相似、隐藏的或许是并不明显的模式。就像是一个字符生成器在充分地了解数据的结构后就会生成一个数据的拟像，递归神经网络的异常检测就是在其充分了解数据结构后来判断输入的数据是不是正常。

字符生成的例子表明递归神经网络有在不同时间范围内学习到时间依赖关系的能力，它的这种能力还可以用来检测网络活动日志的异常。

异常检测能够使文本中的语法错误浮出水面，这是因为我们所写的东西是由语法结构所决定的。同理，网络行为也是有结构的，它也有一个能够被学习的可预测模式。经过在正常网络活动中训练的递归神经网络可以监测到入侵行为，因为这些入侵行为的出现就像是一个句子没有标点符号一样异常。

应用二、一个网络异常检测项目的示例

设我们想要了解的网络异常检测就是能够得到硬件故障、应用程序失败、以及入侵的一些信息。

模型将会向我们展示什么呢？

随着大量的网络活动日志被输入到递归神经网络中去，神经网络就能学习到正常的网络活动应该是什么样子的。当这个被训练的网络被输入新的数据时，它就能偶判断出哪些是正常的活动，哪些是被期待的，哪些是异常的。

训练一个神经网络来识别预期行为是有好处的，因为异常数据不多，或者是不能够准确的将异常行为进行分类。我们在正常的数据里进行训练，它就能够在未来的某个时间点提醒我们非正常活动的出现。

说句题外话，训练的神经网络并不一定非得识别到特定事情发生的特定时间点（例如，它不知道那个特殊的日子就是周日），但是它一定会发现一些值得我们注意的一些更明显的时间模式和一些可能并不明显的之间的联系。

开始阶段

训练神经网络

神经网络的初始训练需要在训练数据集中进行。

在次训练的时候，你需要调整一些超参数以使模型能够实现在数据中学习。这个过程需要控制在合理的时间内。关于超参数我们将在之后进行讨论。在模型训练的过程中，你应该以降低错误为目标。

但是这可能会出现神经网络模型过度拟合的风险。有过度拟合现象出现的模型往往会在训练集中的很高的分数，但是在遇到新的数据时就会得出错误结论。用机器学习的语言来说就是它不够通用化。Deeplearning4J提供正则化的工具和“过早停止”来避免训练过程中的过度拟合。

神经网络的训练是最花费时间和耗费硬件的一步。在GPUs上训练能够有效的减少训练时间，尤其是做图像识别的时候。但是额外的硬件设施就带来多余的花销，所以你的深度学习的框架必须能够有效的利用硬件设施。Azure和亚马逊等云服务提供了基于GPU的实例，神经网络还可以在异构集群上进行训练。

创建模型

Deeplearning4J提供ModelSerializer来保存训练模型。训练模型可以被保存或者是在之后的训练中被使用或更新。

在执行异常检测的过程中，日志文件的格式需要与训练模型一致，基于神经网络的输出结果，你将会得到是否当前的活动符合正常网络行为预期的结论。

代码示例

递归神经网络的结构应该是这样子的：

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder(

.seed(123)

.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)

.weightInit(WeightInit.XAVIER)

.updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)

.learningRate(0.005)

.gradientNormalization(GradientNormalization.ClipElementWiseAbsoluteValue)

.gradientNormalizationThreshold(0.5)

.list()

.layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)

.activation("softmax").nIn(10).nOut(numLabelClasses).build())

.pretrain(false).backprop(true).build();

MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);

net.init();

下面解释一下几行重要的代码：

.seed(123)

.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)

决定使用哪个算法（在这个例子中是随机梯度下降法）来调整权值以提高误分数。你可能不需要对这个进行修改。

.learningRate(0.005)

当我们使用随机梯度下降法的时候，误梯度就被计算出来了。在我们试图将误值减到最小的过程中，权值也随之变化。SGD给我们一个让误更小的方向，这个学习效率就决定了我们该在这个方向上迈多大的梯度。如果学习效率太高，你可能是超过了误最小值；如果太低，你的训练可能将会永远进行。这是一个你需要调整的超参数。

卷积神经网络tensorflow怎么读取图像

显然，在做了特征变换之后，这两个分类就可以很容易的被一条决策边界分开了。

卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork,），最早是19世纪60年代，生物学家对猫视觉皮层研究发现：每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像，即感受野。后来到了80年代，日本科学家提出了神经认知机（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型，在CS231n的课上说过，卷积神经网络不是一夜产生的，从这个发展过程中我们就可以看出，确实是这样的。卷积神经网络的要点就是局部连接（LocalConnection）、权值共享（Weightsharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。比如下面是tensorflow卷积定义relu(WX+B)W矩阵这样解释 神经网络 ：X矩阵+B矩阵=W权重variable变量X(placeholder占位符外部输入)variable变量+B偏重变量，因为深度学习会自动不断地计算loss损失BP来调整wb所以wb初始化可以随便全部都是0都行，所以其实就是X以及Y对于X来说其实我们知道就是我们图像数据Y是图像的标签，但是Y需要转为数学可以计算的值，所以采用one-hot数组记录标签的索引就行，比如xx1xx2xx3相应的y1=[1,0,0]y2=[010]y3=[001]那么其实就是X图像的像素通过外部输入placeholder占位符Y值外部输入通过placeholder占位符我们知道WX矩阵相乘必须符合MXNNXM=MXM也就是说W的列必须与X的行数目相同这是要注意的，所以上一张shape来规范维度计算，下面是一个卷积层定义relu(wx+b)下面是tensorflow来表示relu(wx+b)的公式其中要注意参数strides是卷积滑动的步长你可以配置的系数，下面继续讲X[None,wh]对于每一个wh是一个矩阵每一层的w也是一个矩阵每一层的b也是一个矩阵，每一层的输出y1也是一个矩阵y=[wh]w+b为了减少系数，我们使用卷积，把它转换成MXN的值，这里就是跟全连接层的不同，使用了卷积转换成了一个MXN的卷积特征而全连接层就是y=wx+b(这里省略了那些relu(wx+b)tanh(wx+b))所以我们现在来看看每一层的w定义因为卷积层的w是需要与wh提取的MXK来做矩阵相乘所以他是跟卷积核相关以及输入输出相关，对于每一张图像

针对移动端与嵌入式视觉应用的卷积神经网络MobileNet系列解析

MobileNet V1 (2017)

（1）MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权3、卷积神经网络：可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。重深度神经网络，核心部件就是 深度可分离卷积

（2）MobileNet是一种基于深度可分离卷积的模型，深度可分离卷积是一种将标准卷积分解成深度卷积以及一个1x1的卷积即逐点卷积

（3）深度卷积针对每个单个输入通道应用单个滤波器进行滤波，然后逐点卷积应用1x1的卷积作来结合所有深度卷积得到的输出

（4）对深度卷积，它的卷积核厚度不是输入张量的通道数，而是1，输出通道就是卷积核数目。经典卷积的卷积核厚度默认是的通道数

（5）可分离卷积tf内置函数： tf.layers.separable_conv2d

公式计算：

MobileNet V2 (2018)

（1）Mobilenet V2实在Mobilenet V1的基础上发展而来，V2 主要引入了两个改动：Linear Bottleneck 和 Inverted Residual Blocks。两个改动分别对应V1和Resnet

（2）MobileNetV1遗留的问题

（3） 对比 MobileNet V1 与 V2 的微结构

(4) 对比 ResNet 与 MobileNet V2 的微结构

MobileNet V3 (2019)

论文地址：

（1）具体的内容可以看论文，这里我只是重点说明其中的激活函数改进（swish/h-swish）和网络结构改进（bneck）

（2）激活函数：作者发现一种新出的激活函数swish x 能有效改进网络精度

但就是计算量太大了，于是事实上，以上网络中，还存在一些分支，如编号1所示，这些分支就是全连接层，而全连接层之后就是一个softmax层用于预测。又如分支2所示，包含一些隐藏层（编号3），通过全连接层和softmax进行预测。这些分支结构能够确保，即使是隐藏层和中间层也参与了特征计算，并且也能够预测的分类。这种做法能够有效避免网络过拟合。作者对这个函数进行了数值近似：

近似结果：

（3）网络结构：在大体思路上引用mobilenet v2的结构pw-dw-pw，其中激活函数添加了h-swish，同时在v2基础上添加了Squeeze excitation layer，具体的设置可查阅论文中的网络参数图对照，

其中Squeeze excitation layer

Squeeze excitation layer是引入基于squeeze and excitation结构的轻量级注意力模型SENet

论文：《Squeeze-and-Excitation Networks》

论文链接：

卷积神经网络tensorflow怎么读取图像

参继续展开左边这一项考资料来源：

卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork,），最早是19世纪60年代，生物学家对猫视觉皮层研究发现：每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像，即感受野。后来到了80年代，日本科学家提出了神经认知机（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型，在CS231n的课上说过，卷积神经网络不是一夜产生的，从这个发展过程中我们就可以看出，确实是这样的。卷积神经网络的要点就是局部连接（LocalConnection）、权值共享（Weightsharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。比如下面是tensorflow卷积定义relu(WX+B)W矩阵X矩阵+B矩阵=W权重variable变量X(placeholder占位符外部输入)variable变量+B偏重变量，因为深度学习会自动不断地计算loss损失BP来调整wb所以wb初始化可以随便全部都是0都行，所以其实就是X以及Y对于X来说其实我们知道就是我们图像数据Y是图像的标签，但是Y需要转为数学可以计算的值，所以采用one-hot数组记录标签的索引就行，比如xx1xx2xx3相应的y1=[1,0,0]y2=[010]y3=[001]那么其实就是X图像的像素通过外部输入placeholder占位符Y值外部输入通过placeholder占位符我们知道WX矩阵相乘必须符合MXNNXM=MXM也就是说W的列必须与X的行数目相同这是要注意的，所以上一张shape来规范维度计算，下面是一个卷积层定义relu(wx+b)下面是tensorflow来表示relu(wx+b)的公式其中要注意参数strides是卷积滑动的步长你可以配置的系数，下面继续讲X[None,wh]对于每一个wh是一个矩阵每一层的w也是一个矩阵每一层的b也是一个矩阵，每一层的输出y1也是一个矩阵y=[wh]w+b为了减少系数，我们使用卷积，把它转换成MXN的值，这里就是跟全连接层的不同，使用了卷积转换成了一个MXN的卷积特征而全连接层就是y=wx+b(这里省略了那些relu(wx+b)tanh(wx+b))所以我们现在来看看每一层的w定义因为卷积层的w是需要与wh提取的MXK来做矩阵相乘所以他是跟卷积核相关以及输入输出相关，对于每一张图像

增加池化层后参数量

1、以多组不同参数值初始化多个神经网络，按标准方法训练，在迭代停止后，取其中误最小的解作为最终参数；

增加池化层后参数量=(filter size + 1)卷积神经网络主要是用于图像、视频、语音、声音识别以及无人驾驶的任务。尽管这篇文章主要是讨论递归神经网络的，但是卷积神经网络在图像识别方面也是非常有效的，所以很有必要了解。 当前层filter数量 【全连接层的参数量】 VGG-16一次池化得到的feature map为 7 7 512 ,...

也可以认为使用池化层降低输入的尺寸,变相的减少了整个网络的参数!