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)。
- 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
-
- 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)
-
- 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