卷积神经网络全面解析之代码详解复习进程
卷积神经网络的预测流程及原理
卷积神经网络的预测流程及原理Convolutional neural networks (CNNs) are a type of deep learning algorithm that can take in an input image, assign importance to various aspects/objects in the image, and be able to differentiate one from the other. In order to understand the prediction process and principles of CNNs, it is important to first understand the basic architecture and functioning of these networks.卷积神经网络（CNNs）是一种深度学习算法，能够接收输入图像，对图像中的各个方面/对象进行重要性分配，并且能够区分它们。
为了了解CNN的预测流程和原理，首先要了解这些网络的基本架构和功能。
The prediction process of a CNN begins with the input layer, where the raw pixel values of an image are fed into the network. These pixel values are then fed into a series of convolutional and pooling layers, which are responsible for extracting features from the input image. The convolutional layers use various filters to detect patterns within the image, while the pooling layers downsample the feature maps to reduce the computational load.CNN的预测流程始于输入层，图像的原始像素值被馈送到网络中。
卷积计算代码
卷积计算代码卷积计算是深度学习中非常重要的一种计算方法。
在进行卷积计算时，我们需要编写相应的代码来实现其运算，本文将会分步骤阐述卷积计算代码，帮助读者更好的了解和掌握这项技能。
首先，我们需要定义卷积函数。
在深度学习框架中，一般都已经提供了封装好的卷积函数，但为了更好的理解其实现过程，我们也可以手动编写。
卷积的核心在于对于一个矩阵进行滑动窗口计算，下面是一个简单的卷积函数实现的示例代码：```def convolve(image, kernel):# 获取图像和卷积核的尺寸image_h, image_w = image.shapekernel_h, kernel_w = kernel.shape# 创建一个空白矩阵，用于存储卷积后的结果output = np.zeros((image_h - kernel_h + 1, image_w - kernel_w + 1))# 对于每一个滑动窗口位置，计算其与卷积核的内积并将结果存储于相应的位置for h in range(image_h - kernel_h + 1):for w in range(image_w - kernel_w + 1):output[h, w] = (image[h:h+kernel_h, w:w+kernel_w] * kernel).sum()return output```接下来，我们需要将卷积操作与向前传递、反向传播结合起来，构建一个完整的卷积计算网络。
在深度学习框架中，这些过程通常是自动完成的，但为了更好的理解，我们仍可以手动编写这些代码。
下面是一个简单的卷积计算网络的实现代码：```class ConvolutionalLayer:def __init__(self, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0):self.num_filters = num_filtersself.filter_size = filter_sizeself.stride = strideself.padding = paddingself.filters = np.random.randn(num_filters,filter_size, filter_size) / (filter_size * filter_size)def forward(self, input_volume):self.input_volume = input_volumenum_channels, input_height, input_width =input_volume.shapepadded_volume = np.pad(input_volume, ((0,),(self.padding,), (self.padding,)), mode='constant',constant_values=0)output_height = int((input_height - self.filter_size + 2 * self.padding) / self.stride + 1)output_width = int((input_width - self.filter_size + 2 * self.padding) / self.stride + 1)output_volume = np.zeros((self.num_filters,output_height, output_width))for filter_num in range(self.num_filters):filter = self.filters[filter_num]for h in range(output_height):for w in range(output_width):h_start = h * self.stridew_start = w * self.strideh_end = h_start + self.filter_sizew_end = w_start + self.filter_sizeregion = padded_volume[:, h_start:h_end, w_start:w_end]output_volume[filter_num, h, w] =np.sum(region * filter)return output_volumedef backward(self, output_error, learning_rate):num_channels, input_height, input_width =self.input_volume.shapepadded_volume = np.pad(self.input_volume, ((0,), (self.padding,), (self.padding,)), mode='constant',constant_values=0)output_height = int((input_height - self.filter_size + 2 * self.padding) / self.stride + 1)output_width = int((input_width - self.filter_size + 2 * self.padding) / self.stride + 1)input_error = np.zeros(padded_volume.shape)filter_error = np.zeros(self.filters.shape)for filter_num in range(self.num_filters):filter = self.filters[filter_num]for h in range(output_height):for w in range(output_width):h_start = h * self.stridew_start = w * self.strideh_end = h_start + self.filter_sizew_end = w_start + self.filter_sizeregion = padded_volume[:, h_start:h_end, w_start:w_end]filter_error[filter_num] +=output_error[filter_num, h, w] * regioninput_error[:, h_start:h_end,w_start:w_end] += output_error[filter_num, h, w] * filterself.filters -= learning_rate * filter_error / (output_height * output_width)return input_error[:, self.padding:-self.padding, self.padding:-self.padding]```最后，我们需要将卷积层与神经网络的其它层结合起来，构建一个完整的深度学习模型。
卷积神经网络与循环神经网络
卷积神经网络与循环神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是目前深度学习领域最为流行的两种神经网络架构。
它们分别适用于不同的数据类型和任务，能够有效地处理图像、语音、文本等各种形式的数据。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理格状数据（如图像）的神经网络模型。
它的核心思想是利用卷积操作对输入数据进行特征提取，然后通过池化操作减小特征图的尺寸，最后将提取到的特征输入全连接层进行分类或回归。
卷积神经网络的结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。
1.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。
卷积操作是指使用一个滤波器（也称为卷积核）在输入数据上进行滑动计算，得到对应位置的输出。
滤波器的参数是在训练过程中通过反向传播算法学习得到的。
在图像处理中，卷积操作可以帮助提取图像中的边缘、纹理、角点等特征。
卷积层一般会使用多个不同的滤波器，从而提取多个不同的特征。
1.2池化层池化层是利用池化操作对卷积层的输出进行降采样，从而减小特征图的尺寸。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化是保留每个区域内的最大值作为输出，平均池化是计算每个区域内的平均值作为输出。
池化操作的目的是减少计算复杂度和减小过拟合。
1.3全连接层全连接层是卷积神经网络的最后一层，它将池化层的输出作为输入进行分类或回归。
全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，输出一个标量值。
全连接层通常使用一种称为softmax的函数将输出转化为概率分布，再根据不同任务进行相应的损失函数计算和优化。
卷积神经网络通过共享权重和局部感知野的设计，大大减少了模型参数的数量，同时也能够保留输入数据的局部结构特征。
这使得卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了很大的成功。
二、循环神经网络循环神经网络是一种专门用于处理序列数据（如语音、文本）的神经网络模型。
卷积神经网络学习——第二部分：卷积神经网络训练的基本流程
卷积神经⽹络学习——第⼆部分：卷积神经⽹络训练的基本流程卷积神经⽹络学习——第⼆部分：卷积神经⽹络训练的基本流程import torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variablefrom torchvision import datasets, transforms# 步骤⼀：数据载⼊# pose()将各种预处理操作组合到⼀起# 2.transforms.ToTensor()将图⽚转换成 PyTorch 中处理的对象 Tensor.在转化的过程中 PyTorch ⾃动将图⽚标准化了，也就是说Tensor的范⽤是(0,1)之间# 3.transforms.Normalize()要传⼊两个参数:均值、⽅差，做的处理就是减均值，再除以⽅差。
将图⽚转化到了(-1,1)之间# 4.注意因为图⽚是灰度图，所以只有⼀个通道，如果是彩⾊图⽚，有三个通道，transforms.Normalize([a,b,c],[d,e,f])来表⽰每个通道对应的均值和⽅差。
data_tf = pose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5],[0.5])])# PyTorch 的内置函数 torchvision.datasets.MNIST 导⼊数据集# 这⾥存储的还是MNIST数据集的格式，但是不⼀样的是这个数据集当中的元素是以tensor格式存储的train_dataset = datasets.MNIST(root = '/Users/air/Desktop/【2020秋】数据科学基础/第三次作业',train = True,transform = data_tf,download = True)test_dataset = datasets.MNIST(root = '/Users/air/Desktop/【2020秋】数据科学基础/第三次作业',train = False,transform = data_tf)# 定义超参数BATCH_SIZE = 128 # 训练的包的⼤⼩，通过将训练包分为2的倍数以加快训练过程的⽅式LR = 1e-2 # 学习率，学习率太⼩会减慢训练效果，学习率太⾼会导致准确率降低EPOCHS = 5 # 定义循环次数，避免因为次数太多导致时间过长# torch.utils.data.DataLoader 建⽴⼀个数据迭代器，传⼊数据集和 batch size, 通过 shuffle=True 来表⽰每次迭代数据的时候是否将数据打乱。
神经网络算法的代码实现详解
神经网络算法的代码实现详解神经网络算法是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过构建多层神经元网络来实现对数据的学习与预测。
本文将对神经网络算法的代码实现进行详细解析，通过Python语言实现。
1.数据准备首先，我们需要准备训练数据和测试数据。
训练数据是用来训练神经网络的样本，通常包含一组输入数据和对应的输出数据。
测试数据则是用来测试训练后的神经网络模型的准确性。
2.构建神经网络结构接下来，我们需要构建神经网络的结构。
神经网络通常由多层神经元组成，每层神经元与上一层的神经元全连接。
我们可以使用Python的Numpy库来创建神经网络的结构，其中的矩阵运算能够高效地实现神经网络算法。
3.定义激活函数神经网络中，每个神经元都需要一个激活函数来对输入数据进行处理，并输出非线性的结果。
常用的激活函数有sigmoid函数、ReLU 函数等。
我们可以在构建神经网络结构时定义激活函数。
4.前向传播前向传播是指从输入层开始，逐层计算神经元的输出，直到输出层为止。
这一过程可以通过矩阵运算实现，其中每一层的输出都是上一层输出与权重矩阵的乘积再经过激活函数处理得到。
最终，输出层的输出即为神经网络的预测结果。
5.反向传播反向传播是指根据预测结果，逐层更新权重矩阵，以使得预测结果与实际结果尽可能接近。
反向传播算法通过计算误差项，逆向更新权重矩阵。
误差项的计算根据损失函数的不同而有所差异，常用的损失函数有均方误差、交叉熵等。
6.更新权重矩阵根据反向传播算法计算得到的误差项，我们可以更新每一层的权重矩阵。
更新的方法一般是使用梯度下降算法，通过计算每个权重的梯度值以及学习率，来逐步调整权重的取值。
7.训练神经网络模型在完成以上步骤后，我们可以开始训练神经网络模型。
训练过程即是重复进行前向传播和反向传播，以不断更新权重矩阵。
通过多次迭代，使得神经网络模型的预测结果逼近真实结果。
8.测试神经网络模型在训练完成后，我们需要使用测试数据对神经网络模型进行测试，以评估其性能。
Python中的CNN网络实现方法
Python中的CNN网络实现方法卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了非常好的效果。
本文将介绍Python中CNN网络的实现方法，并且通过实例展示如何构建CNN网络。
1.卷积神经网络的基本概念卷积神经网络主要由卷积层、池化层、全连接层组成，其中卷积层是最关键的部分。
卷积层的主要作用是提取特征，输入数据经过多次卷积和池化操作后，最终得到的是一个特征图。
卷积神经网络是通过多组卷积核来提取输入数据的特征的。
卷积核是一个小型的矩阵，用于和输入的数据进行卷积。
卷积的结果是一个特征图，这个特征图不仅仅是输入数据的副本，而是提取了输入数据的各种特征，可以用这个特征图来进行下一步的处理。
池化层是在卷积层之后添加的，主要作用是为了进一步降维，减少神经网络的计算量，同时不影响特征图的特征信息。
全连接层是将池化层的输出进行展开，然后进行前向传递和反向传播。
在反向传播时，每一个全连接层的节点将会计算出其对下一层中所有节点的误差，并将其向前传递。
2. Python中实现卷积神经网络的步骤在Python中实现CNN网络的具体步骤如下：1）数据预处理：将数据准备好作为CNN网络的模型输入。
这个步骤通常包括数据归一化、数据增强、数据划分等操作。
2）构建CNN模型：CNN模型主要由卷积层、池化层、全连接层等模块组成。
在Python中，可以使用Keras或TensorFlow等框架来构建CNN模型，这些框架提供了许多预定义的卷积层、池化层等模块，大大简化了模型搭建的流程。
3）编译CNN模型：在构建CNN模型后，需要使用compile方法对模型进行编译，需要指定损失函数、优化函数和评估指标等。
4）训练CNN模型：训练CNN模型需要调用fit方法，传入训练数据和标签进行训练。
在训练过程中，需要指定批次大小、训练次数等参数。
【机器学习基础】卷积神经网络（CNN）基础
【机器学习基础】卷积神经⽹络（CNN）基础最近⼏天陆续补充了⼀些“线性回归”部分内容，这节继续机器学习基础部分，这节主要对CNN的基础进⾏整理，仅限于基础原理的了解，更复杂的内容和实践放在以后再进⾏总结。
卷积神经⽹络的基本原理 前⾯对全连接神经⽹络和深度学习进⾏了简要的介绍，这⼀节主要对卷积神经⽹络的基本原理进⾏学习和总结。
所谓卷积，就是通过⼀种数学变换的⽅式来对特征进⾏提取，通常⽤于图⽚识别中。
既然全连接的神经⽹络可以⽤于图⽚识别，那么为什么还要⽤卷积神经⽹络呢？（1）⾸先来看下⾯⼀张图⽚： 在这个图⽚当中，鸟嘴是⼀个很明显的特征，当我们做图像识别时，当识别到有“鸟嘴”这样的特征时，可以具有很⾼的确定性认为图⽚是⼀个鸟类。
那么，在提取特征的过程中，有时就没有必要去看完整张图⽚，只需要⼀⼩部分就能识别出⼀定具有代表的特征。
因此，使⽤卷积就可以使某⼀个特定的神经元（在这⾥，这个神经元可能就是⽤来识别“鸟嘴”的）仅仅处理带有该特征的部分图⽚就可以了，⽽不必去看整张图⽚。
那么这样就会使得这个神经元具有更少的参数（因为不⽤再跟图⽚的每⼀维输⼊都连接起来）。
（2）再来看下⾯⼀组图⽚：上⾯两张图⽚都是鸟类，⽽不同的是，两只鸟的“鸟嘴”的位置不同，但在普通的神经⽹络中，需要有两个神经元，⼀个去识别左上⾓的“鸟嘴”，另⼀个去识别中间的“鸟嘴”： 但其实这两个“鸟嘴”的形状是⼀样的，这样相当于上⾯两个神经元是在做同⼀件事情。
⽽在卷积神经⽹络中，这两个神经元可以共⽤⼀套参数，⽤来做同⼀件事情。
（3）对样本进⾏⼦采样，往往不会影响图⽚的识别。
如下⾯⼀张图： 假设把⼀张图⽚当做⼀个矩阵的话，取矩阵的奇数⾏和奇数列，可看做是对图⽚的⼀种缩放，⽽这种缩放往往不会影响识别效果。
卷积神经⽹络中就可以对图⽚进⾏缩放，是图⽚变⼩，从⽽减少模型的参数。
卷积神经⽹络的基本结构如图所⽰： 从右到左，输⼊⼀张图⽚→卷积层→max pooling（池化层）→卷积层→max pooling（池化层）→......→展开→全连接神经⽹络→输出。
十种深度学习算法要点及代码解析
十种深度学习算法要点及代码解析一、卷积神经网络（CNN）1.1算法原理：卷积神经网络（CNN）是一种深度神经网络，通过一系列卷积层和池化层实现特征提取和信息处理，可以有效的处理图像、语音、文字等多种复杂数据，相比传统的神经网络，其特征更加准确、泛化能力更强，训练更快；1.2基本结构：CNN通常由输入层、卷积层、激活层、池化层、全连接层（FC）组成；1.3应用场景：CNN应用最广泛的场景是机器视觉，对图像进行分类、识别和特征提取，特别是在人脸识别、图像分类等领域；（1）构建卷积神经网络先导入必要的库：from keras.models import Sequential #导入序列模型from yers import Conv2D, MaxPooling2D #导入卷积层和池化层from yers import Activation, Dropout, Flatten, Dense #导入激活函数、Dropout层、Flatten层、全连接层#构建模型#实例化一个Sequential模型model = Sequential#第1层卷积model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = (32, 32, 3))) model.add(Activation('relu'))#第2层卷积model.add(Conv2D(32, (3, 3)))model.add(Activation('relu'))#第3层池化model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))#第4层Dropoutmodel.add(Dropout(0.25))#第5层Flatten层model.add(Flatten()#第6层全连接model.add(Dense(128))model.add(Activation('relu'))#第7层Dropout层model.add(Dropout(0.5))#第8层全连接model.add(Dense(10))model.add(Activation('softmax'))。
卷积神经网络全面解析之代码详解
卷积神经网络全面解析之代码详解本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Convolutional Neural Networks (LeNet)。
一、CNN卷积神经网络原理简介要讲明白卷积神经网络，估计得长篇大论，网上有很多博文已经写得很好了，所以本文就不重复了，如果你了解CNN，那可以往下看，本文主要是详细地解读CNN的实现代码。
CNN的最大特点就是稀疏连接（局部感受）和权值共享，如下面两图所示，左为稀疏连接，右为权值共享。
稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数，减少计算复杂度。
至于CNN的结构，以经典的LeNet5来说明：这个图真是无处不在，一谈CNN，必说LeNet5，这图来自于这篇论文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，论文很长，第7页那里开始讲LeNet5这个结构，建议看看那部分。
我这里简单说一下，LeNet5这张图从左到右，先是input，这是输入层，即输入的图片。
input-layer到C1这部分就是一个卷积层（convolution运算），C1到S2是一个子采样层（pooling运算），关于卷积和子采样的具体过程可以参考下图：然后，S2到C3又是卷积，C3到S4又是子采样，可以发现，卷积和子采样都是成对出现的，卷积后面一般跟着子采样。
S4到C5之间是全连接的，这就相当于一个MLP的隐含层了（如果你不清楚MLP，参考《DeepLearning tutorial（3）MLP多层感知机原理简介+代码详解》）。
C5到F6同样是全连接，也是相当于一个MLP的隐含层。
最后从F6到输出output，其实就是一个分类器，这一层就叫分类层。
ok，CNN的基本结构大概就是这样，由输入、卷积层、子采样层、全连接层、分类层、输出这些基本“构件”组成，一般根据具体的应用或者问题，去确定要多少卷积层和子采样层、采用什么分类器。
卷积神经网络（CNN）的训练过程
卷积神经⽹络（CNN）的训练过程卷积神经⽹络的训练过程卷积神经⽹络的训练过程分为两个阶段。
第⼀个阶段是数据由低层次向⾼层次传播的阶段，即前向传播阶段。
另外⼀个阶段是，当前向传播得出的结果与预期不相符时，将误差从⾼层次向底层次进⾏传播训练的阶段，即反向传播阶段。
训练过程如图4-1所⽰。
训练过程为：1、⽹络进⾏权值的初始化；2、输⼊数据经过卷积层、下采样层、全连接层的向前传播得到输出值；3、求出⽹络的输出值与⽬标值之间的误差；4、当误差⼤于我们的期望值时，将误差传回⽹络中，依次求得全连接层，下采样层，卷积层的误差。
各层的误差可以理解为对于⽹络的总误差，⽹络应承担多少；当误差等于或⼩于我们的期望值时，结束训练。
5、根据求得误差进⾏权值更新。
然后在进⼊到第⼆步。
图4-1卷积神经⽹络的训练过程1.1卷积神经⽹络的前向传播过程在前向传播过程中，输⼊的图形数据经过多层卷积层的卷积和池化处理，提出特征向量，将特征向量传⼊全连接层中，得出分类识别的结果。
当输出的结果与我们的期望值相符时，输出结果。
1.1.1卷积层的向前传播过程卷积层的向前传播过程是，通过卷积核对输⼊数据进⾏卷积操作得到卷积操作。
数据在实际的⽹络中的计算过程，我们以图3-4为例，介绍卷积层的向前传播过程。
其中⼀个输⼊为15个神经元的图⽚，卷积核为2×2×1的⽹络，即卷积核的权值为W1，W2，W3，W4。
那么卷积核对于输⼊数据的卷积过程，如下图4-2所⽰。
卷积核采⽤步长为1的卷积⽅式，卷积整个输⼊图⽚，形成了局部感受野，然后与其进⾏卷积算法，即权值矩阵与图⽚的特征值进⾏加权和（再加上⼀个偏置量），然后通过激活函数得到输出。
图4-2图⽚深度为1，卷积层的向前传播过程⽽在图3-4中，图⽚深度为2时，卷积层的向前传播过程如图4-3所⽰。
输⼊的图⽚的深度为4×4×2，卷积核为2×2×2，向前传播过程为，求得第⼀层的数据与卷积核的第⼀层的权值的加权和，然后再求得第⼆层的数据与卷积核的第⼆层的权值的加权和，两层的加权和相加得到⽹络的输出。
卷积神经网络(纯净版)ppt课件
1
Contents
• 机器学习，神经网络，深度学习之间的关系 • 什么是神经网络 • 梯度下降算法 • 反向传播算法 • 神经网络的训练 • 什么是卷积 • 什么是池化 • LeNet-5 • 其它的工作
2
Convolutional Neural Networks
5
Convolutional Neural Networks
反向传播算法（Back Propagation）
• 反向传播算法是计算多层复合函数的所有变量的偏导数的利器，上面梯度下降的例子中就是求梯度， 简单的理解就是链式法则
根据链式法则，我们求e对a的偏导和e对d的偏导是如下所示:
可以看出，它们都求了e对c的偏导。对于权值动则数万的深度模型 中的神经网络，这样的冗余所导致的计算量是相当大的 BP算法则机智地避开了这种冗余，BP算法是反向(自上往下)来求偏 导的。
• 神经元：
,
• 每个连接都有一个权值
4
图1.一个全连接的神经网络
Convolutional Neural Networks
梯度下降算法
• 梯度下降算法是用来求函数最小值的算法 • 每次沿着梯度的反方向，即函数值下降最快的方向，去
修改值，就能走到函数的最小值附近（之所以是最小值 附近而不是最小值那个点，是因为我们每次移动的步长 不会那么恰到好处，有可能最后一次迭代走远了越过了 最小值那个点）
什么是卷积？
右图展示了卷积的过程，和信号处理的卷积有所区别 卷积降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层 结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量 黄色部分是卷积核
11
Convolutional Neural Networks
卷积神经网络代码练习
卷积神经⽹络代码练习1.MNIST数据集1. 1加载数据MNIST使⽤⽅法：torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)root 为数据集下载到本地后的根⽬录，包括 training.pt 和 test.pt ⽂件train，如果设置为True，从training.pt创建数据集，否则从test.pt创建。
download，如果设置为True, 从互联⽹下载数据并放到root⽂件夹下transform, ⼀种函数或变换，输⼊PIL图⽚，返回变换之后的数据。
target_transform ⼀种函数或变换，输⼊⽬标，进⾏变换。
另外值得注意的是，DataLoader是⼀个⽐较重要的类，提供的常⽤操作有：batch_size(每个batch的⼤⼩), shuffle(是否进⾏随机打乱顺序的操作), num_workers(加载数据的时候使⽤⼏个⼦进程)显⽰数据集中的部分图像：1.1创建⽹络class FC2Layer(nn.Module):def __init__(self, input_size, n_hidden, output_size):# nn.Module⼦类的函数必须在构造函数中执⾏⽗类的构造函数# 下式等价于nn.Module.__init__(self)super(FC2Layer, self).__init__()self.input_size = input_size# 这⾥直接⽤ Sequential 就定义了⽹络，注意要和下⾯ CNN 的代码区分开work = nn.Sequential(nn.Linear(input_size, n_hidden),nn.ReLU(),nn.Linear(n_hidden, n_hidden),nn.ReLU(),nn.Linear(n_hidden, output_size),nn.LogSoftmax(dim=1))def forward(self, x):# view⼀般出现在model类的forward函数中，⽤于改变输⼊或输出的形状# x.view(-1, self.input_size) 的意思是多维的数据展成⼆维# 代码指定⼆维数据的列数为 input_size=784，⾏数 -1 表⽰我们不想算，电脑会⾃⼰计算对应的数字 # 在 DataLoader 部分，我们可以看到 batch_size 是64，所以得到 x 的⾏数是64# ⼤家可以加⼀⾏代码：print(x.cpu().numpy().shape)# 训练过程中，就会看到 (64, 784) 的输出，和我们的预期是⼀致的# forward 函数的作⽤是，指定⽹络的运⾏过程，这个全连接⽹络可能看不啥意义，# 下⾯的CNN⽹络可以看出 forward 的作⽤。
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机器学习，神经网络，深度学习之间的关系 什么是神经网络 梯度下降算法 反向传播算法 神经网络的训练 什么是卷积 什么是池化 LeNet-5 其它的工作
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Convolutional Neural Networks
梯度下降算法+反向传播算法
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Convolutional Neural Networks
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Convolutional Neural Networks
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Convolutional Neural Networks
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什么是卷积？
右图展示了卷积的过程，和信号处理的卷积有所区别
卷积降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层 结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量
黄色部分是卷积核
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Convolutional Neural Networks
图1.一个全连接的神经网络
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Convolutional Neural Networks
梯度下降算法
• 梯度下降算法是用来求函数最小值的算法
• 每次沿着梯度的反方向，即函数值下降最快的方向，去 修改值，就能走到函数的最小值附近（之所以是最小值 附近而不是最小值那个点，是因为我们每次移动的步长 不会那么恰到好处，有可能最后一次迭代走远了越过了 最小值那个点）
卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解
卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解卷积神经网络（CNN，有时被称为ConvNet）是很吸引人的。
在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。
CNN 由许多神经网络层组成。
卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。
网络中每个滤波器的深度从左到右增加。
最后通常由一个或多个全连接的层组成：图1 卷积神经网络的一个例子Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。
让我们一起看一下。
局部感受野如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。
然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神经元的子矩阵连接成属于下一层的单隐藏层神经元。
这个单隐藏层神经元代表一个局部感受野。
请注意，此操作名为“卷积”，此类网络也因此而得名。
当然，可以通过重叠的子矩阵来编码更多的信息。
例如，假设每个子矩阵的大小是5×5，并且将这些子矩阵应用到28×28 像素的MNIST 图像。
然后，就能够在下一隐藏层中生成23×23 的局部感受野。
事实上，在触及图像的边界之前，只需要滑动子矩阵23 个位置。
定义从一层到另一层的特征图。
当然，可以有多个独立从每个隐藏层学习的特征映射。
例如，可以从28×28 输入神经元开始处理MNIST 图像，然后（还是以5×5 的步幅）在下一个隐藏层中得到每个大小为23×23 的神经元的k 个特征图。
共享权重和偏置假设想要从原始像素表示中获得移除与输入图像中位置信息无关的相同特征的能力。
一个简单的直觉就是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重和偏置。
通过这种方式，每层将从图像中学习到独立于位置信息的潜在特征。
理解卷积的一个简单方法是考虑作用于矩阵的滑动窗函数。
在下面的例子中，给定输入矩阵I 和核K，得到卷积输出。
将3×3 核K（有时称为滤波器或特征检测器）与输入矩阵逐元素地相乘以得到输出卷积矩阵中的一个元素。
卷积神经网络CNN代码解析matlab
卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包,里面含有很多机器学习算法,如卷积神经网络CNN,深度信念网络DBN,自动编码AutoEncoder 堆栈SAE,卷积CAE的作者是 Rasmus Berg Palm代码下载：这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分; DeepLearnToolbox-master中CNN内的函数：调用关系为：该模型使用了mnist的数字作为训练样本,作为cnn的一个使用样例,每个样本特征为一个2828=的向量;网络结构为：让我们来看看各个函数：一、Test_example_CNN:Test_example_CNN:1设置CNN的基本参数规格,如卷积、降采样层的数量,卷积核的大小、降采样的降幅2 cnnsetup函数初始化卷积核、偏置等3 cnntrain函数训练cnn,把训练数据分成batch,然后调用cnnff 完成训练的前向过程,cnnbp计算并传递神经网络的error,并计算梯度权重的修改量cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去4 cnntest 函数,测试当前模型的准确率该模型采用的数据为,含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本,10000作为测试样本; 把数据转成相应的格式,并归一化;设置网络结构及训练参数初始化网络,对数据进行批训练,验证模型准确率绘制均方误差曲线二、该函数你用于初始化CNN的参数;设置各层的mapsize大小,初始化卷积层的卷积核、bias尾部单层感知机的参数设置bias统一设置为0权重设置为：-1~1之间的随机数/sqrt6/输入神经元数量+输出神经元数量对于卷积核权重,输入输出为fan_in, fan_outfan_out = {l}.outputmaps {l}.kernelsize ^ 2;%卷积核初始化,1层卷积为16个卷积核,2层卷积一共612=72个卷积核;对于每个卷积输出featuremap,%fan_in = 表示该层的一个输出map,所对应的所有卷积核,包含的神经元的总数;125,625fan_in = numInputmaps {l}.kernelsize ^ 2;fin =125 or 625fout=1625 or 61225{l}.k{i}{j} = rand{l}.kernelsize - 2 sqrt6 / fan_in + fan_out;1 卷积降采样的参数初始化2尾部单层感知机的参数权重和偏量设置：三、该函数用于训练CNN;生成随机序列,每次选取一个batch50个样本进行训练;批训练：计算50个随机样本的梯度,求和之后一次性更新到模型权重中;在批训练过程中调用：完成前向过程完成误差传导和梯度计算过程把计算出来的梯度加到原始模型上去四、1、取得CNN的输入2、两次卷积核降采样层处理3、尾部单层感知机的数据处理,需要把subFeatureMap2连接成为一个4412=192的向量,但是由于采用了50样本批训练的方法,subFeatureMap2被拼合成为一个19250的特征向量fv；Fv作为单层感知机的输入,全连接的方式得到输出层五、该函数实现2部分功能,计算并传递误差,计算梯度1、计算误差和LossFunction2、计算尾部单层感知机的误差3、把单层感知机的输入层featureVector的误差矩阵,恢复为subFeatureMap2的44二维矩阵形式插播一张图片：4、误差在特征提取网络卷积降采样层的传播如果本层是卷积层,它的误差是从后一层降采样层传过来,误差传播实际上是用降采样的反向过程,也就是降采样层的误差复制为22=4份;卷积层的输入是经过sigmoid处理的,所以,从降采样层扩充来的误差要经过sigmoid求导处理;如果本层是降采样层,他的误差是从后一层卷积层传过来,误差传播实际是用卷积的反向过程,也就是卷积层的误差,反卷积卷积核转180度卷积层的误差,原理参看插图;5、计算特征抽取层和尾部单层感知机的梯度五、该函数完成权重修改,更新模型的功能1更新特征抽取层的权重 weight+bias2 更新末尾单层感知机的权重 weight+bias 六、验证测试样本的准确率。
卷积神经网络报告ppt课件
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3
卷积的过程
左边是被卷积图片的像素显示，其中的数 字代表每个像素点的像素值。中间的小图 片就是卷积核，卷积核会从图片的左上角 开始从左到右从上到下的进行卷积操作， 每一次的卷积操作如右图所示：卷积核里 的每个值与其对应位置的图片像素值相乘， 再将所有相乘的结果求和就得到了结果。
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CNN网络的执行过程
右图展示了Input图片经过卷基层的过程，该卷 基层有六个神经元，每个神经元有一个卷积核。
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CNN网络的执行过程
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池化的过程
一般经过卷积操作后生成的图像尺寸还是 太大，为了减少网络计算的复杂度，需要 把卷及操作后的图片进行缩小，也就是进 行池化(Pooling)。池化字面理解就是把 图片分成一个个池子，常用的池化有最大 池化和平均池化，右图展示的是最大池化， 把图片分为了四个2*2的池子，选取每个 池子中的最大值作为结果。平均池化就是 取每个池子的平均值作为结果。右图中经 过池化图片尺寸就缩减为原图的一半。
[数据分析] 推荐 ：用Python实现神经网络(附完整代码)!
![[数据分析] 推荐 ：用Python实现神经网络(附完整代码)!](https://img.taocdn.com/s3/m/8c8a5b6a52ea551810a687fd.png)
在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。
我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。
一、感知机数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。
一般而言，把单个特征表示为xi，其中i是整数。
所有特征的集合表示为，表示一个向量：，类似地，每个特征的权重表示为其中对应于与该权重关联的特征的下标，所有权重可统一表示为一个向量:这里有一个缺少的部分是是否激活神经元的阈值。
一旦加权和超过某个阈值，感知机就输出1，否则输出0。
我们可以使用一个简单的阶跃函数（在图5-2中标记为“激活函数”）来表示这个阈值。
一般而言我们还需要给上面的阈值表达式添加一个偏置项以确保神经元对全0的输入具有弹性，否则网络在输入全为0的情况下输出仍然为0。
注：所有神经网络的基本单位都是神经元，基本感知机是广义神经元的一个特例，从现在开始，我们将感知机称为一个神经元。
二、反向传播算法2.1 代价函数很多数据值之间的关系不是线性的，也没有好的线性回归或线性方程能够描述这些关系。
许多数据集不能用直线或平面来线性分割。
比如下图中左图为线性可分的数据，而右图为线性不可分的数据：在这个线性可分数据集上对两类点做切分得到的误差可以收敛于0，而对于线性不可分的数据点集，我们无法做出一条直线使得两类点被完美分开，因此我们任意做一条分割线，可以认为在这里误差不为0，因此我们需要一个衡量误差的函数，通常称之为代价函数：而我们训练神经网络（感知机）的目标是最小化所有输入样本数据的代价函数2.2 反向传播权重通过下一层的权重（）和（）来影响误差，因此我们需要一种方法来计算对误差的贡献，这个方法就是反向传播。
下图中展示的是一个全连接网络，图中没有展示出所有的连接，在全连接网络中，每个输入元素都与下一层的各个神经元相连，每个连接都有相应的权重。
因此，在一个以四维向量为输入、有5个神经元的全连接神经网络中，一共有20个权重（5个神经元各连接4个权重）。
程序设计员实操考核深度学习题
程序设计员实操考核深度学习题题目背景深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经在各个领域取得了显著的成果。
作为程序设计员，掌握深度学习的原理和实操能力对于不断提升自己的竞争力非常重要。
本文将给出几道实操考核深度学习的题目，帮助程序设计员提升自己的能力。
题目一：卷积神经网络的实现卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中应用最广泛的模型之一。
请编写一个Python程序，实现一个简单的卷积神经网络。
# 代码样例import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersmodel = tf.keras.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))model.summary()以上代码是一个简单的卷积神经网络的实现，包括两个卷积层和一个池化层。
请根据这个代码样例，编写一个完整的卷积神经网络，并通过传入不同的参数来修改网络结构。
题目二：循环神经网络的实现循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类特殊的神经网络结构，适用于序列数据的处理。
请编写一个Python程序，实现一个简单的循环神经网络。
# 代码样例import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersmodel = tf.keras.Sequential()model.add(layers.SimpleRNN(4, input_shape=(None, 1)))model.add(layers.Dense(1))model.summary()以上代码是一个简单的循环神经网络的实现，包括一个循环层和一个全连接层。
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卷积神经网络全面解析之代码详解卷积神经网络全面解析之代码详解本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Convolutional Neural Networks (LeNet)。
一、CNN卷积神经网络原理简介要讲明白卷积神经网络，估计得长篇大论，网上有很多博文已经写得很好了，所以本文就不重复了，如果你了解CNN，那可以往下看，本文主要是详细地解读CNN的实现代码。
CNN的最大特点就是稀疏连接（局部感受）和权值共享，如下面两图所示，左为稀疏连接，右为权值共享。
稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数，减少计算复杂度。
至于CNN的结构，以经典的LeNet5来说明：这个图真是无处不在，一谈CNN，必说LeNet5，这图来自于这篇论文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，论文很长，第7页那里开始讲LeNet5这个结构，建议看看那部分。
我这里简单说一下，LeNet5这张图从左到右，先是input，这是输入层，即输入的图片。
input-layer到C1这部分就是一个卷积层（convolution运算），C1到S2是一个子采样层（pooling运算），关于卷积和子采样的具体过程可以参考下图：然后，S2到C3又是卷积，C3到S4又是子采样，可以发现，卷积和子采样都是成对出现的，卷积后面一般跟着子采样。
S4到C5之间是全连接的，这就相当于一个MLP的隐含层了（如果你不清楚MLP，参考《DeepLearning tutorial（3）MLP多层感知机原理简介+代码详解》）。
C5到F6同样是全连接，也是相当于一个MLP的隐含层。
最后从F6到输出output，其实就是一个分类器，这一层就叫分类层。
ok，CNN的基本结构大概就是这样，由输入、卷积层、子采样层、全连接层、分类层、输出这些基本“构件”组成，一般根据具体的应用或者问题，去确定要多少卷积层和子采样层、采用什么分类器。
当确定好了结构以后，如何求解层与层之间的连接参数？一般采用向前传播（FP）+向后传播（BP）的方法来训练。
具体可参考上面给出的链接。
二、CNN卷积神经网络代码详细解读（基于python+theano）代码来自于深度学习教程：Convolutional Neural Networks (LeNet)，这个代码实现的是一个简化了的LeNet5，具体如下：•没有实现location-specific gain and bias parameters•用的是maxpooling，而不是average_pooling•分类器用的是softmax，LeNet5用的是rbf•LeNet5第二层并不是全连接的，本程序实现的是全连接另外，代码里将卷积层和子采用层合在一起，定义为“LeNetConvPoolLayer“（卷积采样层），这好理解，因为它们总是成对出现。
但是有个地方需要注意，代码中将卷积后的输出直接作为子采样层的输入，而没有加偏置b再通过sigmoid函数进行映射，即没有了下图中fx后面的bx以及sigmoid映射，也即直接由fx得到Cx。
最后，代码中第一个卷积层用的卷积核有20个，第二个卷积层用50个，而不是上面那张LeNet5图中所示的6个和16个。
了解了这些，下面看代码：（1）导入必要的模块（2）定义CNN的基本"构件"CNN的基本构件包括卷积采样层、隐含层、分类器，如下•定义LeNetConvPoolLayer（卷积+采样层）见代码注释：image_shape:(batch size, num input feature maps,image height, image width)poolsize: (#rows, #cols)"""class LeNetConvPoolLayer(object):def __init__(self, rng, input, filter_shape, image_shape, poolsize=(2, 2)):#assert condition，condition为True，则继续往下执行，condition为False，中断程序#image_shape[1]和filter_shape[1]都是num input feature maps，它们必须是一样的。
assert image_shape[1] == filter_shape[1]self.input = input#每个隐层神经元（即像素）与上一层的连接数为num input feature maps * filter height * filter width。
#可以用numpy.prod(filter_shape[1:])来求得fan_in = numpy.prod(filter_shape[1:])#lower layer上每个神经元获得的梯度来自于："num output feature maps * filter height * filter width" /pooling sizefan_out = (filter_shape[0] * numpy.prod(filter_shape[2:]) / numpy.prod(poolsize))#以上求得fan_in、fan_out ，将它们代入公式，以此来随机初始化W,W就是线性卷积核W_bound = numpy.sqrt(6. / (fan_in + fan_out))self.W = theano.shared(numpy.asarray(rng.uniform(low=-W_bound, high=W_bound,size=filter_shape),dtype=theano.config.floatX),borrow=True)# the bias is a 1D tensor -- one bias per output feature map#偏置b是一维向量，每个输出图的特征图都对应一个偏置，#而输出的特征图的个数由filter个数决定，因此用filter_shape[0]即number of filters来初始化b_values = numpy.zeros((filter_shape[0],),dtype=theano.config.floatX)self.b = theano.shared(value=b_values, borrow=True)#将输入图像与filter卷积，conv.conv2d函数#卷积完没有加b再通过sigmoid，这里是一处简化。
conv_out = conv.conv2d(input=input,filters=self.W,filter_shape=filter_shape,image_shape=image_shape)#maxpooling，最大子采样过程•定义隐含层HiddenLayerb是偏置，隐藏层有n_out个神经元，故b时n_out维向量。
rng即随机数生成器，numpy.random.RandomState，用于初始化W。
input训练模型所用到的所有输入，并不是MLP的输入层，MLP的输入层的神经元个数时n_in，而这里的参数input大小是（n_example,n_in）,每一行一个样本，即每一行作为MLP的输入层。
activation:激活函数,这里定义为函数tanh"""class HiddenLayer(object):def __init__(self, rng, input, n_in, n_out, W=None, b=None,activation=T.tanh):self.input = input #类HiddenLayer的input即所传递进来的input"""注释：代码要兼容GPU，则必须使用 dtype=theano.config.floatX,并且定义为theano.shared另外，W的初始化有个规则：如果使用tanh函数，则在-sqrt(6./(n_in+n_hidden))到sqrt(6./(n_in+n_hidden))之间均匀抽取数值来初始化W，若时sigmoid函数，则以上再乘4倍。
"""#如果W未初始化，则根据上述方法初始化。
#加入这个判断的原因是：有时候我们可以用训练好的参数来初始化W，见我的上一篇文章。
if W is None:W_values = numpy.asarray(rng.uniform(low=-numpy.sqrt(6. / (n_in + n_out)),high=numpy.sqrt(6. / (n_in + n_out)),size=(n_in, n_out)),dtype=theano.config.floatX)if activation == theano.tensor.nnet.sigmoid:W_values *= 4W = theano.shared(value=W_values, name='W', borrow=True)if b is None:b_values = numpy.zeros((n_out,),dtype=theano.config.floatX)b = theano.shared(value=b_values, name='b', borrow=True)#用上面定义的W、b来初始化类HiddenLayer的W、bself.W = Wself.b = b#隐含层的输出lin_output = T.dot(input, self.W) + self.bself.output = (lin_output if activation is Noneelse activation(lin_output))#隐含层的参数•定义分类器（Softmax回归）"""定义分类层LogisticRegression，也即Softmax回归在deeplearning tutorial中，直接将LogisticRegression视为Softmax，而我们所认识的二类别的逻辑回归就是当n_out=2时的LogisticRegression"""#参数说明：#input，大小就是(n_example,n_in)，其中n_example是一个batch的大小，#因为我们训练时用的是Minibatch SGD，因此input这样定义#n_in,即上一层(隐含层)的输出#n_out,输出的类别数class LogisticRegression(object):def __init__(self, input, n_in, n_out):#W大小是n_in行n_out列，b为n_out维向量。