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前馈神经网络权威发布_前馈神经网络的作用(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

前馈神经网络

深度学习第二课：人工神经网络的三大类型大家好！今天我们来聊聊深度学习中的神经网络类型。很多人一听到“深度学习”就觉得高大上，其实不然。深度学习其实就是让我们能够理解复杂的概念，用简单的方式去学习。我自己也曾被一些营销号搞得一头雾水，但经过一番努力，我终于搞懂了这些看似复杂的概念。希望通过我的分享，大家能更系统地理解这些知识，让学习变得简单有趣！前馈神经网络（Feedforward Neural Networks - FNN）𐟓ˆ 前馈神经网络是最简单的一种神经网络类型。在这个网络中，信息只往一个方向流动——从输入层，经过隐藏层，到输出层。网络里没有环路，信息总是向前流动，不会反向流动。 FNN 的应用场景非常广泛，比如销售预测、客户研究、风险管理等等。简单来说，如果你需要从输入数据中预测一个结果，前馈神经网络就是个不错的选择。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks - CNN）𐟎芊卷积神经网络主要用于图像处理、聚类和识别任务。CNN 的特点是能够自动、自适应地从输入的网格状数据（比如图像）中学习特征的空间层次结构。 “卷积”这个名字听起来有点高大上，其实就是一种特殊的线性运算，对于图像处理任务至关重要。简单来说，CNN 能让你从一堆杂乱的像素中找出有用的信息。循环神经网络（Recurrent Neural Networks - RNN）⏳ 循环神经网络主要用于识别数据序列中的模式，比如文本、基因组、手写或口语。与前馈神经网络不同，RNN 可以使用其内部状态（内存）来处理输入序列，这使得它们非常适合涉及顺序数据的任务。举个例子，RNN 可以用来预测一句话的下一个词，或者识别一段手写文字。简单来说，如果你需要处理一些有顺序关系的数据，RNN 就是个好选择。小测试 𐟓 好了，到这里，你对这三种神经网络有了基本的了解。现在我来测试一下你的掌握情况，看看你能回答这些问题吗？ 1️⃣ 什么是前馈神经网络？ 2️⃣ 卷积神经网络主要应用于哪些场景？ 3️⃣ 循环神经网络适用于哪些任务？花点时间思考一下，然后用自己的话回答。欢迎大家在评论区分享你们的答案！希望这篇文章能帮你更好地理解深度学习中的神经网络类型。如果你有任何问题或建议，欢迎随时留言！我们下节课再见！𐟑‹

ChatGPT的神经网络秘密 ChatGPT，这个由OpenAI推出的神奇语言模型，真的是让人眼前一亮。它基于GPT系列模型的“预训练+微调”框架，能搞定文本生成、对话生成、文本分类和标记等各种自然语言处理任务。那么，ChatGPT的底层逻辑到底是什么呢？其实就是神经网络！神经网络的基础：Transformer架构 𐟌 ChatGPT的神经网络结构主要基于Transformer架构，这是一种基于全局注意力机制的神经网络。相比传统的递归神经网络（RNNs），Transformer能同时处理输入句子中的所有位置信息，实现了并行化计算，训练速度杠杠的！这也是ChatGPT能如此成功的重要原因之一。 Transformer架构的奥秘 𐟔 Transformer架构主要由自注意力层和前馈神经网络层组成。自注意力层可以根据输入序列的上下文信息来计算每个位置的权重，从而更好地捕捉长期依赖关系。前馈神经网络层则对自注意力层的输出进行非线性变换，进一步提取和表达输入序列的特征。 ChatGPT的底层逻辑 𐟧銊ChatGPT的底层逻辑主要包括三个部分：输入嵌入层、多层Transformer编码器和输出层。输入嵌入层：单词的向量表示 𐟓š 首先，输入嵌入层将一个长度为L的序列S={x1, x2, …, xL}编码成一个向量表示E={e1, e2, …, eL}。这个过程有点像把每个单词转化成一个向量，这个向量可以看作是这个单词在词向量空间中的嵌入，用来表示它的语义信息。在ChatGPT中，这个向量也被称为token embedding。多层Transformer编码器：模型的核心 𐟒𛊃hatGPT的多层Transformer编码器是模型的核心部分，由多个相同的transformer层堆叠而成。每个transformer层都由两个子层组成，分别是多头注意力机制和全连接前馈网络。通过多次堆叠transformer层，模型可以逐渐理解输入序列中的更抽象的信息。输出层：生成下一个单词的概率分布 𐟓ˆ 最后，输出层根据上述过程生成基于概率的下一个单词预测结果。在ChatGPT中，输出层采用了一个全连接层，并且使用softmax函数将所有可能的单词预测结果中的概率分布映射到[0,1]之间，确保预测结果概率和为1。总结 𐟓 总的来说，ChatGPT的底层逻辑基于深度学习技术，利用Transformer模型架构对输入序列进行编码，并使用softmax函数进行概率分布计算和单词选择，最终生成高质量的自然语言文本。是不是很酷？这就是ChatGPT的秘密武器！

八大经典深度学习神经网络深度学习是机器学习领域的一颗璀璨新星，而其中的神经网络更是这颗星星的核心。今天，我们来聊聊八大经典深度学习神经网络，看看它们是如何改变我们的科技生活的。 CNN卷积神经网络 𐟎芃NN，全称卷积神经网络，是一种前馈神经网络。它的特殊之处在于，人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元。CNN由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，还包括关联权重和池化层。这种结构让CNN特别适合处理二维结构数据，比如图像。 GAN生成对抗网络 𐟎튇AN，即生成对抗网络，是一种非监督式学习方法。它通过两个神经网络的相互博弈来学习。这两个网络分别是生成网络和判别网络。生成网络负责生成数据，而判别网络则负责判断这些数据是否真实。两者不断对抗和调整参数，最终达到平衡。 LSTM长短期记忆网络 𐟕𐯸 LSTM，全称长短期记忆网络，是RNN的进阶版。如果说RNN的最大限度是理解一句话，那么LSTM则可以理解一段话。它能够学习到长期依赖关系，这在处理序列数据时非常有用，比如自然语言处理和语音识别。 GNN图神经网络 𐟌 GNN，即图神经网络，专门用于处理图结构数据。它能够提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求。这在社交网络分析、推荐系统等方面有着广泛的应用。 ANN人工神经网络 𐟧 ANN，即人工神经网络，是一种模仿生物神经网络的数学模型或计算模型。它在机器学习和认知科学领域有着广泛的应用，用于对函数进行估计或近似。虽然它的名字听起来有点高大上，但其实已经深入到我们日常生活的方方面面。 RNN循环神经网络 𐟔„ RNN，全称循环神经网络，是一类特殊的神经网络。它的节点之间的连接形成一个有向图沿着序列，这使得它能够展示时间序列的时间动态行为。与前馈神经网络不同，RNN可以使用其内部状态（存储器）来处理输入序列，特别适合处理未分段的数据，比如连接手写识别或语音识别等任务。 AutoEncoder自编码器 𐟒𛊁utoEncoder，即自编码器，是一种能够通过无监督学习学到输入数据高效表示的人工神经网络。它的输入数据的这一高效表示称为编码，其维度一般远小于输入数据，使得自编码器可用于降维。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，应用于深度神经网络的预训练。 Transformer 𐟚€ Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。它完全基于自注意力机制，适用于并行化计算。由于它的复杂程度和精度，Transformer在性能上要高于之前流行的RNN循环神经网络。它在自然语言处理领域取得了显著的成功。这八大经典深度学习神经网络各有千秋，它们共同构成了深度学习的强大基石。无论是在图像识别、自然语言处理还是其他领域，它们都为我们带来了前所未有的便利和可能性。

深度学习在固体力学中的应用 Ⅰ 第一天：神经网络基础与数据驱动应用 𐟚€ 早上好！今天的课程目标是让你对神经网络有个初步的了解，并且能够使用Pytorch框架从头开始训练一个数据驱动的神经网络。听起来有点挑战吧？别担心，我会一步步带你走过的。神经网络概述 𐟧 首先，我们得搞清楚神经网络到底是什么。简单来说，它是一种模仿人脑工作方式的计算模型。常见的神经网络类型有前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。它们在各个领域都有广泛的应用，比如图像识别、自然语言处理、金融科技、推荐系统和环境科学等。神经网络的构建模块 𐟛 ️ 接下来，我们会详细讲解神经网络的基本构建模块，包括神经元、层和激活函数等。这些核心组成部分是构成神经网络的基础。基础环境搭建 𐟖寸然后，我们会指导你如何搭建深度学习开发环境。这包括使用Conda创建Python虚拟环境，以及安装PyTorch等必要的工具和库。相信我，这个步骤很重要，否则后面的内容都白搭。计算及Pytorch框架 𐟓 最后，我们会讲解如何使用Numpy从文件读取数据，进行数据类型、矩阵变换和tensor的常用计算。Pytorch框架在这里会派上大用场。数据驱动材料Voigt体模量预测 𐟓ˆ 下午的内容会有点实战性。我们会从头实现一个神经网络来预测材料的Voigt体模量。你需要处理数据，搭建神经网络，定义损失函数，并进行模型训练和评估。数据驱动材料表面缺陷识别 𐟔 另一个任务是使用卷积神经网络来识别材料表面的缺陷类别。同样，你需要处理数据，搭建神经网络，定义损失函数，并进行模型训练和评估。第二天：物理信息神经网络与PINN应用 𐟌 早上好！今天的课程目标是让你初步认识物理信息神经网络（PINN），并掌握其基本概念和应用领域。 PINN内容概述 𐟓š 首先，我们会介绍PINN的基本概念和作为神经网络新兴方法分支的独特之处。PINN在材料载荷、裂纹扩展、热流动力学和流体力学等领域都有广泛的应用。 PINN方法原理 𐟧Ž夸‹来，我们会重点讲解PINN解偏微分方程的方法原理，包括正问题和逆问题的具体概念和解决方法。这个部分有点数学味，但别担心，我会尽量讲得通俗易懂。阻尼振荡器振子位移动态估计 𐟓Š 我们会讲解阻尼振荡器的背景知识，如阻尼振动的基本方程等，然后建立物理模型并使用物理信息神经网络优化求解动态位移。这个任务有点挑战性，但很有趣。参数反演摩擦系数识别 𐟛 ️ 最后，我们会讲解如何通过物理信息神经网络在观测数据存在噪声的情况下识别出阻尼振动方程中的摩擦系数 €‚这个任务有点逆向工程的味道，但非常实用。线性弹性方形域周期性载荷 𐟓š 下午的内容会继续深入。我们会利用物理信息神经网络解决方形域内周期性载荷作用下材料的线性弹性力学行为问题。这个任务需要你综合运用前面学到的所有知识。总结 𐟓 希望这两天的课程能让你对深度学习和物理信息神经网络有个全面的了解。记住，这只是个开始，未来的路还很长。加油！

神经网络调参指南：让你的模型更强大 𐟚€ 调整神经网络的参数可是个技术活儿，搞对了能让你的模型性能飞升，搞错了可能就一塌糊涂。今天咱们就来聊聊怎么调参，让你的神经网络更上一层楼。网络结构调整 𐟏—️ 首先，网络结构的设计对模型性能影响巨大。不同的任务需要不同的网络结构。比如：前馈神经网络（FNN）：最简单的神经网络结构，适合简单的分类和回归任务。卷积神经网络（CNN）：专为图像处理设计，能提取图像的局部特征。循环神经网络（RNN）：处理序列数据的好手，比如文本或时间序列。注意力机制：让网络更关注重要的输入部分，尤其在自然语言处理中特别有用。生成对抗网络（GAN）：通过生成器和判别器的对抗训练，生成逼真的数据。激活函数选择 𐟔劦🀦𔻥‡𝦕𐦘痢ž经网络的核心，它们负责非线性变换。常用的激活函数有： Sigmoid函数：输出范围在(0, 1)，适合二分类任务，但可能导致梯度消失。双曲正切（Tanh）：输出范围(-1, 1)，比Sigmoid更宽的输出范围。 ReLU函数：简单高效，但在负输入值时输出为0，可能导致神经元失活。 Softmax函数：多分类问题中常用，将输出转化为概率分布。学习率调整 𐟓ˆ 学习率决定了模型权重更新的步长。过高的学习率可能导致模型不稳定，过低则训练缓慢。常用的学习率调整策略有：固定学习率：一直用一个不变的学习率。学习率衰减：随着训练轮次的增加，逐渐减小学习率。自适应学习率：根据模型的实际情况动态调整学习率。 Epoch设置 𐟌€ Epoch是完整地通过一次训练数据集的过程。Epoch数的选择依赖于数据集的大小和复杂度。过多可能导致过拟合，过少则模型可能未充分学习。批次大小（Batch Size） 𐟍 批次大小决定了每次参数更新时使用的样本数量。较大的批次可以提高训练效率，但可能影响模型性能；较小的批次提高了训练的随机性，有助于模型泛化。正则化率（Regularization Rate） 𐟛᯸ 正则化是防止过拟合的一种技术，通过在损失函数中添加正则项来限制模型复杂度。合适的正则化率平衡了模型的复杂度和拟合能力。性能评估指标：均方根误差（RMSE） 𐟓Š RMSE是衡量预测值与实际值差异的指标。通过最小化RMSE，我们可以提高神经网络预测的准确性。希望这些小技巧能帮到你，让你的神经网络在各种任务中大放异彩！𐟚€

𐟧 Transformer神经网络全解析𐟔 𐟤”你是否对Transformer神经网络感到好奇？接下来，让我们一起探索这个强大的神经网络架构！ 𐟒᪪Transformer的本质** Transformer是一种强大的神经网络架构，它由输入部分、多层编码器、多层解码器以及输出部分组成。通过多头注意力机制和前馈神经网络，Transformer能够有效地处理序列数据，如文本或语音。 𐟔**Transformer的原理** 在Transformer中，多头注意力机制是核心。它允许模型同时关注来自不同位置的信息，通过分割原始输入向量到多个头，每个头都能独立地学习不同的注意力权重。这样，模型可以更全面地理解输入序列中的信息。 𐟚€**Transformer架构改进** BERT和GPT是两种基于Transformer的预训练语言模型。它们通过引入双向或单向Transformer编码器，使得模型能够更好地捕捉输入序列的上下文信息。这些改进使得Transformer在自然语言处理领域取得了显著的成果。 𐟒꧎𐥜诼Œ你是否对Transformer神经网络有了更深入的了解呢？这个强大的架构正在改变我们处理和分析序列数据的方式！

深度学习神经网络的顶级之作，常年霸榜！ 𐟓š 深度学习神经网络近年来在人工智能领域取得了显著成就，成为最活跃的研究分支之一。这本书详细介绍了基于神经网络的深度学习方法，展示了其在各种应用中的强大能力。 𐟔 第1章：绪论 𐟓Š 第2章：机器学习概述 𐟓ˆ 第3章：线性模型 𐟌 第4章：前馈神经网络 𐟎蠧쬵章：卷积神经网络 𐟔„ 第6章：循环神经网络 𐟛 ️ 第7章：网络优化与正则化 𐟒ᠧ쬸章：注意力机制与外部记忆 𐟌€ 第9章：无监督学习 𐟌 第10章：模型独立的学习方式 𐟓Š 第11章：概率图模型 𐟌 第12章：深度信念网络 𐟌€ 第13章：深度生成模型 𐟚€ 第14章：深度强化学习 𐟓ˆ 第15章：序列生成模型这本书涵盖了深度学习的多个关键领域，从线性模型到循环神经网络，再到优化与正则化，每一章都深入浅出地介绍了深度学习的基础知识和最新进展。无论你是深度学习的新手还是资深研究者，这本书都将为你提供宝贵的参考和启发。

混合专家模型（MoE）在LLM中的奥秘混合专家模型（MoE）在Transformer模型中的应用主要有两个核心部分：稀疏MoE层：将Transformer中的密集前馈层替换为由多个结构相似的“专家”组成的稀疏层。路由器：决定MoE层中的哪些token被发送到哪些专家。每个专家都是一个独立的前馈神经网络，拥有自己的参数集。这些专家的架构模仿了标准Transformer架构中的前馈子层。路由器接收每个token作为输入，并产生一个专家的概率分布，决定将每个token发送给哪个专家。这样，我们大幅增加了模型的容量，但通过在每次前向传递中只使用部分专家，避免了过高的计算成本。在基于MoE的LLM中，解码器中的每个前馈子层都被替换为MoE层。这个MoE层由多个专家组成，每个专家都是一个拥有独立参数集的前馈神经网络。我们可以拥有从几个到数千个专家。Grok特别地在每个MoE层中拥有八个专家。 MoE模型在Transformer的每个前馈子层中拥有多个独立的神经网络，但在前向传递过程中，我们只使用每个MoE层的一小部分专家！给定一个token列表作为输入，我们使用路由机制来稀疏地选择一组专家，每个token将被发送给这些专家。因此，MoE模型的前向传递计算成本远低于具有相同参数数量的密集模型。大多数MoE使用的路由机制是一个简单的softmax门控函数。我们将每个token向量通过一个线性层，产生一个大小为N（即专家数量）的输出，然后应用softmax转换，将其转换为专家的概率分布。接下来，我们计算MoE层的输出：选择前K个专家（例如，Grok中的k=2）。根据路由器分配的概率对每个专家的输出进行缩放。为什么MoE在LLM中如此受欢迎？提高语言模型的大小和容量是提高性能的主要途径之一，前提是我们有足够大的训练数据集。然而，训练成本随着底层模型的大小增加而增加，这使得在实践中使用更大的模型变得繁琐。MoE模型通过在推理过程中只使用模型参数的子集来避免这种开销。例如，Grok-1总共有314B个参数，但对于给定的token，只有25%的参数是活跃的。

PyTorch模型训练全流程详解在使用PyTorch进行深度学习时，以下是创建和使用模型的八大步骤：模型定义 𐟓œ 在PyTorch中，自定义模型通常通过继承nn.Module类来实现。在__init__方法中定义各层，并在forward方法中编写前向传播逻辑。例如，这里是一个全连接的前馈神经网络（MLP），每层所有节点与前后层所有节点全连接。虽然这不是卷积神经网络（CNN），但在图像或视频数据处理中，CNN通常表现更佳，因为它能捕捉局部特征。损失函数和优化器 𐟎Ÿ失函数用于衡量预测与真实值的差距，而优化器则用于最小化损失。torch.nn模块提供多种损失函数，如均方误差损失（nn.MSELoss）和交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss）。优化器则在torch.optim模块中，包括随机梯度下降（optim.SGD）和Adam（optim.Adam）等。模型训练 𐟏‹️‍♂️ 训练模型通常包括以下步骤：清零梯度、前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。整个数据集遍历一次称为一个epoch。模型保存和加载 𐟒𞊤𝿧”贯rch.save函数保存模型参数，以便以后使用。加载参数时，使用torch.load函数。模型预测 𐟔 在进行预测之前，需要将模型设置为评估模式，调用eval方法。然后输入数据进行预测。通过以上步骤，你可以轻松地使用PyTorch创建和训练自己的深度学习模型。

深度学习经典教材《深度学习花书》指南《深度学习花书》是深度学习领域的经典教材，被誉为深度学习的“圣经”。这本书分为三个主要部分，涵盖了深度学习的基础知识和前沿研究领域。 𐟓š 机器学习基础知识：这一部分涵盖了线性代数、概率论、数值计算和传统机器学习的基础知识。如果你之前已经学习过Andrew Ng的CS229课程，可以跳过这部分内容。 𐟓š 深度神经网络核心知识：这是本书的核心部分，详细介绍了前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度神经网络的核心知识。 𐟓š 深度学习前沿：这一部分介绍了一些前沿研究领域，如线性因子模型、表征学习和生成模型等。你可以根据自己的兴趣选择性地阅读相关章节。这本书是深度学习领域的经典之作，适合深度学习爱好者和专业研究人员阅读。

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