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神经网络最新视觉报道_神经网络与深度学习(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

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！𐟑‹

强化学习与其他机器学习技术的三大区别强化学习与其他机器学习技术，如决策树和神经网络，有哪些关键区别呢？让我们一起来探讨一下： 𐟤– 交互性：强化学习强调智能体与环境的互动，通过不断的试错来学习最优行为策略。相比之下，决策树和神经网络等机器学习技术主要是基于静态的训练数据来构建模型，缺乏与环境的交互。 𐟌€ 动态性：强化学习能够适应环境的动态变化，智能体可以通过与环境的交互不断调整自己的行为策略。而决策树和神经网络等机器学习技术则只能在静态环境下进行学习和预测。 𐟓Š 稀疏性：在应用强化学习时，通常会遇到数据稀疏性问题，即智能体在某些状态下可能无法获得足够的样本数据进行学习。而决策树和神经网络等机器学习技术则可以通过充足的样本数据来提高预测精度。强化学习因其交互性、动态性和稀疏性等特点，在解决某些特定的机器学习问题时具有显著优势。而决策树和神经网络等技术则在不同的场景下各有优缺点。在实际应用中，我们需要根据具体问题选择最合适的机器学习技术。希望这些信息对你有所帮助！

如何调试和修改深度学习神经网络代码？𐟤” 如果你想调整深度学习神经网络的代码，首先需要对整个程序结构有充分的了解。以Pytorch为例，整个程序大致分为两个部分：Dataloader和数据网络（继承nn.Module父类）。这两部分是解耦的，因此可以分开调试。 𐟖䄡taloader部分要修改数据，就需要调整Dataloader。按照Pytorch的默认写法，只需重写Dataset类。这个类中的getitem函数负责从硬盘读取数据，只需确保它正确实现即可。预处理和数据增强通常也在这里进行。对于更复杂的需求，可能需要修改batch_sampler（如实现正负样本均衡）或collect_fn函数。修改完Dataloader后，可以单独测试它，检查生成的tensor是否符合预期，维度和dtype是否正确。对于图像数据，还可以可视化预处理和数据增强的效果。 𐟖䧽‘络部分网络部分与Dataloader完全解耦，因此调试技巧之一是用tensor.rand([B,C,H,W])进行测试，无需关注原本的训练代码。网络的代码通常由卷积层、线性层、激活函数、归一化层以及矩阵计算（如torch.matmul, torch.reshape）组成。为了调参方便，开源代码不会直接复制粘贴一堆nn.Conv，而是使用make_layer等函数，这样网络规模可以通过参数设置。不过，这样做会导致网络结构不那么直观。为了直观地查看网络结构，可以打印网络并遍历其named_parameters()，查看参数的大小。然后单步调试代码，查看网络类的构造函数，找出每个层是由哪个类或函数生成的。了解这些后，就可以知道如何修改网络了。最后，大胆尝试修改代码，不要害怕出错！𐟒ꀀ

绘图神器！轻松绘神经网 𐟎蠧𛘥ˆ𖥐𘥼•人且易于理解的神经网络架构图对于展示专业技能和提升材料的专业水平至关重要。传统的PPT、Visio等工具虽然可以手动创建这些图表，但过程复杂且技术要求高，效果可能不尽如人意。幸运的是，现在有了PlotNeuralNet这个强大的绘图工具，它基于Python和LaTeX代码，在GitHub上获得了21.7k星的高评价，能够帮助你更快、更专业地绘制神经网络架构图，非常适合学术报告和演讲场合。 𐟓š PlotNeuralNet提供了许多内置示例，大大简化了绘图过程。尽管对于初学者来说，基于LaTeX的绘图可能存在一定的学习曲线，但它是提升绘图技能的一个良好起点。 𐟌Ÿ 如果你想提升自己在绘制神经网络架构图方面的能力，PlotNeuralNet是一个值得推荐的工具。使用这个工具后，你会对自己的成果感到满意。为了帮助你更便捷地绘制神经网络图，我还收集了23款风格多样的神经网络绘图工具，供你根据需求选择。同时，我还整理了一些个人使用的PPT模板，这些模板共有250页，支持直接编辑，覆盖了多种深度学习模型结构，包括池化层、卷积层、反卷积层等，以及多种注意力机制和Transformer结构。 𐟓Š 此外，我还额外提供了130页的MLvisuals机器学习绘图模板，这些模板可以与神经网络绘图工具配合使用，效果更佳。所有这些工具和模板已经为你准备好，随时可以领取。

爆赞！一天搞懂八大神经网络看完这篇，你就不再是神经网络的小白啦！我可是整整花了一星期整理出来的，绝对干货满满。视频+代码+课件，全都打包好，送给你 𐟓š 视频教程：从原理到应用，一一讲解，让你从零开始到大师。 𐟒𛠤𛣧 示例：每个神经网络都有对应的代码示例，跟着做，你也能成为编程高手。 𐟓Š 课件资料：详细的课件资料，方便你随时复习和查阅。八大神经网络，一天搞定 1️⃣ 卷积神经网络（CNN）：图像识别的好帮手，看电影都能学到。 2️⃣ 循环神经网络（RNN）：处理序列数据的利器，聊天机器人就是它的杰作。 3️⃣ 长短期记忆网络（LSTM）：记忆力超群，适合处理长序列数据。 4️⃣ 生成对抗网络（GAN）：创造艺术与科学的完美结合，图像生成、文本生成都能搞定。 5️⃣ 注意力机制（Attention Mechanism）：让你的模型更关注重要的部分，提升性能。 6️⃣ 强化学习（Reinforcement Learning）：让你的模型学会自我优化，达到最佳状态。 7️⃣ 深度学习（Deep Learning）：从神经元到网络，深度学习是人工智能的核心。 8️⃣ 迁移学习（Transfer Learning）：用已有的知识学习新知识，效率翻倍。看完这篇，你也能成为神经网络的大师，加油！𐟒ꀀ

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨

这本书太棒了！比追剧还过瘾！ 𐟎‰ 如果你对神经网络和深度学习感兴趣，那么这本书绝对是你不可错过的宝藏！它以通俗易懂的方式带你走进深度学习的世界，简直是入门级的完美指南。 𐟓š 首先，它会详细讲解神经网络的基础理论框架和发展历程。从感知机到多层感知机，这些经典模型的运作机理和应用场景都会一一介绍，帮助你打下坚实的理论基础。 𐟔 但这还远远不够，这本书还会进一步拓宽你的视野。它会全面剖析深度学习技术是如何深刻影响多个关键领域的。无论是计算机视觉中的图像识别与分类，还是自然语言处理中的文本分析与生成，甚至是音频识别技术的不断进步，书中都有详尽的介绍。 𐟌ˆ 在每个应用领域内，书中都举了具有代表性的实际案例和具体应用场景。通过这些例子，你可以更清楚地了解深度学习在实际问题中的应用方向和效果。 𐟒ᠥ悦žœ你对深度学习和神经网络感兴趣，这本书绝对值得一读！无论是为了提升自己的知识水平，还是为了更好地理解这个世界，这本书都会给你带来无尽的收获。

CNN设计秘籍：核层图在设计卷积神经网络（CNN）时，确定卷积核大小、卷积层数以及每层的特征图数量是一个关键步骤。这个过程涉及到网络设计、任务特性以及实验调整。以下是一些关键因素𐟑‡ 𐟑‰卷积核大小（Kernel Size）： ◾任务类型：对于需要捕捉细节的细粒度图像识别任务，较小的卷积核可能更合适；而对于需要更高层次抽象的任务，如图像分类，较大的卷积核可能更有效。 ◾计算资源和效率：较小的卷积核可以减少计算量，但可能需要更多层来达到同样的感受野。 ◾常用尺寸：在许多成功的CNN架构中，3x3 和 5x5 的卷积核被广泛使用。 𐟑‰卷积层数（Number of Layers）： ◾任务复杂性：更复杂的任务通常需要更深的网络来学习更多层次的特征。 ◾过拟合风险：增加层数可能提高训练集上的性能，但也可能导致过拟合，特别是在数据量有限的情况下。 ◾网络深度的趋势：随着深度学习的发展，越来越深的网络结构（如ResNet）被开发出来，并在多个任务上展示出优异的性能。 𐟑‰每层特征图的数量（Number of Feature Maps）： ◾层级：在网络的早期层次，特征图的数量通常较少，因为它们专注于捕捉基本的特征；在更深层次，特征图的数量通常会增加，以捕捉更复杂的特征。 ◾计算和存储资源：增加特征图数量会增加模型的计算负担和存储需求。 ◾经验法则：在实践中，人们常常在后续层中将特征图数量加倍（例如，64、128、256）。通过综合考虑这些因素，可以更好地设计出适合特定任务的卷积神经网络。

常见激活函数及其特点详解在神经网络中，选择合适的激活函数至关重要。以下是几种常见的激活函数及其特点： Sigmoid激活函数 𐟓ˆ 范围： (0, 1) 优点：输出范围有限，适用于二分类问题或输出概率。缺点：在深度网络中，容易出现梯度消失问题，不推荐在隐藏层中使用。 Hyperbolic Tangent (tanh)激活函数 𐟌€ 范围： (-1, 1) 优点：相对于Sigmoid，均值接近零，减轻了梯度消失问题。缺点：仍然可能存在梯度消失问题，不太适用于深度网络。 Rectified Linear Unit (ReLU)激活函数 𐟒ኦ(x) = max(0, x) 优点：在训练中收敛速度较快，计算简单，适用于大多数情况。缺点：可能导致神经元死亡问题（某些神经元永远不会激活），对梯度下降要求谨慎初始化权重。 Leaky ReLU激活函数 𐟒犦(x) = max(ax, x)（通常a是一个小的正数，如0.01）优点：在x < 0时有小的斜率，避免了死亡神经元问题。缺点：在某些情况下，可能导致激活值过小，不适用于所有问题。 Parametric ReLU (PReLU)激活函数 𐟔犦(x) = max(ax, x)（其中a是可学习的参数）优点：类似于Leaky ReLU，但a可以通过训练来学习。缺点：在小数据集上可能过拟合。 Scaled Exponential Linear Unit (SELU)激活函数 𐟌🊨‡ꥸ楽’一化效果，有助于减轻梯度消失和爆炸问题。适用于某些情况，但不是所有。 Softmax激活函数 𐟦… 用于多类别分类问题，在输出层将原始分数转换为概率分布。范围： (0, 1)，且所有输出的和为1。前向传播 𐟌 前向传播是神经网络中的一个步骤，是神经网络推断（inference）的过程，用于将输入数据通过网络的各层，最终产生输出。在这个过程中，输入数据通过网络的输入层（第一层），经过每一层的权重和激活函数，逐步传播（经由隐藏层）到输出层。每个神经元都接收来自上一层的输入，并生成一个输出，然后将其传递给下一层。这样的传播过程一直持续到达输出层，最终得到神经网络的预测结果。前向传播是计算损失（预测值与实际值之间的差异）的一部分，以便通过反向传播来调整权重，从改进网络的性能。

神经营养针的功效与作用点家人们，今天我们来聊聊一种在神经科学领域很火的治疗方法——神经营养针。这种治疗方法通过提供神经营养因子，来支持神经细胞的存活、生长和突触可塑性，从而预防和治疗神经退行性疾病。听起来是不是很神奇？那它到底有哪些具体功效呢？咱们一起来看看吧～ 𐟧 促进神经细胞存活与生长神经退行性疾病，比如阿尔茨海默病、帕金森病等，常常伴随着神经细胞的损伤和死亡。而神经营养针中的神经营养因子，比如脑源性神经营养因子（BDNF），可以直接作用于这些神经细胞，为其提供必要的营养支持。这些因子不仅能促进神经细胞的存活，还能帮助受损细胞进行修复和再生，从而减缓疾病的进程。 𐟔调节突触可塑性突触是神经元之间传递信息的关键结构，其可塑性指的是能够根据神经活动的变化而进行调整。神经营养针中的活性成分能够作用于这些突触，促进它们的形成和重塑。这不仅增强了突触传递的效率，还有助于神经网络的修复和功能的恢复。此外，神经营养因子还能激活神经元内部的信号传导通路，促进突触蛋白的合成和突触结构的改变，从而为神经康复提供有力的支持。 𐟒‰预防和治疗神经退行性疾病除了上述的功效，神经营养针在神经退行性疾病的治疗中也发挥了重要作用。通过促进神经细胞的存活和修复受损神经通路，神经营养因子能够减缓这些疾病的进程，并帮助患者恢复部分神经功能。例如，在阿尔茨海默病的治疗中，神经营养针通过提供必要的营养支持，帮助患者改善认知功能，提高生活质量。同样，在帕金森病的治疗中，神经营养针也展现出了显著的疗效，通过促进神经细胞的再生和突触可塑性的调节，帮助患者减轻症状，恢复部分运动功能。好啦，今天关于神经营养针的分享就到这里啦～希望对大家有所帮助！如果有任何问题或者想了解更多内容，欢迎留言告诉我哦～感谢大家的关注！𐟒–

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