神经网络教程（什么神经网络训练学习学习有哪几种方式）

本文目录

• 什么神经网络训练学习学习有哪几种方式
• 什么是BP神经网络
• 求救啊谁知道PB神经网络MATLAB怎么用啊，求具体教程
• 深度神经网络是如何训练的
• 利用Python实现卷积神经网络的可视化

什么神经网络训练学习学习有哪几种方式

神经网络的学习，也就是训练过程，指的是输入层神经元接收输入信息，传递给中间层神经元，最后传递到输出层神经元，由输出层输出信息处理结果的过程。
1、有监督学习2、无监督学习3、增强学习。

什么是BP神经网络

BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

求救啊谁知道PB神经网络MATLAB怎么用啊，求具体教程

应该是BP神经网络。
BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
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关于神经网络的书，有：《MATLAB神经网络原理与实例精解》

深度神经网络是如何训练的

Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程 - Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。后来看了Li FeiFei的Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，我的感觉是对CNN的理解有了很大的提升。沉下心来推推公式，多思考，明白了反向传播本质上是链式法则(虽然之前也知道，但是当时还是理解的迷迷糊糊的)。所有的梯度其实都是对最终的loss进行求导得到的，也就是标量对矩阵or向量的求导。当然同时也学到了许多其他的关于cnn的。并且建议你不仅要完成练习，最好能自己也写一个cnn，这个过程可能会让你学习到许多更加细节和可能忽略的东西。这样的网络可以使用中间层构建出多层的抽象，正如我们在布尔线路中做的那样。例如，如果我们在进行视觉模式识别，那么在第一层的神经元可能学会识别边，在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状，例如三角形或者矩形。第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后，正如线路的示例中看到的那样，存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。

利用Python实现卷积神经网络的可视化

在本文中，将探讨如何可视化卷积神经网络（CNN），该网络在计算机视觉中使用最为广泛。首先了解CNN模型可视化的重要性，其次介绍可视化的几种方法，同时以一个用例帮助读者更好地理解模型可视化这一概念。

正如上文中介绍的癌症肿瘤诊断案例所看到的，研究人员需要对所设计模型的工作原理及其功能掌握清楚，这点至关重要。一般而言，一名深度学习研究者应该记住以下几点：

1.1 理解模型是如何工作的

1.2 调整模型的参数

1.3 找出模型失败的原因

1.4 向消费者/终端用户或业务主管解释模型做出的决定

2.可视化CNN模型的方法

根据其内部的工作原理，大体上可以将CNN可视化方法分为以下三类：

初步方法：一种显示训练模型整体结构的简单方法

基于激活的方法：对单个或一组神经元的激活状态进行破译以了解其工作过程

基于梯度的方法：在训练过程中操作前向传播和后向传播形成的梯度

下面将具体介绍以上三种方法，所举例子是使用Keras深度学习库实现，另外本文使用的数据集是由“识别数字”竞赛提供。因此，读者想复现文中案例时，请确保安装好Kears以及执行了这些步骤。
研究者能做的最简单的事情就是绘制出模型结构图，此外还可以标注神经网络中每层的形状及参数。在keras中，可以使用如下命令完成模型结构图的绘制：

model.summary()_________________________________________________________________Layer (type)                 Output Shape              Param #  

=================================================================conv2d_1 (Conv2D)            (None, 26, 26, 32)        320_________________________________________________________________conv2d_2 (Conv2D)            (None, 24, 24, 64)        18496_________________________________________________________________max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 12, 12, 64)        0_________________________________________________________________dropout_1 (Dropout)          (None, 12, 12, 64)        0_________________________________________________________________flatten_1 (Flatten)          (None, 9216)              0_________________________________________________________________dense_1 (Dense)              (None, 128)               1179776_________________________________________________________________dropout_2 (Dropout)          (None, 128)               0_________________________________________________________________preds (Dense)                (None, 10)                1290      

=================================================================Total params: 1,199,882Trainable params: 1,199,882Non-trainable params: 0

还可以用一个更富有创造力和表现力的方式呈现模型结构框图，可以使用keras.utils.vis_utils函数完成模型体系结构图的绘制。

另一种方法是绘制训练模型的过滤器，这样就可以了解这些过滤器的表现形式。例如，第一层的第一个过滤器看起来像：

top_layer = model.layers.squeeze(), cmap=’gray’)

一般来说，神经网络的底层主要是作为边缘检测器，当层数变深时，过滤器能够捕捉更加抽象的概念，比如人脸等。

为了理解神经网络的工作过程，可以在输入图像上应用过滤器，然后绘制其卷积后的输出，这使得我们能够理解一个过滤器其特定的激活模式是什么。比如，下图是一个人脸过滤器，当输入图像是人脸图像时候，它就会被激活。

from vis.visualization import visualize_activation

from vis.utils import utils

from keras import activations

from matplotlib import pyplot as plt

%matplotlib inline

plt.rcParams = (18, 6)

# Utility to search for layer index by name.

# Alternatively we can specify this as -1 since it corresponds to the last layer.

layer_idx = utils.find_layer_idx(model, ’preds’)

# Swap softmax with linear

model.layers.activation = activations.linear

model = utils.apply_modifications(model)

# This is the output node we want to maximize.filter_idx = 0

img = visualize_activation(model, layer_idx, filter_indices=filter_idx)

plt.imshow(img)

同理，可以将这个想法应用于所有的类别，并检查它们的模式会是什么样子。

for output_idx in np.arange(10):

  # Lets turn off verbose output this time to avoid clutter and just see the output.

  img = visualize_activation(model, layer_idx, filter_indices=output_idx, input_range=(0., 1.))

  plt.figure()

  plt.title(’Networks perception of {}’.format(output_idx))

  plt.imshow(img)
在图像分类问题中，可能会遇到目标物体被遮挡，有时候只有物体的一小部分可见的情况。基于图像遮挡的方法是通过一个灰色正方形系统地输入图像的不同部分并监视分类器的输出。这些例子清楚地表明模型在场景中定位对象时，若对象被遮挡，其分类正确的概率显著降低。

为了理解这一概念，可以从数据集中随机抽取图像，并尝试绘制该图的热图（heatmap）。这使得我们直观地了解图像的哪些部分对于该模型而言的重要性，以便对实际类别进行明确的区分。

def iter_occlusion(image, size=8):

***隐藏网址***

  occlusion = np.full((size * 5, size * 5, 1), , np.float32)

  occlusion_center = np.full((size, size, 1), , np.float32)

  occlusion_padding = size * 2

  # print(’padding...’)

  image_padded = np.pad(image, ( \  (occlusion_padding, occlusion_padding), (occlusion_padding, occlusion_padding), (0, 0) \  ), ’constant’, constant_values = 0.0)

  for y in range(occlusion_padding, image.shape + occlusion_padding, size):

      for x in range(occlusion_padding, image.shape + occlusion_padding, size):

          tmp = image_padded.copy()

          tmp + occlusion_padding, \

            x - occlusion_padding:x + occlusion_center.shape \            = occlusion

          tmp = occlusion_center          yield x - occlusion_padding, y - occlusion_padding, \

            tmp)

# input tensor for model.predictinp = data.reshape(1, 28, 28, 1)# image data for matplotlib’s imshowimg = data.reshape(28, 28)

# occlusionimg_size = img.shape

occlusion_size = 4print(’occluding...’)heatmap = np.zeros((img_size, img_size), np.float32)class_pixels = np.zeros((img_size, img_size), np.int16)

from collections import defaultdict

counters = defaultdict(int)for n, (x, y, img_float) in enumerate(iter_occlusion(data, size=occlusion_size)):

    X = img_float.reshape(1, 28, 28, 1)

    out = model.predict(X)

    #print(’#{}: {} @ {} (correct class: {})’.format(n, np.argmax(out), np.amax(out), out))

    #print(’x {} - {} | y {} - {}’.format(x, x + occlusion_size, y, y + occlusion_size))

    heatmap

    class_pixels = np.argmax(out)

    counters += 1

正如之前的坦克案例中看到的那样，怎么才能知道模型侧重于哪部分的预测呢？为此，可以使用显著图解决这个问题。显著图首先在这篇文章中被介绍。

使用显著图的概念相当直接——计算输出类别相对于输入图像的梯度。这应该告诉我们输出类别值对于输入图像像素中的微小变化是怎样变化的。梯度中的所有正值告诉我们，像素的一个小变化会增加输出值。因此，将这些梯度可视化可以提供一些直观的信息，这种方法突出了对输出贡献最大的显著图像区域。

class_idx = 0indices = np.where(val_y

# pick some random input from here.idx = indices

# Lets sanity check the picked image.from matplotlib import pyplot as plt%matplotlib inline

plt.rcParams)

from vis.visualization import visualize_saliency

from vis.utils import utilsfrom keras import activations# Utility to search for layer index by name.

# Alternatively we can specify this as -1 since it corresponds to the last layer.

layer_idx = utils.find_layer_idx(model, ’preds’)

# Swap softmax with linearmodel.layers.activation = activations.linear

model = utils.apply_modifications(model)grads = visualize_saliency(model, layer_idx, filter_indices=class_idx, seed_input=val_x)

# Plot with ’jet’ colormap to visualize as a heatmap.plt.imshow(grads, cmap=’jet’)

# This corresponds to the Dense linear layer.for class_idx in np.arange(10):

    indices = np.where(val_y

    idx = indices

    f, ax = plt.subplots(1, 4)

    ax)

    for i, modifier in enumerate():

        grads = visualize_saliency(model, layer_idx, filter_indices=class_idx,

        seed_input=val_x, backprop_modifier=modifier)

        if modifier is None:

            modifier = ’vanilla’

        ax.set_title(modifier)

        ax.imshow(grads, cmap=’jet’)

类别激活映射（CAM）或grad-CAM是另外一种可视化模型的方法，这种方法使用的不是梯度的输出值，而是使用倒数第二个卷积层的输出，这样做是为了利用存储在倒数第二层的空间信息。

from vis.visualization import visualize_cam

# This corresponds to the Dense linear layer.for class_idx in np.arange(10):

indices = np.where(val_y

idx = indicesf, ax = plt.subplots(1, 4)

ax)

for i, modifier in enumerate():

    grads = visualize_cam(model, layer_idx, filter_indices=class_idx,

    seed_input=val_x, backprop_modifier=modifier)

    if modifier is None:

        modifier = ’vanilla’

    ax.set_title(modifier)

    ax.imshow(grads, cmap=’jet’)

本文简单说明了CNN模型可视化的重要性，以及介绍了一些可视化CNN网络模型的方法，希望对读者有所帮助，使其能够在后续深度学习应用中构建更好的模型。 免费视频教程：www.mlxs.top