机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1 深度神经网络的知识回顾2.1.1 神经元模型2.1.2 从感知机到神经网络1）二分类模型2.1.3 全连接神经网路（DNN）1）基本介绍2）基本结构3）DNN前向传播算法4）DNN反向传播算法2.1.4 卷积神经网络（CNN）2.1.5 DNN和CNN比较1） 异：2） 同：三、实验步骤与过程3.0 实验
一、传统神经网络与卷积神经网络 传统多层神经网络 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络 卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了更加有效的特征学习部分，具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与池化层。二、CNN的结构 卷积层(Convolutional Layer) 池化层(Max Pooling Layer) 全连接层(Fully C
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2023-08-09 20:24:36
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一、多层感知机（MLP）原理简介多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： 从上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的（全连接的意思就是：上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接）。多层
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2023-10-18 13:53:29
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神经网络有哪些主要分类规则并如何分类？神经网络模型的分类。人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1 按照网络拓朴结构分类。网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐
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2023-10-23 22:27:22
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寒冬人们认识到，感知器算法只有在线性问题中可用，而现实生活中，大部分问题是非线性问题。神经网络的发展受到了搁置。非线性问题的求解人们认识到，非线性问题，可用非线性函数解决。因此在原有神经元模型上加入了激活函数（一个非线性函数）若其不是一个非线性的函数，将会有以下结果与单一的神经元没有任何区别 在早期的发展中，人们证明了阶跃函数可以解决所有的非线性问题。定理：三层神经网络可以模拟所有的决策面两层神经
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2023-06-20 10:12:42
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一、前言多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)也叫人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)，除了输入输出层，它中间可以有多个隐层。最简单的MLP需要有一层隐层，即输入层、隐层和输出层才能称为一个简单的神经网络。习惯原因我之后会称为神经网络。通俗而言，神经网络是仿生物神经网络而来的一种技术，通过连接多个特征值，经过线性和非线性的组合，最终
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2023-09-12 10:17:29
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一、卷积神经网络和传统多层神经网络区别 1.传统多层神经网络区别：没有理论指出多少层（层数没有作用） 2.卷积网络：更加有效的特征学习部分，加深网络得以有效 3.深度学习：卷积神经网络、循环神经网络，新的结构以及一些新的方法（比如新的激活函数Relu等） 卷积神经网络主要应用于图像识别，还可以图像目标检测，常用模型如下： Yolo：GoogleNet+ bounding boxes SSD：VGG
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2023-10-12 13:21:47
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一般卷积神经网络主要由以下5种结构组成：1.输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。一般由一个三维矩阵表示，三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的彩色通道。比如黑白图像的深度为1,而RGB图项的深度为3。从输入层开始，卷积神经网络通过不同的神经网络结构将上一层的三维矩阵转化为下一层的三维矩阵，直到最后的全连接层。2.卷
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2023-07-12 12:29:05
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二、卷积神经网络2.1 卷积神经网络的基本结构所谓卷积神经网络，其基本网络结构包括：卷积层 ，Pooling层，全连接层。输入数据经过卷积后，得到特征map,特征map很大，直接进行全连接，消耗很大，经过pooling层后，起到特征选择的作用，降低维度，再进行全连接，最后经过非线性化（激励函数）和softmax得到输出。下面这张图清晰地展示了整个卷积神经网络的基本结构：卷积+Pooling+全连接
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2023-08-10 18:36:55
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之前讲过CNN和BP，循环神经网络与前两个网络结构有部分区别。这是循环神经网络的基本结构区别在于：从结构上来看卷积神经网络层与层之间是全连接的，且同一层之间神经元无连接，而循环神经网络层与层之间有连接。另外，循环神经网络适合处理序列数据。 RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对
一.概述全连接网络和卷积网络都属于前向反馈网络，模型的输出和模型本身没有关联。而循环神经网络的输出和模型间有反馈。循环神经网络引入了记忆体的概念， 时刻的记忆体通过时刻的输入和上一时刻的记忆体求得，因此，循环神经网络保留了历史信息，常用来处理语音、文字等序列相关的信息。 上图所示为 时刻的循环神经网络，其中，只有一个记忆体，它与和上一时刻的相关；输出和记忆体相关。 如上图所
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2023-08-25 15:27:59
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一、卷积神经网络结构常见的卷积神经网络结构： 服务器上：LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV1-V4、Inception-ResNet、ResNet 手机上：SqueezNet、NASNet二、卷积参数量的计算1、卷积层参数量需要与上一节中的进行区分卷积核计算参数进行区分卷积层参数量parameter=（W×H×C+1）*Cout其中，W为卷积核的宽；H为卷积核的高；+1为偏执
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2023-09-15 18:59:12
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一个卷积神经网络主要由以下5种结构组成：1.输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。比如在图6-7中，最左侧的三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道（channel）。比如黑白图片的深度为1，而在RGB色彩模式下，图像的深度为3。从输入层开始，卷积神经网络通过不同的神经网络结构下将上一层的三维矩阵转化为下一层的
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2023-07-25 17:10:05
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感谢阅读CNN概述卷积层卷积计算PaddingstridePyTorch 卷积层 API池化层经典案列图像分类CIFAR10 数据集模型构建模型训练预测 CNN概述卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层的神经网络. 卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征 CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层负责提取图像中的局部特
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2023-09-20 10:26:07
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虽然大多数流行和成功的模型架构都是由人工专家设计的，但这并不意味着我们已经探索了整个网络架构空间并确定了最佳选择。如果我们采用一种系统的、自动的方式来学习高性能模型体系结构，那么我们将更有可能找到最佳的解决方案。自动学习和演化网络拓扑并不是一个新想法(Stanley & Miikkulainen, 2002)。近年来，Zoph & Le 2017和Baker等人在2017年的开创性
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2023-09-25 12:20:14
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简介误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。 使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：1、先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（前向传播）2、计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的3、更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）本文约定对于M-P神经元和感知机（简单的前
1. IntroductionLeNet通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、下采样等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是近20年来大量神经网络架构的起源。2. 网络结构LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型，LeNet-5也是LeNet系列最新的卷积神经网络，网络结构如下图所示：网络基本架构为：Input&
神经网络-反向传播算法神经网络-激活函数神经网络是将许多个神经元按一定的层次结构连接起来的网络结构。不同的层次结构会产出不同类型神经网络，比如前馈神经网络和递归神经网络。神经元神经元是神经网络最重要的组成部分，下图为一个神经元的示意图，箭头的方向就是数据运行的方向。为神经元接受的输入向量a，为输入向量各个分量的权重w；b为偏置项bias，该条连接的输入固定为1。它可以让建模能力更强，更灵活。红色圆
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2023-10-08 19:44:29
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Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型，准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%。
AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层，模型示意图：
精简版结构：
conv1阶段
输入数据：227×227×3
卷积核：11×11×3；步长：4；数量（也就是输出个数）：96
卷积后数据：55×55×96 （原图N×N，卷积核大小n×n，卷积步长大于1为k，输出维
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2018-02-02 19:24:00
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GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型，top-5 错误率 6.7% ，GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，该模型虽然有22层，但参数量只有AlexNet的1/12。GoogLeNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度（层数）或者是其宽度（层核或者神经元数），但是一般情况下更深或更宽的网络会出现以下问
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2018-02-03 20:42:00
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