需要了解的六种神经网络

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【深度学习】入门宝典：浅谈深度神经网络

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深度探索：深度学习入门指南

深度学习就像大脑中的神经元一样运作，通过人工神经网络（ANN）模拟人类思维的复杂性。 其中，深度神经网络（DNN）在处理图像、文本等非结构化数据时展现出了强大的能力。 它们是生成式人工智能理解世界的关键。 本文将使用TensorFlow和Keras逐步揭示其工作原理。

1.深入理解人工神经网络

从基础开始：预训练的神经网络可以识别图像中的笑脸特征，展示其预测能力。
实际应用：使用Keras理解模型构建，包括模型层、输入/输出、优化器和损失函数的使用。

1.2极简案例：线性回归和Keras

我们通过一个简单的线性回归示例来展示如何使用Keras构建神经网络并模拟x-y关系，直观感受其基本原理。

使用tensorflow.keras库，我们构建模型的过程包括：Sequential()结构、添加Dense层以及使用优化器进行训练。 例如，创建一个2D简单神经网络来预测CIFAR-10数据集上的图像类别。

2.前馈神经网络实践

使用包含10类彩色图像的CIFAR-10数据集，我们分析了50k训练数据和10k测试数据。 首先，数据预处理包括归一化和one-hot编码，以显示训练集的前10张图像。

两种模型构建方法：Sequential()模型包含Flatten、两个200/150个神经元的Dense层（ReLU激活）和一个10个神经元的分类层（softmax激活）；功能建模使用Input()接收图像并进行深度构建。

使用summary()来检查模型结构。 训练集经过10个循环后准确率达到51.39%，测试集为49.52%。 将模型预测与真实类别进行比较以显示学习有效性。 深入分析在图像识别方面大放异彩的卷积神经网络（CNN），通过滤波器和卷积运算提取特征。

卷积神经网络的强大

CNN中的滤波器，比如杯口的水平边缘检测器和垂直边缘检测器，都是通过Conv2D图层显示。 Keras中的参数设置如filters(2)、kernel_size(3x3)等会影响网络的性能。 例如，模型从InputLayer[32,32,3]输入。 经过两轮卷积后，输出层参数明显减少，体现了深度学习的分层优势。

通过BatchNorm和Dropout提升模型性能，CNN在CIFAR-10上的准确率显着提升至76.99%。 与基本的FNN相比，CNN虽然参数较少，但具有丰富的层结构。 这就是深度学习的魅力。 虽然预测6/10图片的准确率为60%，但样本量有限，实际性能可能会更高。

总结

从基础FNN到深度CNN的转变展示了深度学习的灵活性和创新潜力。 借助Keras，我们可以轻松构建和调整模型以适应各种复杂的任务。 深度学习的世界正等待着我们去探索和创造。