多层感知机与DNN算法-CFANZ编程社区

多层感知机与DNN算法

- 神经网络与深度学习
- - 神经网络
  - 深度神经网络
  - 深度学习常见分类及应用
- ensorFlow编程模型
- - 1 操作
  - 2 张量
  - 3 变量
  - 4 会话
- 3 TensorFlow 运行模式
- 构建神经网络模型的工具指南
- - 1. 安装 TensorFlow
  - 2. 常见深度学习算法的库函数
- 其他机器学习算法：
- 机器学习实战工具安装和使用

当隐藏层大于1时，神经网络具有更强大的学习能力，即多层感知机和DNN算法

神经网络与深度学习

神经网络

神经网络由输入层，隐藏层和输出层组成。如果隐藏层只有一层，就是最简单的单层神经网络。而如果隐藏层具有多层，则被称为多层感知机，深度学习就是多层感知机的一种。

深度神经网络

深度神经网络是一种全连接的多层感知机。在深度神经网络中，隐藏层之间的神经元都相互连接，形成了复杂的网络结构。

深度学习常见分类及应用

常见的深度学习包括：

DNN（Deep Neural Networks）
CNN（Convolutional Neural Networks）
RNN（Recurrent Neural Networks）

这些深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

ensorFlow编程模型

TensorFlow是谷歌开发的第二代人工智能学习系统，其命名源自其运行原理。Tensor指代张量，即n维数组，Flow表示数据在计算图中的流动过程。TensorFlow将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析和处理。

TensorFlow的基础组件包括操作、张量、变量和会话。

1 操作

在TensorFlow中，操作是构建计算图的基本单元，代表数据的计算过程。一个操作可以有零个或多个输入，产生零个或多个输出。操作可以是数学计算、变量初始化、数据流控制等。通过操作，我们可以定义神经网络的各种计算步骤，如加法、乘法、激活函数等。

2 张量

张量是TensorFlow中表示数据的基本单位，它可以看作是多维数组或高维矩阵。在计算图中，张量表示数据的流动，连接了不同操作之间的输入和输出。张量可以是常量、变量或操作的输出结果。在实际使用中，张量通常用来存储输入数据、权重参数、中间计算结果等。

3 变量

变量是计算图中可以改变的节点，通常用来存储模型的参数，如权重和偏置。在神经网络训练过程中，这些参数会随着优化算法的迭代而更新。在TensorFlow中，可以使用变量来表示模型中的可训练参数，并通过梯度下降等优化方法不断调整其取值，以使模型达到最佳性能。

4 会话

会话是TensorFlow中执行计算图的环境，负责分配和管理计算资源。在会话中，可以使用 run 方法执行计算图中的操作，并获取输出结果。会话可以在单个设备上执行计算，也可以在分布式环境中进行计算。在实际应用中，我们通常需要创建会话，并在其中执行计算图，以便训练模型或进行推断预测。

3 TensorFlow 运行模式

TensorFlow支持单机模式和分布式模式，可在不同硬件环境中运行，包括CPU和GPU。

构建神经网络模型的工具指南

在机器学习和深度学习领域，构建神经网络模型是一项重要的任务。本文将介绍如何使用 Python 中的 TensorFlow 库来构建常见的神经网络模型，包括 DNN、CNN 和 RNN，并解释常用参数的含义。

1. 安装 TensorFlow

首先，确保已经安装了 TensorFlow。可以使用以下命令来安装 TensorFlow：
具体安装：tensorflow安装版本问题

pip install tensorflow

2. 常见深度学习算法的库函数

常见的深度学习模型包括 DNN（深度神经网络）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

DNN 是多个全连接层组成的神经网络模型，主要应用于结构化数据的建模，如文本分类、回归分析等。

引入库函数

# 引入 DNN（Deep Neural Networks）
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

构建 DNN 模型的示例代码及常用参数解释：
```
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
```
- units：输出的维度大小，即神经元的数量
- activation：激活函数，用于引入非线性特性
- input_dim：输入维度，只需在输入层指定

CNN 包含卷积层和池化层，主要用于图像处理任务，如图像分类、目标检测等。

引入库函数

# 引入 CNN（Convolutional Neural Networks）
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

构建 CNN 模型的示例代码及常用参数解释：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

filters：输出的维度大小，即卷积核的数量
kernel_size：卷积核的大小
activation：激活函数，用于引入非线性特性
input_shape：输入形状，(height, width, channels)

RNN 包含 SimpleRNN 和 LSTM 等层，主要用于序列数据的建模，如语言模型、时间序列预测等。

引入库函数

# 引入 RNN（Recurrent Neural Networks）
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, LSTM, Dense

构建 RNN 模型的示例代码及常用参数解释：

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(10, 32)))
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(10, 32)))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))