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以下哪些不是神經網路的缺點

發布時間:2023-03-07 03:20:19

A. 34-卷積神經網路(Conv)

深度學習網路和普通神經網路的區別

全連接神經網路的缺點

卷積神經網路的錯誤率

卷積神經網路的發展歷程

卷積神經網路的結構

結構特點:
神經網路(neural networks)的基本組成包括輸入層、隱藏層、輸出層。而卷積神經網路的特點在於隱藏層分為卷積層和池化層(pooling layer,又叫下采樣層)。

卷積過程

糾正:卷積層的過濾器,就是一個矩陣,裡面的元素是對應掃描時每個像素點的權重

即:每個過濾器會產生一張feature map

0填充的兩種方式
卷積核在提取特徵映射時的動作稱之為padding(零填充),由於移動步長不一定能整出整張圖的像素寬度。其中有兩種方式,SAME和VALID

彩色圖片的卷積過程

由於彩色圖片有3個通道,即3張表,所以filter需要分3次去分別觀察,每次觀察的結果直接相加作為最後的結果

過濾器的個數

有幾個過濾器,就會生成幾張表。eg:
對於[28, 28, 1]的圖片,如果有32個過濾器,就會卷積的結果就為[28, 28, 32],相當於圖片被「拉長」了

觀察結果大小的計算

面試可能考

注意:如果計算結果出現小數,需要結合情況具體考慮,而不是說直接四捨五入

卷積的api

在卷積神經網路中,主要使用Relu函數作為激活函數

即在這里使用relu函數去掉了像素中小於0的值

神經網路中為什麼要使用激活函數

為什麼使用relu而不再使用sigmoid函數?

api

卷積就是進行特徵的提取,觀察更加仔細,然而,觀察仔細就意味著數據多,運算量增加,這就需要使用池化層以減少計算量

Pooling層主要的作用是特徵提取,通過去掉Feature Map中不重要的樣本,進一步減少參數數量。Pooling的方法很多,最常用的是Max Pooling。

池化層也有一個窗口大小(過濾器)

即:池化過程讓圖片變得更「窄」

即:卷積層使得圖片變長,池化層使得圖片變窄,所以經過卷積,圖片越來越「細長」

api

池化中SAME的計算方式與卷積過程中SAME的計算方式一樣。eg:
[None, 28, 28, 32]的數據,經過2x2,步長為2,padding為SAME的池化,變成了[None, 14, 14, 32]

分析:前面的卷積和池化相當於做特徵工程,後面的全連接相當於做特徵加權。最後的全連接層在整個卷積神經網路中起到「分類器」的作用。

所以神經網路也相當於是一個特徵選擇的方式

B. 神經網路(Neural Network)

(1)結構:許多樹突(dendrite)用於輸入,一個軸突 (axon)用於輸出。

(2)特性:興奮性和傳導性。興奮性是指當信號量超過某個閾值時,細胞體就會被激活,產生電脈沖。傳導性是指電脈沖沿著軸突並通過突觸傳遞到其它神經元。

(3)有兩種狀態的機器:激活時為「是」,不激活時為「否」。神經細胞的狀態取決於從其他神經細胞接收到的信號量,以及突觸的性質(抑制或加強)。

(1)神經元——不重要

① 神經元是包含權重和偏置項的 函數 :接收數據後,執行一些計算,然後使用激活函數將數據限制在一個范圍內(多數情況下)。

② 單個神經元:線性可分的情況下,本質是一條直線, ,這條直線將數據劃分為兩類。而線性分類器本身就是一個單層神經網路。

③ 神經網路:非線性可分的情況下,神經網路通過多個隱層的方法來實現非線性的函數。

(2)權重/參數/連接(Weight)——最重要

每一個連接上都有一個權重。一個神經網路的訓練演算法就是讓權重的值調整到最佳,以使得整個網路的預測效果最好。

(3)偏置項(Bias Units)——必須

① 如果沒有偏置項,所有的函數都會經過原點。

② 正則化偏置會導致欠擬合:若對偏置正則化,會導致激活變得更加簡單,偏差就會上升,學習的能力就會下降。

③ 偏置的大小度量了神經元產生激勵(激活)的難易程度。

(1)定義:也稱為轉換函數,是一種將輸入 (input) 轉成輸出 (output) 的函數。

(2)作用:一般直線擬合的精確度要比曲線差很多,引入激活函數能給神經網路 增加一些非線性 的特性。

(3)性質:

① 非線性:導數不是常數,否則就退化成直線。對於一些畫一條直線仍然無法分開的問題,非線性可以把直線變彎,就能包羅萬象;

② 可微性:當優化方法是基於梯度的時候,處處可導為後向傳播演算法提供了核心條件;

③ 輸出范圍:一般限定在[0,1],使得神經元對一些比較大的輸入會比較穩定;

④ 非飽和性:飽和就是指,當輸入比較大的時候輸出幾乎沒變化,會導致梯度消失;

⑤ 單調性:導數符號不變,輸出不會上躥下跳,讓神經網路訓練容易收斂。

(1)線性函數 (linear function)—— purelin()

(2)符號函數 (sign function)—— hardlim() 

① 如果z值高於閾值,則激活設置為1或yes,神經元將被激活。

② 如果z值低於閾值,則激活設置為0或no,神經元不會被激活。

(3)對率函數 (sigmoid function)—— logsig()

① 優點:光滑S型曲線連續可導,函數閾值有上限。

② 缺點:❶ 函數飽和使梯度消失,兩端梯度幾乎為0,更新困難,做不深;

                ❷ 輸出不是0中心,將影響梯度下降的運作,收斂異常慢;

                ❸ 冪運算相對來講比較耗時

(4)雙曲正切函數(hyperbolic tangent function)—— tansig()

① 優點:取值范圍0中心化,防止了梯度偏差

② 缺點:梯度消失現象依然存在,但相對於sigmoid函數問題較輕

(5)整流線性單元 ReLU 函數(rectified linear unit)

① 優點:❶ 分段線性函數,它的非線性性很弱,因此網路做得很深;

                ❷ 由於它的線性、非飽和性, 對於隨機梯度下降的收斂有巨大的加速作用;

② 缺點:❶ 當x<0,梯度都變成0,參數無法更新,也導致了數據多樣化的丟失;

                ❷ 輸出不是0中心

(6)滲漏型整流線性單元激活函數 Leaky ReLU 函數

① 優點:❶ 是為解決「ReLU死亡」問題的嘗試,在計算導數時允許較小的梯度;

                ❷ 非飽和的公式,不包含指數運算,計算速度快。

② 缺點:❶ 無法避免梯度爆炸問題; (沒有體現優於ReLU)

                ❷ 神經網路不學習 α 值。

(7)指數線性單元 ELU (Exponential Linear Units)

① 優點:❶ 能避免「死亡 ReLU」 問題;

                ❷ 能得到負值輸出,這能幫助網路向正確的方向推動權重和偏置變化;

                ❸ 在計算梯度時能得到激活,而不是讓它們等於 0。

② 缺點:❶ 由於包含指數運算,所以計算時間更長;

                ❷ 無法避免梯度爆炸問題; (沒有體現優於ReLU)

                ❸ 神經網路不學習 α 值。

(8)Maxout(對 ReLU 和 Leaky ReLU的一般化歸納)

① 優點:❶ 擁有ReLU的所有優點(線性和不飽和)

                ❷ 沒有ReLU的缺點(死亡的ReLU單元)

                ❸ 可以擬合任意凸函數

② 缺點 :參數數量增加了一倍。難訓練,容易過擬合

(9)Swish

① 優點:❶ 在負半軸也有一定的不飽和區,參數的利用率更大

                ❷ 無上界有下界、平滑、非單調

                ❸ 在深層模型上的效果優於 ReLU

每個層都包含一定數量的單元(units)。增加層可增加神經網路輸出的非線性。

(1)輸入層:就是接收原始數據,然後往隱層送

(2)輸出層:神經網路的決策輸出

(3)隱藏層:神經網路的關鍵。把前一層的向量變成新的向量,讓數據變得線性可分。

(1)結構:僅包含輸入層和輸出層,直接相連。

(2)作用:僅能表示 線性可分 函數或決策,且一定可以在有限的迭代次數中收斂。

(3)局限:可以建立與門、或門、非門等,但無法建立更為復雜的異或門(XOR),即兩個輸入相同時輸出1,否則輸出0。 (「AI winter」)

(1)目的:擬合某個函數      (兩層神經網路可以逼近任意連續函數)

(2)結構:包含輸入層、隱藏層和輸出層 ,由於從輸入到輸出的過程中不存在與模型自身的反饋連接,因此被稱為「前饋」。    (層與層之間全連接)

(3)作用: 非線性 分類、聚類、預測等,通過訓練,可以學習到數據中隱含的知識。

(4)局限:計算復雜、計算速度慢、容易陷入局部最優解,通常要將它們與其他網路結合形成新的網路。

(5)前向傳播演算法(Forward Propagation)

① 方法:從左至右逐級依賴的演算法模型,即網路如何根據輸入X得到輸出Y,最終的輸出值和樣本值作比較, 計算出誤差 。

② 目的:完成了一次正反向傳播,就完成了一次神經網路的訓練迭代。通過輸出層的誤差,快速求解對每個ω、b的偏導,利用梯度下降法,使Loss越來越小。

② 局限:為使最終的誤差達到最小,要不斷修改參數值,但神經網路的每條連接線上都有不同權重參數,修改這些參數變得棘手。

(6)誤差反向傳播(Back Propagation)

① 原理:梯度下降法求局部極值

② 方法:從後往前,從輸出層開始計算 L 對當前層的微分,獲得各層的誤差信號,此誤差信號即作為修正單元權值的依據。計算結束以後,所要的兩個參數矩陣的 梯度 就都有了。

③ 局限:如果激活函數是飽和的,帶來的缺陷就是系統迭代更新變慢,系統收斂就慢,當然這是可以有辦法彌補的,一種方法是使用 交叉熵函數 作為損失函數。

(1)原理:隨著網路的層數增加,每一層對於前一層次的抽象表示更深入。在神經網路中,每一層神經元學習到的是前一層神經元值的更抽象的表示。通過抽取更抽象的特徵來對事物進行區分,從而獲得更好的區分與分類能力。

(2)方法:ReLU函數在訓練多層神經網路時,更容易收斂,並且預測性能更好。

(3)優點:① 易於構建,表達能力強,基本單元便可擴展為復雜的非線性函數

                      ② 並行性號,有利於在分布是系統上應用

(4)局限:① 優化演算法只能獲得局部極值,性能與初始值相關

                      ② 調參理論性缺乏

                      ③ 不可解釋,與實際任務關聯性模糊

(1)原理:由手工設計卷積核變成自動學習卷積核

(2)卷積(Convolutional layer): 輸入與卷積核相乘再累加 (內積、加權疊加)

① 公式:

② 目的:提取輸入的不同特徵,得到維度很大的 特徵圖(feature map)

③ 卷積核:需要訓練的參數。一般為奇數維,有中心像素點,便於定位卷積核

④ 特點:局部感知、參數變少、權重共享、分層提取

(3)池化(Pooling Layer):用更高層的抽象表達來表示主要特徵,又稱「降采樣」

① 分類: 最大 (出現與否)、平均(保留整體)、隨機(避免過擬合)

② 目的:降維,不需要訓練參數,得到新的、維度較小的特徵

(4)步長(stride):若假設輸入大小是n∗n,卷積核的大小是f∗f,步長是s,則最後的feature map的大小為o∗o,其中

(5)填充(zero-padding)

① Full模式:即從卷積核(fileter)和輸入剛相交開始做卷積,沒有元素的部分做補0操作。

② Valid模式:卷積核和輸入完全相交開始做卷積,這種模式不需要補0。

③ Same模式:當卷積核的中心C和輸入開始相交時做卷積。沒有元素的部分做補0操作。

(7)激活函數:加入非線性特徵

(8)全連接層(Fully-connected layer)

如果說卷積層、池化層和激活函數層等是將原始數據映射到隱層特徵空間(決定計算速度),全連接層則起到將學到的「分布式特徵表示」映射到樣本標記空間的作用(決定參數個數)。

參考:

[1]  神經網路(入門最詳細)_ruthy的博客-CSDN博客_神經網路演算法入門

[2]  神經網路(容易被忽視的基礎知識) - Evan的文章 - 知乎

[3]  人工神經網路——王的機器

[4]  如何簡單形象又有趣地講解神經網路是什麼? - 舒小曼的回答 - 知乎

[5]  神經網路15分鍾入門!足夠通俗易懂了吧 - Mr.括弧的文章 - 知乎

[6]  神經網路——最易懂最清晰的一篇文章_illikang的博客-CSDN博客_神經網路

[7]  直覺化深度學習教程——什麼是前向傳播——CSDN

[8]  「反向傳播演算法」過程及公式推導(超直觀好懂的Backpropagation)_aift的專欄-CSDN

[9]  卷積、反卷積、池化、反池化——CSDN

[10]  浙大機器學習課程- bilibili.com

C. 神經網路簡述

機器學習中談論的神經網路是指「神經網路學習」,或者說,是機器學習和神經網路這兩個學科領域的交叉部分[1]。

在這里,神經網路更多的是指計算機科學家模擬人類大腦結構和智能行為,發明的一類演算法的統稱。

神經網路是眾多優秀仿生演算法中的一種,讀書時曾接觸過蟻群優化演算法,曾驚訝於其強大之處,但神經網路的強大,顯然蟻群優化還不能望其項背。

A、起源與第一次高潮。有人認為,神經網路的最早討論,源於現代計算機科學的先驅——阿蘭.圖靈在1948年的論文中描述的「B型組織機器」[2]。二十世紀50年代出現了以感知機、Adaling為代表的一系列成功,這是神經網路發展的第一個高潮[1]。

B、第一次低谷。1969年,馬文.明斯基出版《感知機》一書,書中論斷直接將神經網路打入冷宮,導致神經網路十多年的「冰河期」。值得一提的是,在這期間的1974年,哈佛大學Paul Webos發明BP演算法,但當時未受到應有的重視[1]。

C、第二次高潮。1983年,加州理工學院的物理學家John Hopfield利用神經網路,在旅行商問題上獲得當時最好結果,引起轟動;Rumelhart等人重新發明了BP演算法,BP演算法迅速走紅,掀起神經網路第二次高潮[1]。

D、第二次低谷。二十世紀90年代中期,統計學習理論和支持向量機興起,較之於這些演算法,神經網路的理論基礎不清晰等缺點更加凸顯,神經網路研究進入第二次低谷[1]。

E、深度學習的崛起。2010年前後,隨著計算能力的提升和大數據的涌現,以神經網路為基礎的「深度學習」崛起,科技巨頭公司谷歌、Facebook、網路投入巨資研發,神經網路迎來第三次高潮[1]。2016年3月9日至15日,Google人工智慧程序AlphaGo對陣韓國圍棋世界冠軍李世乭,以4:1大比分獲勝,比眾多專家預言早了十年。這次比賽,迅速在全世界經濟、科研、計算機產業各領域掀起人工智慧和深度學習的熱烈討論。

F、展望。從幾個方面討論一下。

1)、近期在Google AlphaGo掀起的熱潮中,民眾的熱情與期待最大,甚至有少許恐慌情緒;計算機產業和互聯網產業熱情也非常巨大,對未來充滿期待,各大巨頭公司對其投入大量資源;學術界的反應倒是比較冷靜的。學術界的冷靜,是因為神經網路和深度神經網路的理論基礎還沒有出現長足的進步,其缺點還沒有根本改善。這也從另一個角度說明了深度神經網路理論進步的空間很大。

2)、"當代神經網路是基於我們上世紀六十年代掌握的腦知識。"關於人類大腦的科學與知識正在爆炸式增長。[3]世界上很多學術團隊正在基於大腦機制新的認知建立新的模型[3]。我個人對此報樂觀態度,從以往的仿生演算法來看,經過億萬年進化的自然界對科技發展的促進從來沒有停止過。

3)、還說AlphaGo,它並不是理論和演算法的突破,而是基於已有演算法的工程精品。AlhphaGo的工作,為深度學習的應用提供了非常廣闊的想像空間。分布式技術提供了巨大而廉價的計算能力,巨量數據的積累提供了豐富的訓練樣本,深度學習開始騰飛,這才剛剛開始。

一直沿用至今的,是McChlloch和Pitts在1943年依據腦神經信號傳輸結構抽象出的簡單模型,所以也被稱作」M-P神經元模型「。

其中,

f函數像一般形如下圖的函數,既考慮階躍性,又考慮光滑可導性。

實際常用如下公式,因形如S,故被稱作sigmoid函數。

把很多個這樣的神經元按一定層次連接起來,就得到了神經網路。

兩層神經元組成,輸入層接收外界輸入信號,輸出層是M-P神經元(只有輸出層是)。

感知機的數學模型和單個M-P神經元的數學模型是一樣的,如因為輸入層只需接收輸入信號,不是M-P神經元。

感知機只有輸出層神經元是B-P神經元,學習能力非常有限。對於現行可分問題,可以證明學習過程一定會收斂。而對於非線性問題,感知機是無能為力的。

BP神經網路全稱叫作誤差逆傳播(Error Propagation)神經網路,一般是指基於誤差逆傳播演算法的多層前饋神經網路。這里為了不佔篇幅,BP神經網路將起篇另述。

BP演算法是迄今最為成功的神經網路學習演算法,也是最有代表性的神經網路學習演算法。BP演算法不僅用於多層前饋神經網路,還用於其他類型神經網路的訓練。

RBF網路全程徑向基函數(Radial Basis Function)網路,是一種單隱層前饋神經網路,其與BP網路最大的不同是採用徑向基函數作為隱層神經元激活函數。

卷積神經網路(Convolutional neural networks,簡稱CNNs)是一種深度學習的前饋神經網路,在大型圖片處理中取得巨大成功。卷積神經網路將起篇另述。

循環神經網路(Recurrent Neural Networks,RNNs)與傳統的FNNs不同,RNNs引入定向循環,能夠處理那些輸入之間前後關聯的問題。RNNs已經在眾多自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及廣泛應用[5]。RNNs將起篇另述。[5]

[1]、《機器學習》,周志華著

[2]、《模式識別(第二版)》,Richard O.Duda等著,李宏東等譯

[3]、《揭秘IARPA項目:解碼大腦演算法或將徹底改變機器學習》,Emily Singerz著,機器之心編譯出品

[4]、圖片來源於互聯網

[5]、 循環神經網路(RNN, Recurrent Neural Networks)介紹

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