神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型

1. Feed-Forward Neural Networks (FNN)

· 最簡單的建筑。

· 信息向一個(gè)方向流動(dòng)。

· 適合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和分類。

· 范例用法 *信貸風(fēng)險(xiǎn)評估。

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

· 專門用于處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)。

· 非常適合圖像和視頻處理。

· 使用卷積操作。

· 范例用法 :面部識(shí)別、醫(yī)學(xué)成像。

3.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

· 處理順序數(shù)據(jù)。

· 有內(nèi)部記憶。

· 適合時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

· 范例用法 ::股價(jià)預(yù)測。

4.長期短期記憶網(wǎng)絡(luò)

· 先進(jìn)的rnn變體。

· 更善于處理長期依賴關(guān)系。

· 包含特殊的記憶細(xì)胞。

· 范例用法 語言翻譯、語音識(shí)別。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何創(chuàng)建的?

建筑設(shè)計(jì)

1.簡單前進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)

這個(gè)模型是為數(shù)字分類等簡單任務(wù)設(shè)計(jì)的:

import tensorflow as tf

def create_basic_nn():

return tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),

tf.keras.layers.Dropout(0.2),

tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),

tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

])

2.用于圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這一體系結(jié)構(gòu)是為圖像識(shí)別和處理等任務(wù)量身定制的:

def create_cnn():

return tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),

tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),

tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),

tf.keras.layers.Flatten(),

tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),

tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

])

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何學(xué)習(xí)?

學(xué)習(xí)過程

1. 前方通行證

def forward_pass(model, inputs):

# Make predictions

predictions = model(inputs)

return predictions

2. 計(jì)算錯(cuò)誤

def calculate_loss(predictions, actual):

# Using categorical crossentropy

loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

loss = loss_object(actual, predictions)

return loss

3. 反傳播和優(yōu)化

# Complete training example

def train_model(model, x_train, y_train):

# Prepare data

x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255.0

# Compile model

model.compile(

optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),

loss='sparse_categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy']

)

# Train

history = model.fit(

x_train, y_train,

epochs=10,

validation_split=0.2,

batch_size=32,

callbacks=[

tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3),

tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau()

])

return history

優(yōu)化技術(shù)

1. 批處理

· 迷你球梯度下降。

· 批正?；?。

· 傾斜剪報(bào)。

2. 規(guī)則化

· 輟學(xué)。

· L1/L2 regularization.

· 數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

評價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

業(yè)績指標(biāo)

def evaluate_model(model, x_test, y_test):

# Basic metrics

test_loss, test_accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)

# Detailed metrics

predictions = model.predict(x_test)

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

print(classification_report(y_test.argmax(axis=1), predictions.argmax(axis=1)))

print("\nConfusion Matrix:")

print(confusion_matrix(y_test.argmax(axis=1), predictions.argmax(axis=1)))

共同挑戰(zhàn)和解決辦法

1. 過分的

· 癥狀:訓(xùn)練精度高,驗(yàn)證精度低

· 解決辦法:

# Add regularization

tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu',

kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01))

# Add dropout

tf.keras.layers.Dropout(0.5)

2. 不合適的

· 癥狀:訓(xùn)練和驗(yàn)證精度低

· 解決辦法:

o 增加模型容量

o 增加更多層

o 增加培訓(xùn)時(shí)間