深度学习网络构建步骤

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深度学习网络构建步骤

输入数据

Load数据到tensor

可视化样本

构建网络 网络结构与代价函数

定义网络结构
定义损失函数：
损失函数定义了样本特征与输出之间正确程度，所有样本损失函数的平均值定义了整个模型的质量。
定义优化算法

读入batch数据进行训练

可视化结果

反复调参 直至网络收敛

PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
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在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
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概念解释：生活中的例子：想象你是一个厨师，正在调整一个菜谱，使它更加美味。每次你改变一个配料的量，比如盐或糖，你都会尝试这个菜，然后根据味道的变化决定是否需要进一步调整。这就像在神经网络中计算梯度：你调整网络的参数（配料），观察输出（菜的味道），然后根据输出的变化来更新参数（调整配料）。示例代码： 运行结果： 解释：计算图与梯度计算： 运行结果： 解释：相对于的梯度是。梯度计算公式：反向传播：所以：∂out∂xi=13×6yi×1=2yi \frac{\partial out}{\partial x_i}
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本文为深度学习神经网络入门文章, 基于Introduction to Deep Learning此篇文章 本文介绍了深度学习中，建立神经网络的三个基本步骤。 第一步：Establish the Structure 建立基本神经结构 第二步： Goodness of Function 准备训练数据以及Loss Function 第三步： Optimization 进行
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深度学习中的网络结构 1、网络模型的的发展历史 先简单说一下CNN一些经典案例和 ImageNet 图像分类竞赛的历年冠军（深度学习网络发展史）： 神经网络 年份 标签 作者 LeNets 1998年 CNN开山之作 纽约大学 AlexNet 2012年 ImageNet冠军 多伦多大学　Hinton团队 ZFNet 2013年 ImageNet冠军 纽约大学 GoogLeNet 2014年 ImageNet冠军　Inception模块 谷歌 VGG 2014年 ImageN
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构建神经网络——深度学习模型的基本步骤 不同场景的深度学习模型具备一定的通用性，均可以从下述五个步骤来完成模型的构建和训练。 数据处理：从本地文件或网络地址读取数据，并做预处理操作，如校验数据的正确性等。 模型设计：完成网络结构的设计（模型要素1），相当于模型的假设空间，即模型能够表达的关系集合。 训练配置：设定模型采用的寻解算法（模型要素2），即优化器，并指定计算资源。 训练过程：循环调用训练过程，每轮均包括前向计算 、损失函数（优化目标，模型要素3）和后向传播这三个步骤。 保存模型：将训练好的模型保存
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Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，它的核心思想在于实现快速实验，该库提供了很多实用工具，可以简化构建复杂神经网络的过程。在本节中，我们将使用 Keras 库构建神经网络，感受 Keras 快速模型构建的特性。.........
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具体代码如下，要注意的是使用tensorboard对图像进行显示的时候，由于tensorboard显示的图像格式是规定的3个通道，所以上面得到的6个通道的图像是会报错的。这里要注意的就是in_channels和out_channels的理解，可以说in_channels就是图像的通道数，也就是RGB=3,out_channels代表的是用多少个卷积核来对图像进行卷积，如果out_channels=6的时候就是用6个卷积核来对图像进行卷积，然后对得到的输出进行处理。深度学习入门笔记——神经网络的构建和使用。
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人工智能不神秘，会一点加减乘除就够了。 对于神经元来说，当神经受到刺激的时候，会释放神经递质传给下一个神经元，不同程度的刺激对下一个神经元释放的神经递质的量也不同，所以模仿这个过程建立神经网络： 当输入一个数据x的时候，模拟输入一个外界刺激，经过处理后，输出的结果为f(x)，把这个f(x)传给下一个神经元，逐步求解，最终输出一个值z，与给定的值进行对比（有监督学习），根据结果调整每个的神经元内
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之前我们讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及，但是与特征交互相关的先验结构对于高维感知数据，缺少结构的网络可能会变得不实用。再之前的猫狗分类实验中，数据集的每张照片具有百万级像素，这意味着网络的每次输入都有一百万个维度，降低隐藏层到1000，全连接层也具备个参数，训练这种模型需要耗费大量的计算资源。面对大量参数的问题，通过卷积神经网络（CNN）这种数据结构来优化模型。
轻松搭建深度学习网络
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结合Pytorch代码，简单介绍如何搭建一个基本的深度学习网络
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