深度神经决策树：深度神经网络和树模型结合的新模型
深度神经决策树：深度神经网络和树模型结合的新模
型
?近日，来自爱丁堡大学的研究人员提出了一种结合深度神经网络和树模型的新型模型——深度神经决策树(Deep Neural Decision Trees, DNDT)。
?
?这种模型不仅具有了基于树模型的可解释性的优点，同时还可以利用神经网络中的梯度下降法来进行训练，并可方便地利用现有的神经网络框架实现，将使得神经网络的过程得以用树的方式得到有效的解释。论文的作者均来自
于爱丁堡大学信息学院感知、运动和行为研究所ipab。
?
?对于感知模型来说可解释性是十分重要的，特别是在一些涉及伦理、法律、医学和金融等场景下尤其如此，同样在关键领域的控制中，我们希望能够回
溯所有的步骤来保证模型因果逻辑和结果的正确性。深度神经网络在计算机
视觉、语音识别和语言模型等很多领域取得了成功，但作为缺乏可解释性的
黑箱模型，限制了它在模型必须求证因果领域的应用，在这些领域中我们需
要明确决策是如何产生的以便评测验证整个决策过程。除此之外，在类似于
商业智能等领域，知晓每一个因素是如何影响最终决策比决策本身有时候更
为重要。与此不同的是，基于决策树模型（包括C4.5和CART等）拥有清晰的可解释性，可以追随树的结构回溯出决策产生的因由。
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?
?爱丁堡大学的研究人员们基于树和神经网络的结构提出了一种新型的模型
基于深度卷积神经网络的图像分类
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程
基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout
(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
(完整版)深度神经网络全面概述
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.360docs.net/doc/f511671539.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 深度卷积神经网络主要应用包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。本文就当前大环境下研究了卷积神经网络模型在静态环境下人脸识别领域的应用。卷积神经网络模型需要设计一个可行的网络模型，将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中，然后进行自动训练，这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来，那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。该方法虽然操作简单，但是需要根据训练数据集设计合理的网络结构，而且最难的关键点是超参数的调整和优化算法的设计。因此本文结合残差网络和融合网络构建了两个与计算资源和数据资源相匹配的网络模型，并通过反复调整超参数和调试优化器使其在训练集上能够收敛，最终还取得较好的识别率。 本文的主要研宄内容和创新点如下： 1.介绍了卷积神经网络的基础理论知识。先从传统人工神经网络的模型结构、前向和反向传播算法进行了详细的分析；然后过渡到卷积神经网络的相关理论，对其重要组成部分如卷积层、激励层、池化层和全连接层进行了具体的阐述；最后对卷积神经网络训练时的一些注意事项进行了说明。 人工神经元是构成人工神经网络的基本计算单元，单个神经元的模型结构如下图所示。
其中，b X W b x w Z T+ = + =∑1 1 1 ) ( ) ( , z f x h h w = x x x x x e e e e z z f e z z f - - - + - = = + = = ) tanh( ) ( 1 1 ) ( ) (σ 卷积神经网路的基本结构
简单的池化过程： 2.对深度学习框架TensorFlow的系统架构和编程模型作了一些说明，并对人脸数据进行预处理，包括人脸检测、数据增强、图像标准化和人脸中心损失。
卷积神经网络 论文版
卷积神经网络 摘要：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。 关键字：模型；结构；训练算法；人脸检测；形状识别 Convolution Neural Network Abstract:Convolution neural network is an efficient recognition algorithm which is widely used in pattern recognition, image processing and other fields recent years.It has a simple structure, few training parameters and good adaptability and other advantages. In this paper, begin with the history of convolutional neural networks,describes the structure of convolutional neural network,neuron models and training algorithms in detail. On this basis,uses the applications of convolutional neural network in face detection and shape recognition as examples, introduces the applications of convolution neural network in engineering, and gives design ideas and network structure. Keywords：Model; Training Algorithm; Advantage; Face detection; Shape recognition 0 引言 卷积神经网络是人工神经网络的一种已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点，它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 1 卷积神经网络的发展历史 1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野(receptive field)的概念，1984年日本学者Fukushima基于感受野概念提出的神经认知机(neocognitron)可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，也是感受野概念在人工神经网络领域的首次应用。神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式(特征)，然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。神经认知机能够利用位移恒定能力从激励模式中学习，并且可识别这些模式的变化形，在其后的应用研究中，Fukushima将神经认知机主要用于手写数字的识别。随后，国内外的研究人员提出多种卷积神经网络形式，在邮政编码识别和人脸识别方面得到了大规模的应用。 通常神经认知机包含两类神经元，即承担特征抽取的S-元和抗变形的C-元。S-元中涉及两个重要参数，即感受野与阈值参数，前者确定输入连接的数目，后者则控制对特征子模式的反应程度。许多学者一直致力于提高神经认知机的性能的研究：在传统的神经认知机中，每个S-元的感光区中由C-元带来的视觉模糊量呈正态分布。如果感光区的边缘所产生的模糊效果要比中央来得大，S-元将会接受这种非正态模糊所导致的更大的变形容忍性。我们希望得到的是，训练模式与变形刺激模式在感受野的边缘与其中心所产生的效果之间的差异变得越来越大。为了有效地形成这种非正态模糊，Fukushima提出了带双C-元层的改进型神经
深度神经网络及目标检测学习笔记
深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
基于深度卷积神经网络的图像分类
Equation Chapter 1 Section 1 令狐采学 SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程
基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较年夜的影响。为改良卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论阐发，并通过年夜量的比较实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论阐发及比较实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等办法，在CIFAR10数据集上取得了88.1%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, 88.1% classification accuracy is achieved on CIFAR10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words:Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization,Dropout 目录 基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究- 1 - 1引言-2- 2卷积神经网络的模型阐发-3- 2.1网络基本拓扑结构- 3 - 2.2卷积和池化- 4 - 2.3激活函数- 5 - 2.4 Softmax分类器与价格函数- 6 - 2.5学习算法- 7 - 2.6 Dropout- 9 - 2.7 Batch Normalization- 10 - 3模型设计与实验阐发-10- 3.1 CIFAR10数据集- 10 - 3.2 模型设计- 11 -
基于神经网络和决策树分类器的工艺参数优化研究
基于神经网络和决策树分类器的工艺参数优化研究 摘要：提出了基于神经网络和决策树分类器的机械加工工艺参数寻优方法，根据已有的样本训练数据建立分类和神经网络模型，针对要求的加工目标，通过对分类规则的提取，生成预测数据集，结合建立的神经网络模型，迅速准确的预测出对应的加工工艺参数。 关键词：神经网络分类器决策树工艺参数分类规则 1. 引言 在机械加工中，加工参数的选择对加工生产率和经济效益具有重要的影响，而加工参数一般是有经验的机械师的操作记录，这些记录再编纂成机械加工手册。但手册中的数据仅仅适用于特定的机加工条件，对于略有不同的机加工条件就可能不适用。而在通常加工系统中，加工参数的选择主要依靠加工手册、工人的经验等来确定，因此正确性难以保证。同时，现代工业生产中的计算机在加工过程中采集大量的数据，这些数据及其关系人工一般是很难理解、辨认和优化的，特别对一个新的加工工艺，没有参考的经验和手册，只有不断积累的数据，这时要迅速的建立优化的加工参数，按照传统的技术和方法，难度是较大的。本文针对这种问题，提出了基于决策树分类器和神经网络的加工参数寻优的新方法。 2. 基本原理与概念 2.1 分类 分类要解决的问题是为一个事件或对象归类，在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型。
分类的一般性描述如下：给定数据库D ＝｛t1，t2，…，tn ｝，元组ti ?D ，类的集合C ＝｛C1，……，Cm ｝，分类问题定义为从数据库到类集合的映射f ：D －>C ，即数据库中的元组ti 分配到某个类Cj 中，有Cj ＝｛ti | f （ti ） = Cj ，1≤i≤n ，且ti ∈D ｝ 构造决策树分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集（Training set ） 由一组记录或元组构成，每个记录是一个由有关字段值组成的特征向量，这些字段称做属性（Attribute ），用于分类的属性称为标签（Label ），标签属性即训练集的类别标记。一个具体的样本的形式可以表示为（sv1，v2，… ，vn ；c ）， 其中vi 表示字段值，c 表示类别。标签属性的类型必须是离散的，且标签属性的可能值的数目越少越好。 决策树分类器在确定分类节点时，采用信息论中信息熵理论来选择节点，信息熵为信息论中用于描述每个消息的信息量以及信源的平均不确定性，决策树分类器中用其作为特征判别能力的度量，以其下降的速度作为测试属性的标准，其概念如下所述： 设S 是具有s 个样本的集合，假定决策属性是类标号属性，具有m 个不同的值，定义了不同的类别Ci （i=1，2，…，m ）。假设si 是类别Ci 中的样本数，样本分类所需的信息量由下式给出： 121log() m m i i i I p p =∑（s ,s ,......s ）=- 其中pi 是任意样本属于Ci 的概率，并用si/s 估计。设属性A 取v 个不同的值{a1，a2，…，av}。利用属性A 可以将集合S 划分为v 个子集{S1，S2，…，Sv}，其中Sj 包含了S 集合中属性A 取aj 值的数
基于深度卷积神经网络的目标检测
第35卷 第8期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.8 2019年8月 Journal of Fujian Computer Aug. 2019 ——————————————— 程胜月，男，1995生，硕士研究生，研究方向为深度学习。E-mail:2968365693@https://www.360docs.net/doc/f511671539.html, 。张德贤，男，1961生，博士，研究方向为模式识别、人工智能信息处理。 基于深度卷积神经网络的目标检测 程胜月 张德贤 (河南工业大学信息科学与工程学院 郑州 450001) 摘 要 目标检测是计算机视觉领域中最基本、最具挑战性的课题之一，由于传统检测方法已经不能满足其在精度和速度上需求，深度学习利用其对图像特征强大地分析处理能力，逐渐成为目标检测的主流方向。本文首先对主流卷积神经网络框架进行简述，其次对目标检测中的几种重要的方法具体分析，最后对未来可能的发展方向进行讨论。 关键词 目标检测；卷积神经网络；RCNN ；YOLO ；SSD 中图法分类号 TP183 DOI:10.16707/https://www.360docs.net/doc/f511671539.html,ki.fjpc.2019.08.009 Target Detection Based on Deep Convolutional Neural Networks CHENG Shengyue, ZHANG Dexian (School of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, Zhengzhou,China, 450001) 1引言 目标检测作为计算机视觉的基本问题之一，是 许多其他计算机视觉任务的基础，如实例分割、图像处理、对象跟踪等[1]。目前，目标检测已广泛应用于无人驾驶、安防监管、视频分析等领域。 传统目标检测方法包含预处理、窗口滑动、特征提取、特征选择、特征分类、后处理等步骤。而卷积神经网络本身具有特征提取、特征选择和特征分类的功能，所以在现在计算能力充足的情况下得到充分发展。 2主流深度卷积网络的发展 1998年Yann LeCun 提出的LeNet-5网络是首次成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。但是由于当时计算能力不足，未能受到重视。直到2012年AlexNet 在ImageNet 图像分类任务竞赛中获得冠军，目标检测才迎来深度卷积神经网络的时代。 2.1 AlexNet AlexNet 由5个卷积层和3个全连接层组成，使用数据增广和Dropout 防止过拟合，并且提出了 局部响应归一化来提高模型的泛化能力。 2.2 VGGNet VGGNet 获得了2014年ILSVRC 比赛的亚军和目标定位的冠军。到目前为止，VGGNet 依然被广泛使用来提取图像的特征。VGGNet 主要是证明了增加网络的深度可以提高最终的性能。 2.3 GoogleNet GoogleNet 分析得出增加网络的深度和宽度可以提升性能，但同时不可避免的增加参数，造成过拟合和计算量过大。因此提出Inception 结构将稀疏矩阵聚类成相对稠密的子空间矩阵提高计算性能。 2.2 ResNet ResNet 指出随着卷积神经网络深度的增加，却出现梯度消失现象造成准确率的下降。ResNet 通过恒等映射解决深层网络梯度消失问题，大幅度提升深度卷积网络的性能。 3目标检测算法 手工设计特征的目标检测方法在2010年左右
结合深度神经网络和决策树的完美方案
结合深度神经网络和决策树的完美方案 UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST 和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 将神经网络和决策树结合在一起的自适应神经树 神经网络的成功关键在于其表示学习的能力。但是随着网络深度的增加，模型的容量和复杂度也不断提高，训练和调参耗时耗力。 另一方面，决策树模型通过学习数据的分层结构，可以根据数据集的性质调整模型的复杂度。决策树的可解释性更高，无论是大数据还是小数据表现都很好。 如何借鉴两者的优缺点，设计新的深度学习模型，是目前学术界关心的课题之一。 举例来说，去年南大周志华教授等人提出“深度森林”，最初采用多层级联决策树结构（gcForest），探索深度神经网络以外的深度模型。如今，深度深林系列已经发表了三篇论文，第三篇提出了可做表示学习的多层GBDT森林（mGBDT），在很多神经网络不适合的应用领域中具有巨大的潜力。 日前，UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，提出了另一种新的思路，他们将决策树和神经网络结合到一起，生成了一种完全可微分的决策树（由transformer、router和solver 组成）。 他们将这种新的模型称为“自适应神经树”（Adaptive Neural Trees，ANT），这种新模型能够根据验证误差，或者加深或者分叉。在推断过程中，整个模型都可以作为一种较慢的分层混合专家系统，也可以是快速的决策树模型。 自适应神经树结合了神经网络和决策树的优点，尤其在处理分层数据结构方面，在CIFAR-10数据集上分类取得了99%的准确率。 在refinement 之前（a）和之后（b），ANT各个节点处的类别分布（红色）和路径概率（蓝
决策树以及神经网络的预处理程序
决策树以及神经网络的预处理程序 BM同学为我们写了决策树以及神经网络的预处理程序，它的整个过程在之前的文章已经写过，这里就不再重复了，写得很不错，贴上代码分享一下。需要注意的是，BM同学要求读入数据要为TXT格式的，他好用C语言读，于是我在这之前使用JAVA的POI扩展包把数据给整理成了TXT格式，后来我们一切对EXCEL的操作都是用POI做的。对于输出的格式，是WEKA的ARFF格式，其实就是TXT的前面加了一些声明。 /** 决策树数据预处理**/ #include
} i++; } return hehe[0]*10000+hehe[1]*100+num; } bool check(int year,int month,int day){ if(day<1 || day>31)return false; if(month<1 || month>12)return false; if((month==4 ||month==6 || month==9 || month==11)&& day>30)return false; if(year%4==0 && month==2 && day==29)return true; if(month==2 && day>28)return false; return true; } /*读入日期*/ void readDate(){ int year,month,day; int k=1; for(int i=19901219;i<20101016;i++){ year=i/10000; day=i%100; month=(i%10000)/100; if(check(year,month,day))data[k++][0]=i; if(day==32){i+=100;i-=day;} if(month==13)i=(year+1)*10000+100; } date_num=k; } void putData(){ int i=1,j=0,k=0,m; char filename[50]; for(m=1;m<4;m++){ sprintf(filename,"sh_0%d.txt",m); freopen(filename,"r",stdin);
卷积神经网络总结
1 卷积神经网络 卷积神经网络是深度学习的一种，已成为当前图像理解领域的研究热点它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。这个优点在网络的输入是多维图像时表现得更为明显, 图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程. 卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放以及其他形式的变形具有一定不变性. 在典型的CNN 中，开始几层通常是卷积层和下采样层的交替, 在靠近输出层的最后几层网络通常是全连接网络。卷积神经网络的训练过程主要是学习卷积层的卷积核参数和层间连接权重等网络参数, 预测过程主要是基于输入图像和网络参数计算类别标签。卷积神经网络的关键是：网络结构(含卷积层、下采样层、全连接层等) 和反向传播算法等。在本节中, 我们先介绍典型CNN 的网络结构和反向传播算法, 然后概述常用的其他CNN 网络结构和方法。神经网络参数的中文名称主要参考文献 [18] 卷积神经网络的结构和反向传播算法主要参考文献 [17] 。 网络结构 卷积层 在卷积层, 上一层的特征图(Feature map) 被一个可学习的卷积核进行卷积, 然后通过一个激活函数(Activation function), 就可以得到输出特征图. 每个输出特征图可以组 合卷积多个特征图的值[17] ： ()l l j j x f u = 1j l l l l j j ij j i M u x k b -∈= *+∑ 其中, l j u 称为卷积层l 的第j 个通道的净激活(Netactivation), 它通过对前一层输出特征图1 l j x -进行卷积求和与偏置后得到的, l j x 是卷积层l 的第j 个通道的输出。()f g 称为激活函数, 通常可使用sigmoid 和tanh 等函数。j M 表示用于计算l j u 的输入特征图子集, l ij k 是卷积核矩阵, l j b 是对卷积后特征图的偏置。对于一个输出特征图l j x ，每个输入特征图1 l j x -对应的卷积核l ij k 可能不同,“*”是卷积符号。 下采样层 下采样层将每个输入特征图通过下面的公式下采样输出特征图[17] ： ()l l j j x f u = 1()l l l l j j j j u down x b β-=+ 其中, l j u 称为下采样层l 的第j 通道的净激活, 它由前一层输出特征图1 l j x -进行下采样
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究定稿版
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 深度卷积神经网络主要应用包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。本文就当前大环境下研究了卷积神经网络模型在静态环境下人脸识别领域的应用。卷积神经网络模型需要设计一个可行的网络模型，将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中，然后进行自动训练，这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来，那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。该方法虽然操作简单，但是需要根据训练数据集设计合理的网络结构，而且最难的关键点是超参数的调整和优化算法的设计。因此本文结合残差网络和融合网络构建了两个与计算资源和数据资源相匹配的网络模型，并通过反复调整超参数和调试优化器使其在训练集上能够收敛，最终还取得较好的识别率。 本文的主要研宄内容和创新点如下： 1.介绍了卷积神经网络的基础理论知识。先从传统人工神经网络的模型结构、前向和反向传播算法进行了详细的分析；然后过渡到卷积神经网络的相关理论，对其重要组成部分如卷积层、激励层、池化层和全连接层进行了具体的阐述；最后对卷积神经网络训练时的一些注意事项进行了说明。 人工神经元是构成人工神经网络的基本计算单元，单个神经元的模型结构如下图所示。 其中， b X W b x w Z T+ = + =∑1 1 1 ) ( ) ( , z f x h h w = 卷积神经网路的基本结构简单的池化过程：
2.对深度学习框架TensorFlow的系统架构和编程模型作了一些说明，并对人脸数据进行预处理，包括人脸检测、数据增强、图像标准化和人脸中心损失。 TensorFlow的系统架构如下图所示 TensorFlow的编程模式 系统本地模式和分布式模式示意图 3.提出了基于改进的MyVGGNet和MySqueezeNet网络的人脸识别。首先分析了模型VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构及相关参数，然后本文提出将原VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构和参数进行优化，并在每个卷积层和激励层之间添加批归一化层，在VGGNet-16网络末尾用1个1 * 1的卷积层代替三个全连接层，还增加全局平均池化层，得到新的MyVGGNet和MySqueezeNet模型，最后在LFW数据集上分别获得9 4.3%和9 5.1%的准确率。 VGGNet-16 网络结构框图 MyVGGNet 网络框图 MyVGGNet网络训练时LFW测试集的准确率走势图 MyVGGNet网络在LFW上的ROC曲线图 4.提出了基于二叉树型融合网络BTreeFuseNet_v1和BTreeFuseNet_v2的人脸识别。首先对深度神经网络的优化问题和融合原理作了分析；然后结合残差学习，融入分支并行、融合和级联三种结构，采用ReLU函数、BN层、Dropout层、哈维尔方法和截断高斯函数初始化方法、Adam优化器等技巧，构建了两个层次深度为22和19的网络模型
BP神经网络及深度学习研究 - 综述
BP神经网络及深度学习研究 摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。 关键词：BP神经网络、算法分析、应用 1引言 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。 1.1人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W.Pitts在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的BP神经元模型。人工神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1)具有一组突触或连接，常用 w表示神经元i和神经元j之间的连接强度。 ij (2)具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器 。
深度神经网络
1. 自联想神经网络与深度网络 自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入。很多时候我们并不要求输出精确的等于输入，而是允许一定的误差存在。所以，我们说，输出是对输入的一种重构。其网络结构可以很简单的表示如下： 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数，而使用线性函数，这就是PCA模型。中间网络节点个数就是PCA模型中的主分量个数。不用担心学习算法会收敛到局部最优，因为线性BP网络有唯一的极小值。
在深度学习的术语中，上述结构被称作自编码神经网络。从历史的角度看，自编码神经网络是几十年前的事情，没有什么新奇的地方。 既然自联想神经网络能够实现对输入数据的重构，如果这个网络结构已经训练好了，那么其中间层，就可以看过是对原始输入数据的某种特征表示。如果我们把它的第三层去掉，这样就是一个两层的网络。如果，我们把这个学习到特征再用同样的方法创建一个自联想的三层BP网络，如上图所示。换言之，第二次创建的三层自联想网络的输入是上一个网络的中间层的输出。用同样的训练算法，对第二个自联想网络进行学习。那么，第二个自联想网络的中间层是对其输入的某种特征表示。如果我们按照这种方法，依次创建很多这样的由自联想网络组成的网络结构，这就是深度神经网络，如下图所示：
注意，上图中组成深度网络的最后一层是级联了一个softmax分类器。 深度神经网络在每一层是对最原始输入数据在不同概念的粒度表示，也就是不同级别的特征描述。 这种层叠多个自联想网络的方法，最早被Hinton想到了。 从上面的描述中，可以看出，深度网络是分层训练的，包括最后一层的分类器也是单独训练的，最后一层分类器可以换成任何一种分类器，例如SVM，HMM等。上面的每一层单独训练使用的都是BP算法。相信这一思路，Hinton早就实验过了。 2. DBN神经网络模型 使用BP算法单独训练每一层的时候，我们发现，必须丢掉网络的第三层，才能级联自联想神经网络。然而，有一种更好的神经网络模型，这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法，在深度学习里被称作深度信念网络DBN，这是目前非
基于深度卷积神经网络模型的文本情感分类
第45卷第$期V o l.45 N o.3计算机工程 C o m p u te r E n g in e e rin g 2019年3月 M a rc h2019 ?开发研究与工程应用?文章编号：1000#428(2019)0$-0$00-09文献标志码：A中图分类号：TP183 基于深度卷积神经网络模型的文本情感分类 周锦峰，叶施仁，王晖 (常州大学信息科学与工程学院，江苏常州213164) 摘要：为高效提取不同卷积层窗口的文本局部语义特征，提出一种深度卷积神经网络（C N N)模型。通过堆叠多 个卷积层，提取不同窗口的局部语义特征。基于全局最大池化层构建分类模块，对每个窗口的局部语义特征计算 情感类别得分，综合类别得分完成情感分类标注。实验结果表明，与现有C N N模型相比，该模型具有较快的文本 情感分类速度。 关键词：情感分析；情感分类标注；深度学习；卷积神经网络；词向量 中文引用格式：周锦峰，叶施仁，王晖.基于深度卷积神经网络模型的文本情感分类[J].计算机工程，2019，45(3):300-308. 英文引用格式：Z H O U J in fe n g，Y E S h ire n，W A N G H u i. T ext sentim ent classification based on deep con volution al neural netw ork m o d e l*J].Com puter E n g in e e rin g，2019，45 (3) ：300-308. Text Sentiment Classification Based on Deep Convolutional Neural Network Model Z H O U J in fe n g，Y E S h ire n，W A N G H u i (School of Inform ation Science and E ngineering，Changzhou Universit;^，C hangzhou，Jiangsu 213164，C hina) [A b s tr a c t]This paper proposes a d e e p C o nvo lutio na l N eural N e tw ork(C N N)m odel to e ffic ie n tly extract semantic features o f d iffe re n t con volution al layer w indow s fo r te x t.The m odel avoids m anually specifying m u ltip le w indo w sizes and retains local semantic features o f diffe re n t w indow s by stacking a n u m b e r o f con volution al l C lassification m odules are b u ilt based on t he G lobal M a x P ooling(G M P)layer to calculate the category score f local semantic features o f each w in d o w.The m odel synthesizes these category scores to com plete the sentiment classification annotation.E xperim ental results show that the m odel has faster text sentim ent classificat o f other C N N m odels. [K e y w o r d s]sentim ent analysis;sentim ent classification a n n o ta tion;deep le a rn in g;C o nvo lutio na l N eural N e tw ork (C N N) ；w ord vector D O I:10.19678/j.issn.1000-3428.0050043 〇概述 情感分析主要通过人类书写的文本分析和研究 人的意见、情感、评价、态度和情绪，是自然语言处理 (N a tu ra l La ng ua ge P ro c e ss in g，N L P)中最热门的研究 领域之一，并在数据挖掘、W e b挖掘和文本挖掘等应 用范畴得到广泛研究[16]。例如，分析电商平台上对 已购商品的点评，群众对政府新颁布的政策法规的 讨论以及消费者对新产品或服务的反馈等。每天数 以亿计的用户文本信息包含了丰富的用户观点和情 感极性，从中可以挖掘和分析出大量的知识和模式。 深度学习为经典数据挖掘任务提供了新的手 段。卷积神经网络（C o n v o lu tio n a l N e u ra l N e tw o rk，C N N)是一种用于处理具有网状拓扑结构数据的深度神经网络（D eep N e u ra l N e tw o r k，D N N)。C N N 通过卷积操作，组合低层特征形成更加抽象的高层特 征，使模型能够针对目标问题，自动学习特征。在文 本情感分类应用中，C N N能够有效避免传统机器学 习方法所面临的样本特征表达稀疏、计算复杂等问题[4]。 目前，以C N N为基础的文本情感分类方法多数 是通过学习文本的一种窗口或多种窗口局部语义信 息，然后提取文本最大语义特征进行情感划分。此 类方法在文本情感分类标注领域已取得较好的效 果。但是目前在文本情感分类标注领域[56]，甚至在 N L P的其他分类问题中[860]，使用的C N N模型多数 采用一个或多个卷积层并行的结构。C N N模型解 决情感分类标注问题时，为了充分捕捉语义的距离 基金项目：国家自然科学基金（61272367);江苏省科技厅项目（BY2015027-12)。 作者简介：周锦峰（1978—），男，硕士，主研方向为机器学习、自然语言处理；叶施仁，副教授、博士；王晖（通信作者），讲师、博士。收稿日期：2018-01-10修回日期：2018-02-27E-m a i l：zhouzhou9076@ https://www.360docs.net/doc/f511671539.html,