首页 > 编程语言 >数学建模算法-神经网络

数学建模算法-神经网络

时间:2023-03-19 18:34:14浏览次数:43  
标签:layers keras 神经网络 建模 算法 train test

 神经网络算法是一类基于生物神经网络结构和功能的计算模型。它是一种机器学习算法,可以用于识别、分类、模式匹配、预测等任务。神经网络由许多个简单的处理单元(神经元)组成,这些神经元通过连接进行信息传递和处理。

神经元模型是神经网络的基础单元,它模拟了人类神经元的结构和功能。一个典型的神经元包括输入端、输出端和一个计算单元。神经元的输入端接收来自其他神经元的输出信号,并通过连接权重对信号进行加权求和,然后送入计算单元。计算单元对输入信号进行非线性变换(如sigmoid、tanh等激活函数),产生输出信号并送往下一层神经元的输入端。

神经网络算法有很多种不同的架构和类型,其中最常见的是前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络。

前馈神经网络(Feedforward Neural Network)是一种最基础的神经网络结构,它由多层神经元组成,每层神经元之间只存在正向传递信号的连接,不形成环路。前馈神经网络通常包括输入层、若干个隐藏层和输出层。输入层负责接收原始数据,输出层负责产生最终输出结果,隐藏层则负责对输入数据进行处理和特征提取。输入信号只能沿着神经元之间的箭头传播。它由输入层、中间层和输出层组成。每个神经元接收输入,并将输出传递到下一层,最终得到输出结果。

循环神经网络(Recurrent Neural Network)与前馈神经网络不同,它的神经元之间存在环路,使其能够处理序列化数据。在传统的前馈神经网络中,每个输入都是独立的,没有任何联系。而循环神经网络的每个神经元都会接收到前一时刻的输出结果,使其能够对序列化数据进行分析。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network)是一种特殊的神经网络,主要用于处理二维图像和视频数据。卷积神经网络的主要特点是采用卷积运算对输入数据进行特征提取,从而使得网络具有平移不变性和局部感受野。卷积神经网络通常包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层和池化层用于提取图像的特征,全连接层用于输出分类结果。卷积神经网络中的每个神经元只与上一层的一小部分神经元相连,这样可以大大降低训练的复杂度。

反向传播算法(Backpropagation)是训练神经网络最常用的方法,它利用梯度下降法对神经网络的连接权重进行调整,从而使得网络的输出结果更接近真实值。反向传播算法主要分为两个阶段:前向传播和反向传播。在前向传播阶段,网络根据当前的连接权重和输入数据计算出输出结果;在反向传播阶段,网络根据误差反向传播更新连接权重。反向传播算法可以通过迭代训练不断优化神经网络的性能。

神经网络算法的优点在于能够通过训练自动学习输入数据的特征,无需手动提取特征。此外,它还能够处理非线性问题,对于图像、语音、自然语言处理等任务有着广泛的应用。

神经网络算法的应用非常广泛,如语音识别、图像识别、自然语言处理、预测和控制等领域。近年来,随着深度学习的发展,神经网络在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用取得了重大突破。例如,在计算机视觉领域,卷积神经网络已经成为图像识别、物体检测等任务的标准方法。在自然语言处理领域,循环神经网络和注意力机制被广泛应用于语言模型、机器翻译等任务。

神经网络算法应用案例和代码:

  1. 图像分类 神经网络可以用于图像分类任务。以下是一个基于Keras的图像分类代码示例:
     1 import tensorflow as tf
     2 from tensorflow import keras
     3 
     4 # 导入数据集
     5 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()
     6 
     7 # 数据预处理
     8 x_train = x_train.astype("float32") / 255
     9 x_test = x_test.astype("float32") / 255
    10 y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
    11 y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
    12 
    13 # 建立模型
    14 model = keras.Sequential([
    15     keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding="same", activation="relu", input_shape=(32, 32, 3)),
    16     keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu"),
    17     keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    18     keras.layers.Dropout(0.25),
    19 
    20     keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding="same", activation="relu"),
    21     keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"),
    22     keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    23     keras.layers.Dropout(0.25),
    24 
    25     keras.layers.Flatten(),
    26     keras.layers.Dense(512, activation="relu"),
    27     keras.layers.Dropout(0.5),
    28     keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
    29 ])
    30 
    31 # 编译模型
    32 model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
    33 
    34 # 训练模型
    35 model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.1)
    36 
    37 # 评估模型
    38 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
    39 print("Test accuracy:", test_acc)

          2.文本分类 神经网络也可以用于文本分类任务。以下是一个基于TensorFlow的文本分类代码示例:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.datasets import imdb

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000)

# 数据预处理
x_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, value=0, padding="post", maxlen=256)
x_test = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, value=0, padding="post", maxlen=256)

# 建立模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Embedding(10000, 16, input_length=256),
    layers.GlobalAveragePooling1D(),
    layers.Dense(16, activation="relu"),
    layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=512, validation_split=0.2)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print("Test accuracy:", test_acc)

3.时序预测 神经网络还可以用于时序预测任务。以下是一个基于PyTorch的时序预测代码示例:

import torch
import torch.nn as nn

神经网络算法学习路线

  1. 线性代数和概率论基础知识:神经网络算法需要用到大量的线性代数和概率论的知识,因此需要先学习这些基础知识。

  2. 机器学习基础知识:学习机器学习的基础知识,包括分类、回归、聚类等算法,了解模型评估和选择的方法。

  3. 深度学习基础知识:学习深度学习的基础知识,包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,掌握常用的优化算法,如随机梯度下降、动量优化、自适应学习率等。

  4. 框架学习:选择一个深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等,学习如何使用这些框架来实现神经网络算法。

  5. 实践项目:通过实践项目来加深对神经网络算法的理解和应用,如图像分类、自然语言处理等应用领域。

  6. 深入研究:对神经网络算法的各个方面进行深入研究,包括理论基础、优化方法、可解释性等。

神经网络算法学习分享:

链接:https://pan.baidu.com/s/1Xqbfp55TrFHLPaEI9gZbnA?pwd=6xeh 
提取码:6xeh 

标签:layers,keras,神经网络,建模,算法,train,test
From: https://www.cnblogs.com/hfgjv/p/17233887.html

相关文章

  • acwing算法基础课整理
    acwing算法基础课整理模板基础算法排序快速排序#include<iostream>usingnamespacestd;constintN=1e6+10;intq[N];intn;voidquick_sort(intq[],in......
  • DRF算法
    中文译名:优势资源公平性:多种资源类型的公平分配摘要解决不同类型资源在系统内的资源公平分配问题,提出优势资源公平性算法(DRF),是一种对多种资源类型的最大-最小公平性的推广。......
  • 一些算法思想 及一些算法基础
    分治算法分治算法是一种高效的算法思想,它将问题分解成更小的子问题,通过解决子问题来解决原始问题。它的核心思想是将问题分解成若干个规模更小但结构相同的子问题,并且通过......
  • 目标识别算法设计指引
    简述简述目标识别算法中常用的图像算法,便于以后算法的设计应用内容目标检测(Objectrecognition)是在一幅图像中精确地找到各种目标所在的位置,标注出每个目标的类别,在此基础......
  • 基于tensorflow的RBF神经网络案例
    1前言在使用RBF神经网络实现函数逼近中,笔者介绍了使用Matlab训练RBF神经网络。本博客将介绍使用tensorflow训练RBF神经网络。代码资源见:RBF案例(更新版)这几天,笔者在......
  • keras建模的3种方式——序列模型、函数模型、子类模型
    1前言keras是Google公司于2016年发布的以tensorflow为后端的用于深度学习网络训练的高阶API,因接口设计非常人性化,深受程序员的喜爱。keras建模有3种实现方式——序列模......
  • 对称加密算法和非对称加密算法
    对称加密对称加密,是指,加密方和解密方使用同样的秘钥来进行加密和解密。在对称加密算法中,数据发信方将明文(原始数据)和加密(密钥)一起经过特殊加密算法处理后,使其变成复杂的......
  • 算法:快速幂
    思想快速幂的思想其实很简单,数学告诉我们,\(2^7\)可以写成:$24·22·2^1$观察上式,不难发现,任何数的任意次方可以拆分成若干个二的不同次方次相乘。据此我们对原指数进......
  • 算法之禅-递归01
    构造树,并求每条路径和第一步:构造树节点用到的类:publicclassNode{publicintVal{get;set;}publicNode?LNode{get;set;}publicNode?RNode{get;set;......
  • 负载均衡算法、类型
    1.轮询法将请求按照顺序轮流地分配到后端服务器上,它均衡地对待后端的每一台服务器,而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载2.随机法通过系统的随机算法,根据后端服务......