TensorFlow与神经网络
主流深度学习框架及神经网络模型汇总
主流深度学习框架及神经网络模型汇总深度学习框架是指用于创建、训练和部署人工神经网络的软件工具。
目前，在深度学习领域存在着许多主流的深度学习框架，每个框架都具有各自的优点和特点。
下面是对一些主流深度学习框架及神经网络模型的汇总。
1. TensorFlow：TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架，被广泛用于各种任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。
它支持动态计算图和静态计算图，并提供了多种高级API（如Keras）来简化模型的构建和训练过程。
TensorFlow的优点包括广泛的社区支持、强大的分布式计算能力和高效的模型部署。
2. PyTorch：PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架，它提供了动态计算图，使得模型的构建和调试更加方便。
PyTorch具有简洁的API，并支持自动求导、模型并行化等功能。
它在学术界和工业界得到了广泛的应用，并逐渐成为深度学习领域的主流框架。
3. Keras：Keras是一个高级神经网络API，它可以运行在TensorFlow、PyTorch等后端框架上。
Keras提供了简单易用的API，使得模型的构建和训练过程更加简单快捷。
它支持多种常用的神经网络层和模型架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。
4. Caffe：Caffe是一个由Berkeley Vision and Learning Center开发的深度学习框架，主要用于图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务。
Caffe具有高效的GPU加速和分布式计算能力，适用于大规模数据和模型的训练和推理。
5. MXNet：MXNet是一个由亚马逊开发的深度学习框架，具有高度灵活性和可扩展性。
MXNet支持动态计算图和静态计算图，并提供了多种语言接口（如Python、R、C++等），可运行在不同平台上。
6. Torch：Torch是一个基于Lua语言的科学计算框架，也是一个深度学习框架。
tensorflow 大纲
TENSORFLOW 大纲TensorFlow（中文名：张量流）是由Google开发的开源深度学习框架，广泛应用于机器学习和深度学习领域。
TensorFlow提供了丰富的工具和资源，使得开发者能够构建、训练和部署各种复杂的神经网络模型。
本文将介绍TensorFlow的基本概念、特性和使用方式，以及一些常见的应用场景。
1. TensorFlow基本概念张量（Tensor）：TensorFlow的名字来源于“张量”，它是TensorFlow中最基本的数据结构。
张量可以看作是多维数组或矩阵的泛化。
在深度学习中，所有的数据都以张量的形式表示，包括输入数据、权重、偏置等。
计算图（Computational Graph）：TensorFlow使用计算图来表示整个机器学习模型的计算过程。
计算图是由节点和边组成的有向图，节点表示操作（如加法、乘法），边表示数据流向。
通过定义计算图，可以有效地进行异步、分布式计算。
会话（Session）：TensorFlow的计算是延迟执行的，即在定义计算图后并不立即执行。
为了实际运行计算图，需要创建一个会话。
会话控制着张量的计算和存储，使得模型的训练和推断能够顺利进行。
2. TensorFlow特性灵活性：TensorFlow提供了丰富的API，支持多种深度学习模型的构建，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
同时，TensorFlow支持符号式编程和命令式编程，使得开发者可以根据任务选择适合的编程方式。
跨平台和分布式计算：TensorFlow可以在各种硬件设备上运行，包括CPU、GPU、TPU等。
此外，TensorFlow支持分布式计算，可以将计算任务分配到多个设备上进行加速。
内置工具和库：TensorFlow提供了一系列内置工具和库，用于简化深度学习任务的实现。
包括用于图像处理的TensorFlow Image处理库（TF.image）、用于自然语言处理的TensorFlow文本处理库（TF.text）等。
深度学习原理与TensorFlow实践 第3章 神经网络
深度学习原理与Tensorflow实践
生物神经元
3.3
神经网络基础知识—MP模型
深度学习原理与Tensorflow实践
MP模型示意图
3.4
神经网络基础知识—MP模型
深度学习原理与Tensorflow实践
3.5
神经网络基础知识—MP模型
深度学习原理与Tensorflow实践
3.6
神经网络基础知识—感知机
3.9
神经网络基础知识—梯度下降法
梯度是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函 数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大。
深度学习原理与Tensorflow实践
3.10
神经网络基础知识—梯度下降法
深度学习原理与Tensorflow实践
3.11
深度学习原理与Tensorflow实践
3.14
神经网络基础知识—三层感知机
三层感知机神经网络。 其中 L1层是输入层， L2层是隐含层， L3层是输出 层。与两层感知机不同的是三层感知机神经网络增加了隐含层。
深度学习原理与Tensorflow实践
3.15
神经网络基础知识—万能逼近定理
Cybenko等于1989年证明了具有隐含层（最少一层）感知机神经网络 在激励函数(也称激活函数)为sigmoid函数的情况下具有逼近任何函数 的作用。Hornik 等在1991年更加证明激励函数为任何非常数函数的情 况同样适用。这就是著名的万能逼近定理（universal approximation theorem）。也就是一个仅有单隐藏层的神经网络, 在神经元个数足够 多的情况下，通过非线性的激活函数，足以拟合任意函数。
主流深度学习框架及神经网络模型汇总
主流深度学习框架及神经网络模型汇总深度学习（Deep Learning）是一种机器学习（Machine Learning）方法，通过人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型来模拟人类大脑的工作机制，用于解决复杂的模式识别和数据建模问题。
目前，有许多主流的深度学习框架和神经网络模型被广泛应用于各种领域的研究和应用中。
下面是一些主流的深度学习框架和神经网络模型的汇总：1. TensorFlow：由Google开发的TensorFlow是目前最流行的深度学习框架之一、它提供了丰富的工具和库，支持构建各种类型的神经网络模型，并具有高度的灵活性和可扩展性。
2. PyTorch：由Facebook开发的PyTorch是另一个流行的深度学习框架。
它提供了易于使用的API，允许开发者以动态图的方式进行模型构建和训练。
PyTorch也得到了广泛的应用和研究探索。
3. Keras：Keras是一个高级神经网络API，可以运行于TensorFlow、PyTorch等深度学习框架之上。
Keras具有简单易用的特点，适合初学者和快速原型开发。
4. Caffe：Caffe是一个专门用于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）的深度学习框架。
它以速度和效率为特点，被广泛应用于计算机视觉任务。
5. Theano：Theano是一个开源的数值计算库，特别适用于构建和训练大规模的神经网络模型。
它提供了高效的GPU计算和自动求导功能。
在神经网络模型方面，有以下一些主流的模型：1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：CNN 是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的神经网络模型。
它通过局部感知机制和权值共享的方式，有效地处理图像数据。
2. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）：RNN是一种具有记忆性的神经网络模型，适用于处理序列数据。
常用的机器学习软件工具介绍
常用的机器学习软件工具介绍机器学习是一种应用人工智能的方法，可以让机器从数据中学习并自动改进。
在机器学习领域，有许多常用的软件工具，可以帮助开发者和研究人员设计、实现和评估机器学习算法。
本文将介绍一些常用的机器学习软件工具，并介绍它们的特点和优势。
1. TensorFlow：TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，现已成为业界最受欢迎的深度学习工具之一。
它提供了一个灵活的框架，可以用于各种机器学习任务，包括图像和语音识别、自然语言处理和推荐系统等。
TensorFlow具有良好的可扩展性，能够处理大规模的数据集和复杂的模型。
它支持多种编程语言，包括Python、C++和Java，使开发者能够根据自己的喜好选择适合的编程环境。
2. Keras：Keras是一个高级神经网络API，可用于构建深度学习模型。
它基于Python，并提供了一个简单而直观的接口，使得模型设计和训练变得更加容易。
Keras支持多种深度学习框架作为后端，包括TensorFlow、Theano和CNTK。
这使得开发者能够根据自己的需求选择合适的底层引擎，并享受到Keras提供的高级功能和便利性。
3. Scikit-learn：Scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。
它适用于各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类和降维等。
Scikit-learn的优势在于其简单和一致的API，使得模型的训练、评估和预测变得简单易懂。
此外，Scikit-learn还提供了一些机器学习流水线的功能，可以方便地将数据预处理、特征选择和模型训练整合在一起。
4. PyTorch：PyTorch是Facebook开发的开源深度学习库，提供了丰富的工具和接口，用于构建和训练深度神经网络。
它采用动态计算图的方式，使得模型的定义和调试变得更加灵活和直观。
PyTorch支持GPU计算，可以充分利用GPU的并行计算能力提升训练速度。
人工智能工具有哪些
人工智能工具有哪些1. TensorFlowTensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google公司开发。
它提供了丰富的工具和资源，用于构建和训练各种类型的人工神经网络。
TensorFlow以其高度可扩展性、灵活性和易用性而闻名，在许多领域中被广泛应用。
它支持多种编程语言，包括Python和C++，并且可在各种不同的硬件平台上运行。
2. PyTorchPyTorch是另一个广受欢迎的人工智能工具，由Facebook的人工智能研究团队开发。
PyTorch被广泛用于深度学习和自然语言处理等领域。
与TensorFlow相比，PyTorch的设计更加动态和灵活，使研究人员能够更方便地构建和调试模型。
PyTorch还提供了许多有用的工具和库，以加速模型的开发和训练。
3. KerasKeras是一个高级神经网络API，原本作为Theano库的一个扩展而开发。
它提供了一个简单而强大的接口，使得构建和训练深度学习模型变得更加容易。
Keras支持多种后端引擎，包括TensorFlow和CNTK，它可以与其他深度学习工具库无缝集成。
Keras适用于快速原型设计和小规模实验，同时也支持大规模工业级应用。
4. Scikit-learnScikit-learn是一个流行的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，用于数据挖掘、数据预处理、模型评估和模型选择。
Scikit-learn的设计简单而直观，使得即使对机器学习和数据科学领域不太熟悉的人也能够轻松入门。
它提供了一系列基本的统计学习算法，如线性回归、逻辑斯蒂回归、决策树和支持向量机等。
5. NLTKNLTK（Natural Language Toolkit）是用于自然语言处理的Python库。
它提供了一系列工具和资源，用于文本分类、词性标注、分词和情感分析等任务。
NLTK还包含许多大型语料库和辞典，用于构建和训练模型。
它被广泛用于学术界和工业界，是自然语言处理领域中最流行的工具。
Python深度学习库TensorFlow
Python深度学习库TensorFlow一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为当前最热门的研究领域之一。
在深度学习中，神经网络是最基本的模型之一，而TensorFlow正是一款用于建立神经网络的深度学习框架。
TensorFlow是谷歌（Google）公司开发的一套开源机器学习库，它能够支持多种语言，包括Python和C++。
TensorFlow提供了一个强大的图计算框架，使得用户可以轻松地构建、训练和优化神经网络模型。
本文将介绍TensorFlow的基本概念、基础用法以及构建深度神经网络模型的相关内容，以帮助初学者快速上手TensorFlow。
本文还将简要介绍TensorFlow在各种领域中的应用案例，以展示TensorFlow的强大功能和广泛应用领域。
二、TensorFlow基本概念TensorFlow的整个计算过程都是基于图（Graph）的，其中节点表示操作（Operation），边表示操作之间的依赖关系。
一个TensorFlow 程序通常包括两个阶段：定义阶段和执行阶段。
在定义阶段，用户需要定义神经网络的结构和目标函数；在执行阶段，TensorFlow会建立图并运行神经网络。
下面是TensorFlow的几个基本概念及其简要介绍：1.张量（Tensor）：张量是TensorFlow中的核心数据结构，可以看做是多维数组，可以包含任意数量的维度。
张量用于表示神经网络的输入、输出和参数。
2.操作（Operation）：操作是TensorFlow中的基本计算单元，表示节点。
节点可以是数学运算、数组操作或是神经网络层等。
例如，加法操作（tf.add）和矩阵乘法操作（tf.matmul）都是一种操作。
3.变量（Variable）：变量是TensorFlow中的一个或多个张量，用于存储模型的参数。
变量在训练过程中会被更新，从而实现模型的优化。
4.会话（Session）：会话是TensorFlow中的一个运行环境。
谷歌机器学习库的对比：TensorFlow和Keras
谷歌机器学习库的对比：TensorFlow和KerasTensorFlow和Keras是两个非常受欢迎的机器学习（ML）库。
由于它们的出现，开发人员能够更轻松地创建各种人工智能（AI）应用程序，并训练各种机器学习模型。
虽然它们都是机器学习库，TensorFlow和Keras却有很大的不同之处，让我们来看一下它们的比较。
1. TensorFlowTensorFlow是谷歌开发的一个开源的机器学习库，也是其中最流行的一个。
它提供了一种灵活的编程方式，可以轻松地构建各种机器学习模型，例如神经网络、深度学习、递归神经网络（RNN）等等。
TensorFlow使用数据流图来表示计算任务，并将图形分解成小的可并行化的任务。
它可以在多个GPU和CPU上运行，以加速训练过程。
它的优点包括：-大规模可伸缩性：TensorFlow可以同时在多个CPU和GPU上运行，这使得它可以处理大规模的数据。
-灵活性：TensorFlow提供了灵活的编程方式，可以轻松地构建各种机器学习模型，例如神经网络、深度学习、递归神经网络（RNN）等等。
-可扩展性：TensorFlow可以与许多其他库相集成，例如OpenCV和NumPy，这使得它更加灵活和可扩展。
TensorFlow的缺点包括：-学习曲线：TensorFlow具有陡峭的学习曲线，对于一些初学者来说，它有些难以入门。
- API复杂性：TensorFlow的API相对复杂，这对于那些想要快速开始学习的人来说，可能会造成一些困难。
2. KerasKeras是一个高级的神经网络API，以TensorFlow为后端。
它也是一个开源的机器学习库，与TensorFlow相比，Keras有着更加简单和易于使用的API，它允许用户快速创建各种机器学习模型，例如神经网络和深度学习。
Keras的优点包括：-简单易用的API：与TensorFlow相比，Keras的API更加简单和易于使用。
-交互式：Keras提供了一个易于使用的命令行界面，可以方便地进行实验和排除故障。
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1、准备数据
2、全连接结果计算
3、损失优化
4、模型评估（计算准确性）
深层的神经网络
• 深度学习网络与更常见的单一隐藏层神经网络的区别在于深度，深度学 习网络中，每一个节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征。 随着神经网络深度增加，节点所能识别的特征也就越来越复杂。
卷积神经网络
1、卷积神经网络与简单的全连接神经网络的比较
公式：
注：
2、SoftMax计算、交叉熵
• tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=None, logits=None,name=None) 计算logits和labels之间的交叉损失熵 • labels:标签值（真实值） • logits：样本加权之后的值 • return:返回损失值列表
数据变化
卷积神经网络的结构
• 1、卷积层过滤器 • 个数 • 大小 • 步长 • 零填充 • 卷积层输出深度、输出宽度 • 深度由过滤器个数决定 • 输出宽度： • 1、激活函数 • 1、池化层 • 2、全连接层
卷积层计算过程（一个通道一个Filter一步长）
卷积层计算过程（当步长为2的时候）
神经网络的发展
• 定义：在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network， 缩写ANN），简称神经网络（：neural network，缩写NN）或类神经网络，是一 种模仿生物神经网络的结构和功能的计算模型，用于对函数进行估计或近似。
• 神经网络的种类： 基础神经网络：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网络等 进阶神经网络：玻尔兹曼机，受限玻尔兹曼机，递归神经网络等 深度神经网络：深度置信网络，卷积神经网络，循环神经网络，、全连接-从输入直接到输出
特征加权： • tf.matmul(a, b,name=None)+bias • return:全连接结果，供交叉损失运算 • 不需要激活函数（因为是最后的输出）
想一想线性回归的损失函数，那么如何去 衡量神经网络的损失？
损失计算-交叉熵损失公式（了解）
杰弗里· 埃弗里斯特· 辛顿 （英语：Geoffrey Everest Hinton）（1947年12月6日－）是 一位英国出生的计算机学家和心理学家，以 其在神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向 传播算法的发明人之一，也是深度学习的积 极推动者。
Yann Lecun
Geoffrey Hinton Yoshua Bengio Andrew Ng
Full Connected层
分析：前面的卷积和池化相当于做特征工程，后面的 全连接相当于做特征加权。最后的全连接层在整个卷 积神经网络中起到“分类器”的作用。
Mnist手写数字图片识别卷积网络案例
Mnist数据集人工神经网络分析
Mnist数字识别卷积实现
流程： 1、准备数据 2、卷积、激活、池化（两层） 3、全连接层 4、计算准确率
2、卷积神经网络的发展历史
3、卷积神经网络的结构分析 4、卷积网络API介绍
全连接神经网络的缺点
• 参数太多，在cifar-10的数据集中，只有32*32*3，就会 有这么多权重，如果说更大的图片，比如200*200*3就需 要120000多个，这完全是浪费 • 没有利用像素之间位置信息，对于图像识别任务来说， 每个像素与周围的像素都是联系比较紧密的。 • 层数限制
卷积神经网络的发展历史
卷积神经网络错误率
卷积神经网络的结构分析
神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、 输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层 (pooling layer，又叫下采样层)。 • 卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征，每一个特征 就是一个特征映射 • 池化层：通过特征后稀疏参数来减少学习的参数，降低 网络的复杂度，（最大池化和平均池化）
损失值列表平均值计算
• tf.reduce_mean(input_tensor) 计算张量的尺寸的元素平均值
其他方法-损失下降API
• tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) 梯度下降优化 • learning_rate:学习率，一般为 • minimize(loss):最小化损失 • return:梯度下降op
• Rosenblatt在1957年，于Cornell航空实验室时所发明的一种 人工神经网络
感知机与逻辑回归的联系与区别
激活函数、结果分析
演示： /#activation=sigmoid®ula rization=L2&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=regplane&learningRate=0.03®ularizationRate=0&noise=0& networkShape=3&seed=0.84062&showTestData=false&dis cretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY= false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=f alse&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=c lassification&initZero=false&showTestData_hide=true&learn ingRate_hide=true®ularizationRate_hide=true&percTrain Data_hide=true&numHiddenLayers_hide=true&discretize_h ide=true&activation_hide=true&problem_hide=true&noise_h ide=true®ularization_hide=true&dataset_hide=true&batc hSize_hide=true&playButton_hide=false
神经网络的特点
• • • • • 输入向量的维度和输入神经元的个数相同 每个连接都有个权值 同一层神经元之间没有连接 由输入层，隐层，输出层组成 第N层与第N-1层的所有神经元连接，也叫全连接
神经网络的组成
•结构（Architecture）例如，神经网络中的变量可以是神 经元连接的权重 •激励函数（Activity Rule）大部分神经网络模型具有一个 短时间尺度的动力学规则，来定义神经元如何根据其他神 经元的活动来改变自己的激励值。 •学习规则（Learning Rule）学习规则指定了网络中的权 重如何随着时间推进而调整。（反向传播算法）
准确性计算
1、equal_list = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_label, 1)) 2、accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list, tf.float32))
准确率
Mnist数据集神经网络实现流程
多通道图片-外围补充与多Filter
新的激活函数-Relu
第一，采用sigmoid等函数，反向传播求误差梯度时，计算量相对大，而采用 Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多
第二，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的 情况（求不出权重和偏置）
激活函数： • tf.nn.relu(features, name=None)
• features:卷积后加上偏置的结果 • return:结果
池化层(Pooling)计算
Pooling层主要的作用是特征提取，通过去掉Feature Map中不重要的样 本，进一步减少参数数量。Pooling的方法很多，最常用的是Max Pooling。
池化： tf.nn.max_pool(value, ksize=, strides=, padding=,name=None) 输入上执行最大池数 • value:4-D Tensor形状[batch, height, width, channels] • ksize:池化窗口大小，[1, ksize, ksize, 1] • strides:步长大小，[1,strides,strides,1] • padding:“SAME”, “VALID”，使用的填充算法的类型， 使用“SAME”
如果需要卷积之后输出大小一样：零填的大小为2
卷积网络API介绍
卷积层： • tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None) 计算给定4-D input和filter张量的2维卷积 • input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width, channel]，类型为float32,64 • filter：指定过滤器的大小，[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] • strides：strides = [1, stride, stride, 1],步长 • padding：“SAME”, “VALID”，使用的填充算法的类型， 使用“SAME”。其中”VALID”表示滑动超出部分舍弃， “SAME”表示填充，使得变化后height,width一样大
卷积层的零填充
• 卷积核在提取特征映射时的动作称之为padding（零填充），由于移动步长不 一定能整出整张图的像素宽度。其中有两种方式，SAME和VALID 1. SAME：越过边缘取样，取样的面积和输入图像的像素宽度一致。 2. VALID：不越过边缘取样，取样的面积小于输入人的图像的像素宽度