从底层编写神经网络算法02

克洛伊·帕克 2023-01-13 02:07:10

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今天给大家分享一个强大的算法模型，神经网络算法神经网络算法（Neural Network）是一种模拟生物神经系统的计算模型，广泛应用于机器学习、模式识别、计算机视觉和自然语言处理等领域。它通过一系列连接的节点（称为神经元）进行信息的传递与处理，并通过训练数据调整网络结构中的权重，使其能够对新的输入数据做出正确的预测或分类。

网上介绍用python复现卷积神经网络的文章视频很多，但这些介绍大多数都是调用神经网络相关的库函数，即使复现，也仅仅只是熟悉流程而已，压根就未搞明白误差反向传播的数学原理。本文则是在弄懂误差怎么在全连接层、池化层、卷积层反向传播后，在MATLAB软件上面自己从底层编写代码复现LeNet5，仅调用一些计算相关的函数，完全不调用任何关于神经网络相关的库函数，主打一个自己编写误差反向传播算法训练LeNet5。

/各层节点权重publicdouble[][][]layer_weight_delta;一、matlab版本必须支持java在command模式下面运行deploytool，如果支持该命令即可使用二、matlab中function的书写%定义一个函数operation(a,b),求a与b的加减乘除运算，并返回结果%函数定义function输出变量列表[s,m,...]函数名（输入变量列表）sum,sub,mul,div中function[sum,sub,mul,div]=operation(a,b);...

神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。目前AI常见的应用领域：图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。换句话说，现在复兴的人工智能更多仅限于最底层的，比如说视觉、听觉的目标分割（定位）与识别部分，而且还完全有别于生物智能，是一种“大数据智能”。

在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。【----帮助Python学习，以下所有学习资料文末免费领！----】一、感知机数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言，把单个特征表示为_xi_，其中_i_是整数。所有特征的集合表示为，表示一个向量：，

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