《人工智能实践教程》--神经网络

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      本篇主讲神经网络，涉及感知机、激活函数、计算图、CNN等，以笔记与实践形式展开。

 

      感知机是最早的监督式学习算法，是神经网络和支持向量机的基础。感知机接收多个输入信号，输出一个信号。

      神经网络由输入层、中间层、输出层结构组成。与感知机不同是多输入多输出。

      激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁。神经网络使用的激活函数有 :Sigmoid函数；阶跃函数；ReLU函数。

      神经网络实现：先定义一些符号，如定义权重、神经元及输入层神经元等。在此上各层信号实现传递

 

      下面用神经网络进行手写数字识别，分别介绍MNIST 数据集、神经网络的推理处理和批处理。过程步骤为：装数据，构建神经网络，训练网络及可视化。

      MNIST数据集由从0到9的数字图像构成。MNIST数据集的一般使用方法是，先用训练图像进行学习，再用学习到的模型衡量能多大程度地对测试图像进行正确的分类。

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import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from torch import optim

import  torchvision
from matplotlib import pyplot as plot
from    utils import plot_image, plot_curve, one_hot, save_data

# step1 装数据

batch_size = 512

# step1. load dataset
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST('mnist_data', train=True, download=True,
                               transform=torchvision.transforms.Compose([
                                   torchvision.transforms.ToTensor(),
                                   torchvision.transforms.Normalize(
                                       (0.1307,), (0.3081,))
                               ])),
    batch_size=batch_size, shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST('mnist_data/', train=False, download=True,
                               transform=torchvision.transforms.Compose([
                                   torchvision.transforms.ToTensor(),
                                   torchvision.transforms.Normalize(
                                       (0.1307,), (0.3081,))
                               ])),
    batch_size=batch_size, shuffle=False)

x,y = next(iter(train_loader))
print(x.shape,y.shape,x.min(),y.min())
# plot_image(x,y,'sample')

# step2 构建神经网络
class Net(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()

        # xw+b
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        # x: [b, 1, 28, 28]
        # h1 = relu(xw1+b1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        # h2 = relu(h1w2+b2)
        x = F.relu(self.fc2(x))
        # h3 = h2w3+b3
        x = self.fc3(x)

        return x

    def backward(self, x):
        # x: [b, 1, 28, 28]
        # h1 = relu(xw1+b1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        # h2 = relu(h1w2+b2)
        x = F.relu(self.fc2(x))
        # h3 = h2w3+b3
        x = self.fc3(x)

        return x
# step3 训练网络
net = Net()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
train_loss = []
for epoch in range(10):
    for idx,(x,y) in enumerate(train_loader):
        x = x.view(x.size(0),28*28)
        # =>[b,10]
        out = net(x)
        y_onehot = one_hot(y)
        loss = F.mse_loss(out,y_onehot)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss.append(loss.item())
        if idx %10 ==0:
            print(epoch,idx,loss.item())
# step4 可视化显示
save_data(train_loss,'train_loss.csv')
plot_curve(train_loss)

total_correct = 0
for x,y in test_loader:
    x = x.view(x.size(0),28*28)
    out = net(x)
    pred = out.argmax(dim = 1)
    correct = pred.eq(y).sum().float().item()
    total_correct+=correct
total_num = len(test_loader.dataset)
acc = total_correct / total_num

print("acuccy",acc)

x,y = next(iter(test_loader))
out = net(x.view(x.size(0),28*28))
pred = out.argmax(dim = 1)
plot_image(x,pred,"test")

     仿真运行，第一次会下载MNIST数据集，随后生成可视化训练迭代损失曲线，可以看到是下降趋势，并将数据保存到train_loss.csv文件。

图1：训练迭代损失曲线

图2:测试手写数字识别结果

      可以看到仿真在从0到9一直比对完，然后打印出了准确率。对数字识别很直观。

 

      计算图可以将计算过程用图形表示，图形指数据结构图，由多节点和边表示。链式法则的定义如下;如果某个函数由复合函数表示，那么其导数可以用构成复合函数的各个函数的导数的乘积表示。将计算图的思路应用于神经网络，把构成神经网络的层作为一个类进行实现。首先，实现对应于激活函数的 ReLU 层和 Sigmoid 层。

 

       神经网络的训练目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。寻找最优参数的过程称为最优化(Optimization)。在梯度下降算法中，将参数的梯度(导数)作为线索，沿梯度方向更新参数，并不断重复这个步骤，直到找到最优参数，这个过程称为随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)。

 

       卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。CNN 可用于图像识别、语音识别等场合。CNN 中包含了新的卷积层(Convolution层)和池化层(Pooling层)。卷积层进行卷积运算，卷积运算相当于图像处理中的“滤波器运算”。卷积层有填充、步幅的概念。在进行卷积层的处理前，有时要向输入数据的四周填入固定的数据(比如0等)，这称为填充(padding)，填充在卷积运算中经常会用到。应用波器的位置间隔称为步幅(stride).

 

      在神经网络的实现中，卷积运算也可以进行批处理,实现处理的高效化。池化是一种缩小高、宽方向上的空间的运算。

 

      神经网络部分设计的理论知识比较多，也有比较多的概念与数学公式，更多的学习在于积累与实践，多思考归纳总结勤动手，常读常新，会有很多新的收获。

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yuelukai

单片机用sv编程要啥插件啊，32的芯片是不是要先配置引脚？（刚入行小白）

xxdwww

是一个系列的贴子吗？

chwj

这个主题现在太热了  谢谢

chwj

这个主题现在很热门  谢谢啦

hellokitty_bean

好像这个案例成了非常日常的案例。。。。看到了好多遍。。。。

hellokitty_bean

不对呀，这个utils，应该是另外写的一个utils.py文件呀

freebsder

DL世界的helloworld