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  • 2017-07-23 14:56:26

    这一节主要是介绍了三种主要的神经网络模型:前向网络、循环神经网络和对称网络

    前向网络 Feed-forward Neural Networks

    如果把神经元看做节点,把神经元的输出到另一个神经元的输入看做有向边,那么神经网络可以看做是一个有向图,一个有向图没有圈(circle)的神经网络就是前向网络。前向网络应用广泛,也十分经典,常见的CNN就是一个典型的前向网络;全连接网络则为相邻两层节点之间都有权重连接的前向网络。下图即为一个经典的两层前向网络(但不是全连接网络):
    feedforward
    当层数逐渐加深之后,我们就称之为深度网络(deep neural networks)(通常存在两个隐层即可称为深度网络)。
    前向网络每一层的作用往往是计算一种变换,对输入做变换之后得到一种新的表示输出。而这种变换的目的是为了后续任务更容易完成,例如使得同一类的输入在变换后空间上更加接近,而不同类的输入变换后更加疏离(为了完成这种任务,通常需要使用非线性激活函数,从而使得网络可以学习一种非线性变换)。(这种变换可以损失也可以保留信息,取决于权重矩阵的秩)

    循环神经网络 Recurrent networks

    如上所述,神经网络可以表示为有向图,那该图中存在圈(circle)的神经网络即为循环神经网络。常见的naive RNN, LSTM, GRU都是RNN中的一员,也是RNN的一种特殊形式。RNN因为其存在有向圈,所以分析起来很复杂,也难于训练(现在在加入一些限制条件和技巧之后,RNN已经在很多任务中表现出出色的结果)。RNN模型也存在生理基础,即在大脑中发现了循环连接的神经元。
    RNN
    RNN因为其循环的特性,天生适合对序列信号进行建模。下图是个非常经典常用的RNN用法,隐层节点存在一个自己指向自己的有向边,在时序上展开之后即为下图所示。注意到展开之后的模型与对于每个时间节点构建一个深度前向网络是等价的,但是RNN展开之后的模型每个时间节点的权重矩阵都是共享的,因此不同于直接构建一个前向网络,RNN可以处理任意时长的输入。当然这只是一个简单的RNN模型,要发挥出理想效果(如对长时间序列的数据进行建模记忆等等)还需要很多技巧。
    RNN model
    然后Hinton举了一个RNN的例子,是2011年的成果(现在(/2017年)已经有更加impressive的成果发表了):通过阅读英文的维基百科,然后学习到一种RNN模型,这个模型可以一个字符一个字符的输出,最后组合成语法语义都相对合理的语句。Hinton提到输出的时候基于RNN模型,所以每次都会得到一个输出字符的分布:如果每次都只输出最有可能的那个字符则会很容易重复;实际采用根据分布随机选取下一个字符的方式。具体结果如下:
    RNN exm

    对称网络 Symmetrically connected networks

    对称网络是我来刷Hinton课程的原因之一,因为我发现自己对于玻尔兹曼机、限制玻尔兹曼机、Hopfield Net等网络知之甚少,但其又往往对解释神经网络、理解神经网络有帮助。而上诉几个经典模型均和对称网络有着关联。
    对称网络其实很像循环神经网络(因为其存在circle),但是不同的是,该网络可以表示为无向图。即每一条有向边都有一条和其方向相反,权重相同的回边,这也是“对称”的由来。两条权重相同、方向相反的有向边可以用一条权重相同的无向边表示。
    对称的权重其实限制了网络模型变化的可能性,从而也限制了网络的能力;但这种限制也使得其比循环神经网络更容易分析(往往遵循某种能量方程)。
    没有隐藏节点的对称网络往往称为Hopfield Nets,而存在隐藏节点的对称网络则称为玻尔兹曼机(Boltzmann Machine)。玻尔兹曼机比Hopfield Nets能力更强,但要弱于循环神经网络;其拥有一个简单优雅的学习算法。

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  • 一文看懂四种基本的神经网络架构

    千次阅读 2018-07-24 16:10:04
    刚刚入门神经网络,往往会对众多的神经网络架构感到困惑,神经网络看起来复杂多样,但是这么多架构无非也就是三类,前馈神经网络,循环网络,对称连接网络,本文将介绍四种常见的神经网络,分别是CNN,RNN,DBN,GAN...

    欢迎来我的博客 http://www.blackblog.tech,我的简书 https://www.jianshu.com/u/55a1bc4688c6

    刚刚入门神经网络,往往会对众多的神经网络架构感到困惑,神经网络看起来复杂多样,但是这么多架构无非也就是三类,前馈神经网络,循环网络,对称连接网络,本文将介绍四种常见的神经网络,分别是CNN,RNN,DBN,GAN。通过这四种基本的神经网络架构,我们来对神经网络进行一定的了解。

    什么是神经网络

    神经网络是机器学习中的一种模型,是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
    一般来说,神经网络的架构可以分为三类:

    前馈神经网络:
    这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入,最后一层是输出。如果有多个隐藏层,我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。

    循环网络:
    循环网络在他们的连接图中定向了循环,这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态,使其很难训练。他们更具有生物真实性。
    循环网络的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的。
    循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

    对称连接网络:
    对称连接网络有点像循环网络,但是单元之间的连接是对称的(它们在两个方向上权重相同)。比起循环网络,对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制,因为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

    感知机

    其实之前的帖子讲过一些关于感知机的内容,这里再复述一下。
    首先还是这张图
    这是一个M-P神经元
    神经元
    一个神经元有n个输入,每一个输入对应一个权值w,神经元内会对输入与权重做乘法后求和,求和的结果与偏置做差,最终将结果放入激活函数中,由激活函数给出最后的输出,输出往往是二进制的,0 状态代表抑制,1 状态代表激活。
    感知机的输出
    感知机可以分为单层感知机,多层感知机。
    我们这里主要讨论的是单层感知机。
    而感知机由两层神经网络组成,输入层接收外界输入信号后传递给输出层,输出层是 M-P神经元,
    感知机
    可以把感知机看作是 n 维实例空间中的超平面决策面,对于超平面一侧的样本,感知器输出 1,对于另一侧的实例输出 0,这个决策超平面方程是 w⋅x=0。 那些可以被某一个超平面分割的正反样例集合称为线性可分(linearly separable)样例集合,它们就可以使用图中的感知机表示。
    与、或、非问题都是线性可分的问题,使用一个有两输入的感知机能容易地表示,而异或并不是一个线性可分的问题,所以使用单层感知机是不行的,这时候就要使用多层感知机来解决疑惑问题了。

    如果我们要训练一个感知机,应该怎么办呢?
    我们会从随机的权值开始,反复地应用这个感知机到每个训练样例,只要它误分类样例就修改感知机的权值。重复这个过程,直到感知机正确分类所有的样例。每一步根据感知机训练法则来修改权值,也就是修改与输入 xi 对应的权 wi,法则如下:

    这里 t 是当前训练样例的目标输出,o 是感知机的输出,η 是一个正的常数称为学习速率。学习速率的作用是缓和每一步调整权的程度,它通常被设为一个小的数值(例如 0.1),而且有时会使其随着权调整次数的增加而衰减。

    多层感知机,或者说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已,后续的CNN,DBN等神经网络只不过是将重新设计了每一层的类型。感知机可以说是神经网络的基础,后续更为复杂的神经网络都离不开最简单的感知机的模型,

    卷积神经网络 CNN

    谈到机器学习,我们往往还会跟上一个词语,叫做模式识别,但是真实环境中的模式识别往往会出现各种问题。比如:
    图像分割:真实场景中总是掺杂着其它物体。很难判断哪些部分属于同一个对象。对象的某些部分可以隐藏在其他对象的后面。
    物体光照:像素的强度被光照强烈影响。
    图像变形:物体可以以各种非仿射方式变形。例如,手写也可以有一个大的圆圈或只是一个尖头。
    情景支持:物体所属类别通常由它们的使用方式来定义。例如,椅子是为了让人们坐在上面而设计的,因此它们具有各种各样的物理形状。
    卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成,同一特征平面的神经元共享权值,这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化,在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。共享权值(卷积核)带来的直接好处是减少网络各层之间的连接,同时又降低了过拟合的风险。子采样也叫做池化(pooling),通常有均值子采样(mean pooling)和最大值子采样(max pooling)两种形式。子采样可以看作一种特殊的卷积过程。卷积和子采样大大简化了模型复杂度,减少了模型的参数。
    卷积神经网络由三部分构成。第一部分是输入层。第二部分由n个卷积层和池化层的组合组成。第三部分由一个全连结的多层感知机分类器构成。
    这里举AlexNet为例:

    ·输入:224×224大小的图片,3通道
    ·第一层卷积:11×11大小的卷积核96个,每个GPU上48个。
    ·第一层max-pooling:2×2的核。
    ·第二层卷积:5×5卷积核256个,每个GPU上128个。
    ·第二层max-pooling:2×2的核。
    ·第三层卷积:与上一层是全连接,3*3的卷积核384个。分到两个GPU上个192个。
    ·第四层卷积:3×3的卷积核384个,两个GPU各192个。该层与上一层连接没有经过pooling层。
    ·第五层卷积:3×3的卷积核256个,两个GPU上个128个。
    ·第五层max-pooling:2×2的核。
    ·第一层全连接:4096维,将第五层max-pooling的输出连接成为一个一维向量,作为该层的输入。
    ·第二层全连接:4096维
    ·Softmax层:输出为1000,输出的每一维都是图片属于该类别的概率。

    卷积神经网络在模式识别领域有着重要应用,当然这里只是对卷积神经网络做了最简单的讲解,卷积神经网络中仍然有很多知识,比如局部感受野,权值共享,多卷积核等内容,后续有机会再进行讲解。

    循环神经网络(递归神经网络) RNN

    传统的神经网络对于很多问题难以处理,比如你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。理论上,RNN能够对任何长度的序列数据进行处理。
    这是一个简单的RNN的结构,可以看到隐藏层自己是可以跟自己进行连接的。
    RNN
    那么RNN为什么隐藏层能够看到上一刻的隐藏层的输出呢,其实我们把这个网络展开来开就很清晰了。

    这个网络在t时刻接收到输入Xt之后,隐藏层的值是St,输出值是Ot,关键一点是,的值不仅仅取决于Xt,还取决于St-1。

    式1是输出层的计算公式,输出层是一个全连接层,也就是它的每个节点都和隐藏层的每个节点相连。V是输出层的权重矩阵,g是激活函数。式2是隐藏层的计算公式,它是循环层。U是输入x的权重矩阵,W是上一次的值St-1作为这一次的输入的权重矩阵,f是激活函数。
    从上面的公式我们可以看出,循环层和全连接层的区别就是循环层多了一个权重矩阵 W。
    如果反复把式2带入到式1,我们将得到:

    从上面可以看出,循环神经网络的输出值,是受前面历次输入值Xt、Xt-1、Xt-2、X-3、X-4…影响的,这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。

    深度信念网络 DBN

    在讲DBN之前,我们需要对DBN的基本组成单位有一定的了解,那就是RBM,受限玻尔兹曼机。
    首先什么是玻尔兹曼机?

    如图所示为一个玻尔兹曼机,其蓝色节点为隐层,白色节点为输入层。
    玻尔兹曼机和递归神经网络相比,区别体现在以下几点:
    1、递归神经网络本质是学习一个函数,因此有输入和输出层的概念,而玻尔兹曼机的用处在于学习一组数据的“内在表示”,因此其没有输出层的概念。
    2、递归神经网络各节点链接为有向环,而玻尔兹曼机各节点连接成无向完全图。

    而受限玻尔兹曼机是什么呢?
    最简单的来说就是加入了限制,这个限制就是将完全图变成了二分图。即由一个显层和一个隐层构成,显层与隐层的神经元之间为双向全连接。
    RBM
    h表示隐藏层,v表示显层
    在RBM中,任意两个相连的神经元之间有一个权值w表示其连接强度,每个神经元自身有一个偏置系数b(对显层神经元)和c(对隐层神经元)来表示其自身权重。
    具体的公式推导在这里就不展示了

    DBN是一个概率生成模型,与传统的判别模型的神经网络相对,生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布,对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估,而判别模型仅仅而已评估了后者,也就是P(Label|Observation)。
    DBN由多个限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines)层组成,一个典型的神经网络类型如图所示。这些网络被“限制”为一个可视层和一个隐层,层间存在连接,但层内的单元间不存在连接。隐层单元被训练去捕捉在可视层表现出来的高阶数据的相关性。
    DBN

    生成对抗网络 GAN

    生成对抗网络其实在之前的帖子中做过讲解,这里在说明一下。
    生成对抗网络的目标在于生成,我们传统的网络结构往往都是判别模型,即判断一个样本的真实性。而生成模型能够根据所提供的样本生成类似的新样本,注意这些样本是由计算机学习而来的。
    GAN一般由两个网络组成,生成模型网络,判别模型网络。
    生成模型 G 捕捉样本数据的分布,用服从某一分布(均匀分布,高斯分布等)的噪声 z 生成一个类似真实训练数据的样本,追求效果是越像真实样本越好;判别模型 D 是一个二分类器,估计一个样本来自于训练数据(而非生成数据)的概率,如果样本来自于真实的训练数据,D 输出大概率,否则,D 输出小概率。
    举个例子:生成网络 G 好比假币制造团伙,专门制造假币,判别网络 D 好比警察,专门检测使用的货币是真币还是假币,G 的目标是想方设法生成和真币一样的货币,使得 D 判别不出来,D 的目标是想方设法检测出来 G 生成的假币。
    传统的判别网络:
    传统的判别网络
    生成对抗网络:
    生成对抗网络
    在训练的过程中固定一方,更新另一方的网络权重,交替迭代,在这个过程中,双方都极力优化自己的网络,从而形成竞争对抗,直到双方达到一个动态的平衡(纳什均衡),此时生成模型 G 恢复了训练数据的分布(造出了和真实数据一模一样的样本),判别模型再也判别不出来结果,准确率为 50%。

    下面展示一个cDCGAN的例子(前面帖子中写过的)
    生成网络

    生成网络

    判别网络

    判别网络

    最终结果,使用MNIST作为初始样本,通过学习后生成的数字,可以看到学习的效果还是不错的。
    生成网络

    小结

    本文非常简单的介绍了四种神经网络的架构,CNN,RNN,DBN,GAN。当然也仅仅是简单的介绍,并没有深层次讲解其内涵。这四种神经网络的架构十分常见,应用也十分广泛。当然关于神经网络的知识,不可能几篇帖子就讲解完,这里知识讲解一些基础知识,帮助大家快速入(zhuang)门(bi)。后面的帖子将对深度自动编码器,Hopfield 网络长短期记忆网络(LSTM)进行讲解。

    展开全文
  • 一般来说,神经网络的架构可以分为哪三类?   ...   ...这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。 一般来说,神经网络的架构可以分...

    一般来说,神经网络的架构可以分为哪三类?

     

    https://www.toutiao.com/a6636224355548267015/

     

    什么是神经网络

    神经网络是机器学习中的一种模型,是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

    一般来说,神经网络的架构可以分为三类:

    前馈神经网络:

    这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入,最后一层是输出。如果有多个隐藏层,我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。

    循环网络:

    循环网络在他们的连接图中定向了循环,这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态,使其很难训练。他们更具有生物真实性。

    循环网络的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的。

    循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

    对称连接网络:

    对称连接网络有点像循环网络,但是单元之间的连接是对称的(它们在两个方向上权重相同)。比起循环网络,对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制,因为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

     

     

     

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    2.如果端口的连接线可把网络分成左右完全相同的两部分,这种网络称为传递对称网络。则连接线(中轴线)切割的线,其电流为0。也称中轴线法 

    3.对传递对称网络,无论是平面还是立体电路,沿中轴线的电流分布是均匀的。也称电流分布系数法。

    等电位法举例1:

    等电位法举例2:

                                   题2-4图(g)

    中轴线法举例:

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对称连接网络