循環神經網絡的案例
限時 | 《循環神經網絡(RNN)算法與MATLAB程序詳解視頻》
課程介紹
《循環神經網絡(RNN)算法與MATLAB程序詳解視頻》
《循環神經網絡(RNN)與MATLAB程序詳解視頻》共7章81節視頻，總學時726分鐘，合12.1小時。
主要內容包括：視頻課程內容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻，循環神經網絡(RNN)算法基本概念、理論及實例步驟，原始流行程序RNN.m詳解及可加可改問題，改進自適應學習率RAdam與新優RNN程序詳解，新優RNN程序可改建議及不同學習率對比與通用模板，股票預測問題用RNN求解與RNN函數關系式寫法，RNN算法對意大利葡萄酒特征數據進行識別分類及圖像識別分類。全部提供MATLAB代碼程序和PPT課件。提供輔導答疑。
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人工神經網絡（ANN）（網絡架構）-4
人工神經網絡（ANN）：這是一種受人腦啟發的信息處理范式。ANN通過示例學習，就像人類一樣。通過學習過程，ANN可以被配置用于特定應用，如模式識別或數據分類。學習過程主要涉及調整神經元之間的突觸連接。
ANN的類型：
ANN有多種架構，每種架構都有其優勢和劣勢。常見的架構包括：
o 前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks）：這是最簡單的ANN架構，信息從輸入層單向流動到輸出層。各層是全連接的，即一層中的每個神經元都與下一層的所有神經元相連。
o 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks，簡稱RNNs）：這些網絡具有“記憶”組件，信息可以在網絡中循環流動。這使得網絡能夠處理數據序列，如時間序列或語音。
o 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，簡稱CNNs）：這些網絡旨在處理具有網格拓撲結構的數據，如圖像。層由卷積層組成，它們學習檢測數據中的特定特征，以及池化層，它們減少數據的空間維度。
o 自編碼器（Autoencoders）：這些神經網絡用于無監督學習。它們由編碼器組成，將輸入數據映射到低維表示，以及解碼器，將表示映射回原始數據。
o 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，簡稱GANs）：這些神經網絡用于生成建模。它們由兩部分組成：一個生成器，學習生成新的數據樣本，以及一個鑒別器，學習區分真實和生成的數據。
ANN模型的三個實體：
o 互連（Interconnections）：互連定義了ANN中處理元素（神經元）如何相互連接。這些處理元素的排列和互連的幾何形狀在ANN中非常重要。
展開 卷積神經網絡表征可視化研究綜述
關鍵詞：深度學習、卷積神經網絡、可解釋性、表征可視化、顯著圖
近年來, 以深度神經網絡(Deep neural networks, DNN)為代表的機器學習方法逐漸興起[1]. 由于訓練數據的增加[2-3]及計算能力的大幅提升, DNN的網絡結構及與之相適應的優化算法[4-6]變得更加復雜, DNN在各項任務上的性能表現也越來越好, 產生了多種適用于不同類型數據處理任務的經典深度網絡結構, 如卷積神經網絡(Convolutional neural network, CNN)和循環神經網絡(Recurrent neural network, RNN). 對于圖像數據處理與識別領域, CNN是一種十分常用的網絡結構, 在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務上取得了非常好的效果, 已經成為該領域應用最廣泛的基礎模型[7].
如圖1所示, 傳統機器學習算法采用人工設計的特征集, 按照專家經驗和領域知識將其組織到機器學習算法中. 由于設計人員本身了解這些被定義特征的具體含義, 因此, 傳統機器學習方法一定程度上是可解釋的, 人們大致明白算法對各種特征的依賴以及算法的決策依據. 例如, 線性模型可使用特征對應的權重代表特征重要程度. 相比于傳統機器學習算法, 以CNN為代表的深度學習算法屬于特征學習或表示學習, 可對輸入數據進行自動特征提取及分布式表示, 解決了人工特征設計的難題. 這一優勢使其能夠學習到更加豐富完備的且含有大量深層語義信息的特征及特征組合, 因此在性能表現上超過多數傳統機器學習算法.
展開 AI神經網絡在旋轉機械葉片設計、仿真及優化中的應用。
本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。
旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。因此，如何提高旋轉機械葉片的性能和效率是當前研究的熱點問題。傳統的旋轉機械葉片設計方法通常基于經驗或試驗，不僅耗費大量時間和資源，而且不能保證設計的最優性。因此，研究人員嘗試利用人工智能技術，特別是神經網絡技術，對旋轉機械葉片進行設計和優化。
近年來，國內外研究者對旋轉機械葉片設計、仿真和優化方法進行了廣泛研究。傳統的旋轉機械葉片設計方法主要基于經驗公式和試驗方法，如采用流體力學、熱力學和結構力學等相關理論進行葉片設計和優化。然而，這些方法往往存在耗時長、成本高、無法保證最優性等問題，因此限制了其應用范圍。近年來，隨著人工智能技術的發展，特別是神經網絡技術的應用，為旋轉機械葉片的設計和優化提供了新的解決方案。
神經網絡是一種模擬人腦神經元網絡的結構和功能的計算模型，具有自學習、自組織和適應性等特點。在旋轉機械葉片設計、仿真和優化中，神經網絡可以用于建立模型，實現對葉片性能的預測和優化。本文采用深度學習框架下的卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）相結合的方法，建立了一個多層次、多尺度的神經網絡模型，用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化。
結合神經網絡進行葉片優化設計主要有以下幾方面內容：
1) 應用神經網絡模型：當模型經過足夠的訓練和驗證后，可以將其應用于新的旋轉機械葉片的設計。
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卷積神經網絡簡介 ￥5
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卷積神經網絡 （CNN） 是計算機視覺中常用的一種深度學習神經網絡架構。計算機視覺是人工智能的一個領域，它使計算機能夠理解和解釋圖像或視覺數據。
在機器學習方面，人工神經網絡表現非常出色。神經網絡用于各種數據集，如圖像、音頻和文本。不同類型的神經網絡用于不同的目的，例如，為了預測單詞序列，我們使用循環神經網絡，更準確地說是 LSTM，同樣，對于圖像分類，我們使用卷積神經網絡。在本博客中，我們將為 CNN 構建一個基本構建塊。
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目錄
神經網絡：層和功能
卷積神經網絡
CNN 架構
卷積層是如何工作的？
卷積的數學概述
用于構建 ConvNet 的層
神經網絡：層和功能
在常規神經網絡中，有三種類型的層：
Input Layers（輸入層）：這是我們為模型提供輸入的層。該層中的神經元數量等于我們數據中的特征總數（圖像中的像素數）。
隱藏層：然后，來自 Input 層的輸入被饋送到隱藏層中。根據我們的模型和數據大小，可以有許多隱藏層。每個隱藏層可以有不同數量的神經元，這些神經元通常大于特征的數量。每一層的輸出是通過矩陣乘前一層的輸出與該層的可學習權重，然后加上可學習偏差，然后是激活函數來計算的，這使得網絡非線性。
輸出層：然后將隱藏層的輸出饋送到 sigmoid 或 softmax 等 logistic 函數中，該函數將每個類的輸出轉換為每個類的概率分數。
將數據輸入模型并從上述步驟獲得每一層的輸出稱為前饋，然后我們使用誤差函數計算誤差，一些常見的誤差函數是交叉熵、平方損失誤差等。
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卷積神經網絡簡介
卷積神經網絡（CNN）是計算機視覺中常用的一種深度學習神經網絡 架構。計算機視覺是人工智能的一個領域，它使計算機能夠理解和解釋圖像或視覺數據。
在機器學習方面，人工神經網絡 表現非常出色。神經網絡用于各種數據集，如圖像、音頻和文本。不同類型的神經網絡用于不同的目的，例如，為了預測單詞序列，我們使用循環神經網絡 ，更準確地說是LSTM ，同樣，對于圖像分類，我們使用卷積神經網絡。在本博客中，我們將為CNN構建一個基本構建塊。
目錄
? 神經網絡：層和功能
? 卷積神經網絡
o CNN 架構
o 卷積層是如何工作的？
o 卷積的數學概述
o 用于構建 ConvNet 的層
? 示例：將 CNN 應用于圖像
? 卷積神經網絡 （CNN） 的優缺點
? 神經網絡：層和功能
在常規神經網絡中，有三種類型的層：
1. Input Layers（輸入層）：這是我們為模型提供輸入的層。該層中的神經元數量等于我們數據中的特征總數（圖像中的像素數）。
1. 隱藏層：然后，來自Input層的輸入被饋送到隱藏層中。根據我們的模型和數據大小，可以有許多隱藏層。每個隱藏層可以有不同數量的神經元，這些神經元通常大于特征的數量。每一層的輸出是通過矩陣乘前一層的輸出與該層的可學習權重，然后加上可學習偏差，然后是激活函數來計算的，這使得網絡非線性。
1. 輸出層：然后將隱藏層的輸出饋送到sigmoid或softmax等logistic函數中，該函數將每個類的輸出轉換為每個類的概率分數。
將數據輸入模型并從上述步驟獲得每一層的輸出稱為前饋 ，然后我們使用誤差函數計算誤差，一些常見的誤差函數是交叉熵、平方損失誤差等。error 函數用于測量網絡的性能。之后，我們通過計算導數來反向傳播到模型中。
展開 深度學習核心技術實踐與圖神經網絡新技術應用研修班通知
神經網絡訓練方法
4. 卷積神經網絡，卷積核、池化、通道、激活函數
5. 循環神經網絡，長短時記憶LSTM、門控循環單元GRU
6. 參數初始化方法、損失函數Loss、過擬合
7. 對抗生成網絡GAN
8. 遷移學習TL
9. 強化學習RF
10. 圖神經網絡GNN
一、算法和場景融合理解
1.空間相關性的非結構化數據，CNN算法。典型的圖像數據，像素點之間具有空間相關性，例如圖像的分類、分割、檢測都是CNN算法。
2.時間相關性的非結構化數據，RNN算法。這類場景普遍的一個現象就是數據之間具有時序相關性，也就是數據之間存在先后依賴關系。例如自然語言處理、語音相關算法都是基于RNN算法。
3.非歐氏數據結構， GNN。這類場景典型的可以用圖來表示。例如社交網絡等。
案例摘要講解
醫療領域：如流行疾病、腫瘤等相關疾病檢測
遙感領域：如遙感影像中的場景識別
石油勘探：如石油油粒大小檢測
軌道交通：如地鐵密集人流檢測
檢測領域：如故障檢測
公安領域：如犯罪行為分析
國防領域：目標檢測、信號分析、態勢感知…
經濟領域：如股票預測
二、數據理解及處理
分析典型場景中的典型數據，結合具體的算法，對數據進行處理
1.結構化數據，如何對數據進行讀取，進行組織。
2.圖像數據，在實際應用過程中的處理方法，怎樣做數據的預處理、進行數據增強等。
3.時序信號，將單點的數據如何組合成一個序列，以及對序列數據處理的基本方法。
三、技術路徑設計
針對具體的場景設計特定的神經網絡模型，對典型數據適配的網絡結構進介紹。
展開 長短期記憶網絡解釋
先決條件：遞歸神經網絡
為了解決深度遞歸神經網絡中的梯度消失和爆炸問題，開發了許多變體。其中最著名的之一是長短期記憶網絡 （LSTM）。從概念上講，LSTM 循環單元試圖 “記住” 到目前為止看到的所有過去知識，并 “忘記” 不相關的數據。這是通過引入不同的激活函數層（稱為“門”）來實現的，用于不同的目的。每個 LSTM 循環單元還維護一個稱為內部單元狀態的向量，該向量從概念上描述了選擇由前一個 LSTM 循環單元保留的信息。
LSTM 網絡是循環神經網絡 （RNN） 最常用的變體。LSTM 的關鍵組件是存儲單元和門（包括遺忘門和輸入門），存儲單元的內部內容由輸入門和遺忘門調制。假設兩個 segue he 都關閉了，那么記憶單元的內容在一個時間步和下一個時間步之間將保持不變。梯度門控結構允許信息在多個時間步中保留，因此也允許組流經多個時間步。這使得 LSTM 模型能夠正確克服大多數遞歸神經網絡模型發生的梯度消失。
長短期記憶網絡由四個不同的門組成，用于不同的目的，如下所述：-
1. 忘記門 （f）：在忘記門處，輸入與前一個輸出相結合，生成一個介于 0 和 1 之間的分數，它決定了需要保留多少前一個狀態（或者換句話說，應該忘記多少狀態）。然后，此輸出與前一個狀態相乘。注意：激活輸出 1.0 表示“記住所有內容”，激活輸出 0.0 表示“忘記所有內容”。從另一個角度來看，忘記門的更好名稱可能是 “remember gate”
2. 輸入門 （i）：Input gate 對與 forget gate 相同的信號進行操作，但這里的目標是決定哪些新信息將進入 LSTM 的狀態。input gate 的輸出（同樣是 0 和 1 之間的分數）乘以 tan h block 的輸出，該 block 產生必須添加到先前狀態的新值。
展開 長短期記憶網絡解釋
先決條件：遞歸神經網絡
為了解決深度遞歸神經網絡中的梯度消失和爆炸問題，開發了許多變體。其中最著名的之一是長短期記憶網絡 （LSTM）。從概念上講，LSTM 循環單元試圖 “記住” 到目前為止看到的所有過去知識，并 “忘記” 不相關的數據。這是通過引入不同的激活函數層（稱為“門”）來實現的，用于不同的目的。每個 LSTM 循環單元還維護一個稱為內部單元狀態的向量，該向量從概念上描述了選擇由前一個 LSTM 循環單元保留的信息。
LSTM 網絡是循環神經網絡 （RNN） 最常用的變體。LSTM 的關鍵組件是存儲單元和門（包括遺忘門和輸入門），存儲單元的內部內容由輸入門和遺忘門調制。假設兩個 segue he 都關閉了，那么記憶單元的內容在一個時間步和下一個時間步之間將保持不變。梯度門控結構允許信息在多個時間步中保留，因此也允許組流經多個時間步。這使得 LSTM 模型能夠正確克服大多數遞歸神經網絡模型發生的梯度消失。
長短期記憶網絡由四個不同的門組成，用于不同的目的，如下所述：-
1. 忘記門 （f）：在忘記門處，輸入與前一個輸出相結合，生成一個介于 0 和 1 之間的分數，它決定了需要保留多少前一個狀態（或者換句話說，應該忘記多少狀態）。然后，此輸出與前一個狀態相乘。注意：激活輸出 1.0 表示“記住所有內容”，激活輸出 0.0 表示“忘記所有內容”。從另一個角度來看，忘記門的更好名稱可能是 “remember gate”
2. 輸入門 （i）：Input gate 對與 forget gate 相同的信號進行操作，但這里的目標是決定哪些新信息將進入 LSTM 的狀態。input gate 的輸出（同樣是 0 和 1 之間的分數）乘以 tan h block 的輸出，該 block 產生必須添加到先前狀態的新值。
展開 顯式有限元-神經網絡框架及神經網絡預測應力誤差分析
因此，我們將基于神經網絡的本構模型與顯式有限元求解器，以繞過對切向矩陣的需求。顯式有限元求解的控制方程：
通過計算更新加速度，基于時間積分，更新節點位移即可。
這項工作展示了從雙軸、擋土墻和剛性條形基腳模擬中提取的宏觀結果和高斯點應力-應變曲線。
首先，將神經網絡在IME模型（Isotropic elastic, von-Mises yield surface and Exponential hardening）模擬得到的數據集上訓練。然后將神經網絡嵌入到顯式FEM中計算，下圖展示神經網絡重現IME模型的模擬結果。
（圖解）神經網絡之CNN與RNN的關系
為了適應這種需求，就出現了大家所說的另一種神經網絡結構——循環神經網絡RNN。
在普通的全連接網絡或CNN中，每層神經元的信號只能向上一層傳播，樣本的處理在各個時刻獨立，因此又被成為前向神經網絡(Feed-forward Neural Networks)。而在RNN中，神經元的輸出可以在下一個時間段直接作用到自身，即第i層神經元在m時刻的輸入，除了(i-1)層神經元在該時刻的輸出外，還包括其自身在(m-1)時刻的輸出！表示成圖就是這樣的：
為方便分析，按照時間段展開如下圖所示：
（t+1）時刻網絡的最終結果O（t+1）是該時刻輸入和所有歷史共同作用的結果！這就達到了對時間序列建模的目的。RNN可以看成一個在時間上傳遞的神經網絡，它的深度是時間的長度!正如我們上面所說，“梯度消失”現象又要出現了，只不過這次發生在時間軸上。
所以RNN存在無法解決長時依賴的問題。為解決上述問題，提出了LSTM（長短時記憶單元），通過cell門開關實現時間上的記憶功能，并防止梯度消失，LSTM單元結構如下圖所示：
除了DNN、CNN、RNN、ResNet（深度殘差）、LSTM之外，還有很多其他結構的神經網絡。如因為在序列信號分析中，如果我能預知未來，對識別一定也是有所幫助的。因此就有了雙向RNN、雙向LSTM，同時利用歷史和未來的信息。
事實上，不論是哪種網絡，他們在實際應用中常常都混合著使用，比如CNN和RNN在上層輸出之前往往會接上全連接層，很難說某個網絡到底屬于哪個類別。
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人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）-Python中實現人工神經網絡訓練過程 ￥5
<p class="ql-align-center"><br></p><p>人工神經網絡（ANN）是一種受大腦啟發的信息處理模式。就像人類一樣，ANN通過示例來學習。通過學習過程，ANN被配置用于特定應用，例如模式識別或數據分類。學習過程主要涉及調整神經元之間存在的突觸連接。</p><p><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202410/ebd1b7ae2d7209c566a82da5be29f702.png"></p><p>大腦由數千億個稱為神經元的細胞組成。這些神經元通過突觸連接在一起，突觸只不過是一個神經元可以向另一個神經元發送沖動的連接。當一個神經元向另一個神經元發送興奮性信號時，該信號將被添加到該神經元的所有其他輸入中。如果它超過給定的閾值，那么它將導致目標神經元向前發射動作信號——這就是思考過程內部的工作方式。</p><p>在計算機科學中，我們通過使用矩陣在計算機上創建 “網絡” 來模擬這個過程。這些網絡可以理解為神經元的抽象，而沒有考慮所有生物復雜性。為簡單起見，我們只對一個簡單的 NN 進行建模，其中兩層能夠解決線性分類問題。
展開 《使用R的線性回歸：數據建模導論，第二版》
你將學
到的內容
使用 PyTorch 庫
搭建深度學習環境 學習構建圖像分類深度學習模型
使用卷積神經網絡進行遷移學習
理解如何使用 PyTorch 進行自然語言處理
使用循環神經網絡分類
文本 理解如何在多處理器和分布環境中
優化 訓練、優化和部署神經網絡以實現最大準確性和性能
學習部署生產準備模型
這本書適合誰
熟悉機器學習但對深度學習還不熟悉的開發者和數據科學家，或希望用PyTorch訓練深度學習模型的現有深度學習從業者，都會覺得這本書很有用。具備Python編程知識將是額外的優勢，而此前則無需接觸PyTorch。
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展開 關于“人工智能與機器學習”python-深度學習
3.銀行客戶分組與畫像
第
六
節
卷積神經網絡CNN
1.神經網絡結構，濾波器，卷積
2.池化，激活函數，反向傳播
3.目標分類與識別、目標檢測與追蹤
4.AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet
5.Inception-V3/V4
6.ResNet、DenseNet
代碼和案例實踐：
1．數字圖片分類
2．卷積核與特征提取
3．以圖搜圖
4．人證合一
5．卷積神經網絡調參經驗分享
第
七
節
圖像視頻的定位與識別
1.視頻關鍵幀處理
2.物體檢測與定位
3.RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，MaskRCNN
4.YOLO
5.FaceNet
代碼和案例實踐：
1．遷移學習
2．人臉檢測
3．OCR字體定位和識別
4．睿客識云
5．氣象識別
第
八
節
循環神經網絡RNN
1.RNN基本原理
2.LSTM、GRU
3.Attention
4.CNN+LSTM模型
5.Bi-LSTM雙向循環神經網絡結構
6.編碼器與解碼器結構
7.特征提取：word2vec
8.Seq2seq模型
代碼和案例實踐：
1．看圖說話
2．視頻理解
3．藏頭詩生成
4．問答對話系統
5．OCR
6．循環神經網絡調參經驗分享
第
九
節
自然語言處理
1.語言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram 7.文本分類
展開 【篇三】生物醫藥領域發文難？(CADD、ROSETTA、多組學）一區SCI墊腳石已備好！
常用生物組學實驗與分析方法，如轉錄組學，代謝組學常用組學數據庫介紹，如TCGA,PathBank,HMDB,KEGG
Python批量處理組學數據-歸一化處理，差異分析，相關性分析
生物功能分析：GO 功能分析、代謝通路富集、分子互作等
基于轉錄組學的差異基因篩選，疾病預測
基于差異基因，聯合代謝組學分析疾病分子發生機制
? 組學數據可視化，如火山圖，t-SNE降維，代謝通路網絡分析
? 組學特征（基因，蛋白，代謝物）選擇（隨機森林分析）
? 單細胞轉錄組學數據分析及可視化分析
2 案例實踐三：（包含以下內容）
2 轉錄組+代謝組的多組學分析胃癌
2 從海量的數據中篩選出關鍵基因、代謝物及代謝通路
2 深度解析胃癌腫瘤標志物解釋腫瘤發生發展的復雜性和整體性案例
深度學習神經網絡進階(入門及實踐)
目標：學習前沿神經網絡如卷積神經網絡，循環神經網絡，注意力機制，自編碼器，圖神經網絡在生物組學及藥物篩選的應用，遷移學習應用等。
卷積神經網絡基礎及其應用（影像組學）
循環神經網絡基礎及其應用（蛋白組學）
注意力機制基礎及其應用
自編碼器基礎及其應用（轉錄組學）
圖神經網絡基礎及其應用（代謝組學）
遷移學習、深度學習框架——transformer的應用
2 案例實踐四：基于(變分)自編碼器進行藥物/代謝物分子生成
深度學習在組學數據藥物發現的應用 (入門及實踐)
目標：基于基因表達特征建立疾病與小分子藥物之間的關聯關系，運用轉錄組學，蛋白組學，機器學習算法進行藥物重定位。
展開 