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网络模型最新视觉报道_网络模型的五层结构(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

网络模型

神经网络全解析：起源与发展 𐟓š 序：这个系列将详细介绍迄今为止所有的神经网络模型。图一展示了截至2017年的27个模型（来自Asimov Institute）。近年来，有许多新的先进模型也会加入这个系列，总计超过50个。介绍顺序将按照每篇文章中的图示进行。学习时使用的是纯英文资料，撰写文章时我会逐个名词进行谷歌翻译，如果有不准确的地方，请在评论区指出。 1️⃣ Perceptron（单神经元）这是最简单也最古老的模型。它有几个或多个输入值，进行运算后通过激活函数，结果传递到输出层。非常直观和简单。 2️⃣ Feed Forward (FF) 前馈神经网络这种网络在50年代提出，有三个基本点：所有突触完全连接、激活从输入层到输出层单向传播、没有向后循环、在输入层和输出层之间有一个隐藏层。大多数情况下，这类神经网络采用误差单向传播（back propagation）来训练。 3️⃣ Radial Basis Network (RBF) 径向基网络 RBF本质上也是前馈神经网络，但使用径向基函数作为激活函数，而不是FF原本的逻辑函数。逻辑函数将任意值映射到0-1区间，适合回答是或否的问题，但对于连续值非常不友好。相反，径向基函数回答的是当前值离目标值有多远的问题，对于求预估值非常友好。简单来说，FF和RBF是有着不同激活函数的同一类神经网络。

神经网络经典模型，一文解析！嘿，大家好！今天我们来聊聊神经网络模型的一些有趣历史和进展。这个系列会从Python编程的角度来解析各种神经网络模型，帮助大家更好地理解它们的工作原理。 Hopfield Network（HN）𐟎芈opfield网络最早是在1982年提出的，它们在一个有限的样本集上进行训练，因此对已知的相似样本有很好的响应。每个单元在训练前是输入单元，训练期间是隐藏单元，使用时是输出单元。HN的一个有趣应用是去噪和恢复输入，给定一半的学习图片或序列，它们能返回完整的样本。 Boltzmann Machine（BM）𐟌᯸ 玻尔兹曼机（BM）和Hopfield网络有点相似，但有一些关键区别。BM中的一些单元被标记为输入并保持隐藏。一旦每个隐藏单元更新它们的状态，输入单元就会变成输出。BMs/HNs在训练期间一个接一个地更新单元，而不是并行更新。BM是第一个使用模拟退火方法成功获得的网络拓扑。多个堆叠的BM可以用于所谓的深度信念网络（DBN），用于特征检测和提取。 Restricted Boltzmann Machine（RBM）𐟚犥—限玻尔兹曼机（RBM）在结构上类似于BM，但由于受到限制，允许像前馈网络一样使用反向传播进行训练。唯一的区别是在反向传播之前将数据传递回输入层一次。这些模型虽然已经有些年头了，但它们仍然是现代深度学习的基础。希望这篇文章能帮助你更好地理解这些经典模型的工作原理和用途。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

神经网络模型

深度学习必读经典：9.6分高评！ 𐟌Ÿ 邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》一书，全面介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，涵盖了深度学习领域的最新进展。书后还提供了相关数学分支的简要介绍，供读者参考。 𐟓š 本书从机器学习的基本概念、神经网络模型以及概率图模型三个层面，系统地整理了神经网络和深度学习的知识体系，使读者对深度学习技术的理解更具系统性、条理性和全面性。 𐟓– 在编排上，本书由浅入深，力求通俗易懂，通过增加图例、示例以及必要的数学推导来理解抽象的概念。同时，附录简要介绍了本书所涉及的必要数学知识，便于读者查用。 𐟒ᠦœ줹樿˜配套了针对每章知识点的编程练习，使得读者在学习过程中可以将理论和实践密切结合，加深对知识点的理解，并具备分析问题和解决问题的能力。 𐟔 深度学习本质上是一种函数逼近问题，即函数或曲面的拟合。不同的是，这里用作基函数的是非线性的神经网络函数，而传统数学中用的是多项式、三角多项式、B-spline、一般spline以及小波函数等的线性组合。

深度学习代码修改指南：从零开始到实战嘿，大家好！今天我们来聊聊如何修改深度学习神经网络的代码。其实，这个过程并没有你想象的那么复杂，只要你掌握了几个关键步骤，就能轻松上手。让我们一起来看看吧！理解程序结构 𐟧 首先，你需要对整个程序的结构有一个清晰的认识。以Pytorch为例，程序主要分为两部分：Dataloader和网络模型。Dataloader负责读取数据并将其转换为tensor，而网络模型（继承自nn.Module）则将这些tensor计算生成最终输出。这两部分是完全解耦的，因此可以独立调试和修改。修改Dataloader 𐟓 如果你需要调整数据的处理方式，就要从Dataloader入手。通常情况下，你需要重写Dataset类，确保getitem函数正确地从硬盘读取数据，并完成预处理和数据增强。如果需要更复杂的处理，比如实现正负样本均衡，则需要修改batch_sampler或collect_fn函数。理解PytorchDataloader的流程后，你可以独立调试Dataloader，遍历数据，确保生成的tensor维度和dtype正确。对于图像数据，还可以通过可视化检查预处理和数据增强效果。调试网络部分 𐟔犧𝑧𛜩ƒ襈†和Dataloader是独立的，可以使用tensor.rand([B,C,H,W])随机生成tensor进行调试，无需依赖主训练函数。网络代码一般由卷积层、线性层、激活函数、归一化层和一些矩阵计算层组合而成。为了方便调参，通常会使用类似make_layer的函数来构建网络结构，这样可以通过参数设置调整网络规模，但这可能会使代码结构不太直观。直观了解网络结构 𐟑€ 为了更直观地了解网络结构，可以使用print输出网络，遍历named_parameters()查看网络的所有参数及其大小。通过单步调试，检查网络类的构造函数，找出每个层是由哪个类或函数生成的。掌握了这些信息后，就能更清楚地进行网络的修改。勇敢尝试 𐟒ꊦœ€后，勇敢尝试，不要害怕报错。通过反复调试和修改，逐渐掌握深度学习模型的精髓。记住，实践是检验真理的唯一标准！希望这些小技巧能帮到你，祝你在深度学习的道路上越走越远！#深度学习

贝叶斯网络全攻略：从零到精通贝叶斯网络详细指导，包括R语言、GeNIe和Netica的使用方法。 1⃣️ 如何构建贝叶斯网络的结构，以及如何获取贝叶斯网络的参数（包括先验概率和条件概率CPT）。 2⃣️ 贝叶斯网络的敏感度分析和重要度分析方法，例如龙卷风图、BIM/RRW等重要度评估方法。 3⃣️ 贝叶斯网络模型建立指导：包括条件概率表(CPT)的设定方法（二态或多状态均可），软件的使用方法以及动态贝叶斯网络的分析方法。

深度学习必经的四个阶段，你到哪一级了？机器学习领域广阔无垠，如何从零开始走向专业？这里为你提供一份学习路线图，希望能助你一臂之力。 𐟔 阶段1：入门级入门级的目标是掌握以下技能：能够处理小型数据集理解经典机器学习技术的关键概念熟悉经典网络，如DNN、CNN和RNN 𐟚€ 阶段2：进阶水平进阶水平与入门级没有明显界限，这个阶段能够处理更大的数据集，并使用高级网络处理自定义模型：能够处理更大的数据集能够自定义模型完成任务网络模型精度提升 𐟏Ž️ 阶段3：熟练水平在熟练水平，你需要掌握更复杂的数据集处理方法，并学会加速模型训练：能够处理大规模数据和存储网络模型调参无监督学习和强化学习 𐟏… 阶段4：专家级专家级的目标是掌握前沿学术模型的发展，明确自己的兴趣，并能够提出新的模型：使用JAX或DALI处理数据熟悉图神经网络和Transformer模型每个阶段都需要不断学习和实践，逐步提升自己的技能和知识。希望这份路线图能帮助你在深度学习的道路上稳步前行！

嵌入式AI学习路线：轻松月入30k+！嘿，朋友们！是不是已经迫不及待想把你的深度学习模型应用到实际生活中了？毕竟杰哥和梅花大佬都是通过嵌入式AI项目拿到了高薪offer！𐟎𛊥䩯𜌦ˆ‘就带你深入了解如何在边缘端部署你的神经网络模型，让你的AI项目更加贴近实际应用场景！首先，我们得掌握Linux。有了Linux，就相当于有了打开边缘计算大门的钥匙。𐟔‘ 通过Linux，我们可以轻松地管理和配置边缘设备，实现模型的快速部署。有了模型权重文件，我们的神经网络就有了“大脑”。𐟧 将这个“大脑”与Linux系统结合，就能在边缘端实现模型的推理。边缘计算平台的选择 𐟔劊我们常用的边缘计算平台有两种：英伟达Jetson Nano和瑞芯微RK系列芯片。英伟达Jetson Nano 𐟔𕊦“作类似Windows，只需将模型权重和推理程序部署到Jetson中，配置好TensorRT SDK，就能实现模型的快速推理和权重文件类型的转换。𐟔„ 瑞芯微RK系列 𐟔𕊧›𘨾ƒ于英伟达，瑞芯微芯片更加经济实惠，同时具备GPU、NPU和硬件加速模块。𐟒𐠩€š过视频框架读取视频流，使用OpenCV或RGA硬件加速进行图像预处理，调用RKNN API进行模型推理，最后编写后处理函数分析输出结果，绘制识别框。𐟖𜯸 边缘计算的优势与挑战 𐟌 边缘计算相较于云端计算，具有更高的安全性和更低的网络延迟，但推理速度相对较慢。𐟌 因此，我们需要充分利用硬件资源，比如使用硬件加速、GPU异构计算处理图像，使用NPU进行推理，合理配置模型框架参数，从底层加速模型推理过程。𐟔犦€𛧻“ 𐟚€ 跟着杰哥，一步步将你的神经网络模型部署到边缘端，让你的AI项目更加强大！记得关注，下一篇笔记我们继续深入探讨边缘计算的更多技巧和实战经验！

回答同学的问题——”老师说的细分产业小模型怎么理解呢？“ 我用最通俗的话来回答，以便所有人都能听懂 1、先普及基础知识：大模型和小模型的基础都是人工智能领域的深层神经网络模型。深层神经网络模型其实就是科学家们参考人类神经网络的工作原理，结合和计算机和数学等技术，设计出来的一种机器智能。大模型为什么更具备智能呢？因为加大了模型参数而已。就像人类为什么是万物之灵长？因为我们神经元和神经元连接的数量远远大于其他动物。客观的讲，大模型并没有什么颠覆性创新，仅是加大了参数后大力出奇迹的结果。 2、怎么区分大模型和小模型：大模型参数在十亿以上，市场上主流的大模型都是百亿参数，这个数量级就到达了人类神经系统的神经元数量了，因此开始涌现了智能，并能解决一些通用的问题。小模型参数一般在一亿以下，小模型只能解决某个专有的问题，在其他问题上表现较差。 3、小模型怎么产生：方案一：一开始就用小的参数来实现。受到算力的限制，最近十几年基本都采用这种方式。方案二：对大模型进行蒸馏，将大模型压缩成小模型。这里的难点在于要做出来大模型需要海量的标准数据和极其庞大的算力。其优势在于蒸馏出来的小模型比方案一的效果要好非常多，效果接近于大模型，而且算力上消耗也很低。这是未来发展的方向。举几个例子： 1、语言翻译。没有大模型出现前，语言翻译采用各种规则去驱动小模型，翻译效果较差。有了语言大模型后，虽然没有专门去训练大模型解决翻译问题，但是大模型却完美的搞定了翻译。 2、人脸识别、动物识别、车辆识别等。目前正在应用的都是小模型，整体表现还不错，但是这并不是基于对所有视频和图像的理解实现的，其只能识别部分类别的经过专门训练的物体。而视觉大模型是一次解决所有物体的识别和图像视频的创作生成。 3、无人驾驶。以前是基于规则的无人驾驶，是靠一堆规则和人编写的逻辑，将一大堆不同功能的小模型串起来配合工作，这个技术路径是永远无法通向真正的无人驾驶的。而未来几年的方向一定是基于大模型的无人驾驶，几乎不需要任何规则和小模型来实现。新一代的无人驾驶完全靠数据训练出来，数据哪里来呢？路上跑的那么多车，用摄像头和雷达的采集数据来代替人类眼睛的视觉作为数据输入，用开车时候方向盘、刹车、油门的数据来代替人的手和脚上动作作为数据输出。有了海量的、标准的数据输入和输出，加上庞大的算力就构成了训练大模型的基础条件。此路线已经成为无人驾驶业内的共识，分歧仅限于优先一段式还是两段式（一步走和两步走）。但是没有人反对一段式端到端的无人驾驶就是未来，大家也坚信L4级别的无人驾驶会在3-20年的彻底实现。我个人比较乐观，我认为L4会在5-10年内落地。 4、珠海航展的智能化军火和设备。这些目前基本都是基于方案一做的小模型，未来的方向在于方案二。

神经网络可视化工具推荐：让模型一目了然！优秀的神经网络可视化工具几乎涵盖了神经网络实现的所有细节，为用户提供了直观的可视化体验。这些工具不仅帮助用户理解网络结构，还辅助调试和优化模型。卷积层与池化层 𐟓ˆ 卷积层和池化层是神经网络中的核心组件。通过可视化工具，你可以清晰地看到卷积核的大小、激励函数的选择以及池化方式（如极大池化）。这些细节不仅影响模型的性能，还决定了网络的结构复杂性。全连接层与输出层 𐟔— 全连接层和输出层是神经网络的最后一部分，负责将特征向量转换为最终的输出。通过可视化工具，你可以看到全连接层的节点数量、连接方式以及输出层的激活函数选择。这些因素直接影响到模型的预测能力和泛化性能。 CNN与GAN的可视化 𐟎芃NN（卷积神经网络）和GAN（生成对抗网络）是两种常见的神经网络类型。通过可视化工具，你可以看到CNN的卷积、池化以及全连接层的详细结构，而GAN则展示了生成器和判别器的对抗过程。这些可视化信息有助于你更好地理解网络的工作原理。多尺度与多分辨率的可视化 𐟌 多尺度和多分辨率的可视化工具可以帮助你看到不同尺度的特征图和分辨率下的图像处理效果。例如，在处理雾天图像时，你可以看到输入图像和输出图像的对比，以及编码器和解码器的详细结构。直观的输入与输出 𐟓𘊩€š过可视化工具，你可以直观地看到模型的输入和输出。例如，在处理图像时，你可以看到输入图像和经过模型处理后的输出图像的对比。这些信息有助于你更好地理解模型的工作流程和效果。总的来说，优秀的神经网络可视化工具为用户提供了全面的、直观的体验，帮助用户更好地理解和优化神经网络模型。

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