对于自然语言处理问题,哪种神经网络模型结构更适合?()。2024年_知识

自然语言处理（NLP）是一种涉及文本和语言的计算机应用技术，随着深度学习的发展，神经网络模型在NLP领域中得到了广泛的应用。根据不同的NLP任务和数据集，可以选择不同的神经网络模型结构。但是，基于目前的研究和应用经验，可以总结出一些适用于NLP问题的神经网络模型结构。

循环神经网络（RNN）：RNN是一种经典的神经网络模型结构，可以处理序列化输入的数据，例如文本、音频和视频等。在NLP领域，RNN被广泛应用于自然语言生成、文本分类、情感分析、机器翻译等任务，主要优势在于能够处理动态变化的输入序列和长距离依赖关系。

长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是RNN的一种变体，能够有效地解决RNN训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM在NLP领域中被广泛应用于自然语言生成、机器翻译、情感分析等任务，主要优势在于能够处理长距离依赖关系和动态变化的输入序列。

卷积神经网络（CNN）：CNN是一种广泛应用于图像处理领域的神经网络模型结构，可以提取图像中的特征信息。在NLP领域，CNN被应用于文本分类、情感分析等任务，主要优势在于能够提取局部和全局的特征信息。

注意力机制（Attention）：注意力机制是一种神经网络模型结构，能够在处理序列化输入时，将重点放在与当前任务相关的部分上。在NLP领域，注意力机制被广泛应用于机器翻译、自然语言生成等任务，主要优势在于能够有效处理长距离依赖关系和对输入序列中重要信息的聚焦。

总之，在NLP领域，不同的神经网络模型结构有其各自的优点和适用范围，需要根据具体任务的要求和数据集的特点进行选择。同时，还需要考虑模型的训练效率和计算复杂度等因素，以便充分利用计算资源和提高模型性能。

监督学习的常见应用如下：

1、图像识别和分类：监督学习可以用于图像识别和分类任务。例如，通过标记了不同类别的图像数据，可以训练模型来自动识别和分类图像中的目标物体，如人脸识别、物体检测、图像分类等。

2、文本分类和情感分析：监督学习可以应用于文本分类任务，如垃圾邮件过滤、情感分析、文档分类等。通过对已标记的文本数据进行训练，模型可以自动将新的文本数据分类为不同的类别或进行情感分析，如判断文本是积极还是消极的情感。

3、自然语言处理（NLP）：监督学习在自然语言处理领域也有广泛应用。例如，将监督学习应用于机器翻译、命名实体识别（NER）、问答系统、文本摘要、语言相似度等任务，通过对已标记的文本进行训练，可以让模型学习到语言的语义和语法规则。

4、预测和回归分析：监督学习可以用于预测和回归分析。例如，通过历史销售数据训练模型，可以预测未来的销售量；通过过去的股票数据训练模型，可以预测股票价格的走势。监督学习也可以用于回归问题，如房价预测、气温预测等。

5、推荐系统：监督学习在推荐系统中有着广泛的应用。通过将用户的历史行为和偏好作为已标记的数据，可以训练推荐模型，从而预测用户的兴趣和喜好，并向用户推荐个性化的内容、产品或服务。

6、医疗诊断和预测：监督学习在医疗领域中有着广泛的应用。例如，在医学影像诊断中，通过标记了疾病或异常的图像数据，可以训练模型来帮助医生自动识别和诊断病变。此外，监督学习还可以用于疾病预测，通过医学数据的训练，模型可以预测患者是否有可能患上某种疾病，帮助医生进行早期干预和预防。

7、金融风控和欺诈检测：监督学习在金融领域中也有广泛应用。例如，可以使用监督学习来建立信用评分模型，预测用户的信用风险，用于贷款审核和风险控制。此外，监督学习还可以应用于欺诈检测，通过历史交易和行为数据的训练，模型可以识别出潜在的欺诈行为。

8、股票市场预测：监督学习可以应用于股票市场预测任务。通过历史的股票市场数据进行训练，模型可以预测股票价格的涨跌趋势，帮助投资者做出决策。

9、交通预测和智能交通系统：监督学习可以用于交通预测和智能交通系统中。通过历史的交通数据训练模型，可以预测道路流量、车辆拥堵情况等，进而提供交通优化方案和预警信息。

10、视频分析和动作识别：监督学习可以应用于视频分析和动作识别任务。通过标记了不同动作的视频数据进行训练，模型可以自动识别和分类视频中的动作，如行人识别、运动员动作识别等。

监督学习是机器学习中的一种常见方法，它可以通过在给定输入和对应输出之间进行训练，从而使模型能够根据新的输入样本预测或分类输出。监督学习在各个领域中都有广泛的应用。实际上监督学习还有很多其他的应用，随着数据的不断增长和模型的不断进步，监督学习在各个领域的应用潜力将会不断扩大和深化。

监督学习的注意事项

1、数据质量：监督学习的性能直接受数据质量的影响。确保训练数据的准确性和完整性是非常重要的。数据质量问题可能导致模型训练出现偏差或过拟合等问题，从而影响到模型的泛化能力。

2、样本不平衡：若某个类别的样本数量相对较少，或者不同类别的样本分布不均衡，会导致模型倾向于预测大多数样本所属的类别，而对于少数类别的预测性能较差。在这种情况下，可以采用一些技巧，如采样策略、类别权重调整等来处理样本不平衡问题。

3、特征选择和处理：选取合适的特征对监督学习的性能至关重要。需要注意特征的相关性、重要性和可解释性。此外，对于不同的特征类型，可能需要进行适当的预处理，如归一化、缺失值处理、特征编码等。

4、模型选择和调参：选择合适的监督学习模型对于任务的成功非常重要。不同的模型适用于不同的数据和问题。在进行模型选择时，需要考虑模型的复杂度、可解释性和计算开销等因素。同时，模型也需要进行适当的调参，以优化其性能。参数调优可以通过交叉验证、网格搜索等方法来实现。

5、过拟合和欠拟合：过拟合和欠拟合是监督学习中常见的问题。过拟合指模型在训练集上表现良好，但在未见过的数据上表现较差，这是因为模型过于复杂，过度拟合了训练数据的噪声。欠拟合则指模型在训练集和测试集上都没有达到理想的性能，通常是因为模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂关系。需要通过合适的模型选择、调参和数据增强等方法来解决这些问题。

6、验证和评估指标：对模型进行验证和评估是必要的。划分数据集为训练集、验证集和测试集，用训练集训练模型，用验证集调优模型，最后用测试集评估模型的泛化能力。选择合适的评估指标来衡量模型的性能，如准确度、精确度、召回率、F1 值等，根据具体任务的需求进行选择。

7、持续监督和模型更新：监督学习是一个持续的过程。随着时间推移，数据可能发生变化，模型可能需要进行更新和重新训练，以适应新的数据分布和任务需求。定期监督模型的性能，并根据需要进行模型更新是非常重要的。

简单来说，几年前感觉NLP这个领域很新鲜、很空白，决定做一做。读完博士，感觉NLP比我最初接触时理解的NLP更新鲜、空白、值得挖掘。NLP很多问题都没有正式定义、或者说很难用统一的标准去训练机器、很难搞 benchmark dataset。这可能也是AI的一大挑战。我认为现在比较成熟的AI方向，问题本身的答案都是相对来说确定的。比如语音识别，拿来一段语音、说的就是什么什么话。比如vision，猫的照片就是猫、这个人脸的照片就是这个人。NLP有一些问题就没这么明确了。比如文本摘要，到底哪一个摘要是最好的呢？机器翻译，到底哪一个译文是最好的呢？复杂一些的情感分析，这篇报道作者到底有没有在暗讽这个人？如果一个问题有明确的答案，比如waston——专门参加开心辞典回答问题，算法训练起来轻松一些。如果一个问题本身答案并无明确的高下之分，算法也很无奈啊。定义新问题、以较小的代价搜集新的数据集、开发新的 evaluation method，这些与研究新算法一样有趣、有挑战性。举个简单的例子。我们想让机器自动识别出来讽刺，那么去哪里找讽刺的话呢？Ellen Riloff教授2013年有一篇论文（Sarcasm as Contrast between a Positive Sentiment and Negative Situation）。在twitter上有一些本来很倒霉、但是作者好像又很高兴的推文。这些推文有的#sarcasm 的标签：1、Oh how I love being ignored2、Thoroughly enjoyed shoveling the driveway today! :) 3、Absolutely adore it when my bus is late4、I’m so pleased mom woke me up with vacuuming my room this morning :)我们有现成的分析情感的工具，再利用这些有#sarcasm标签的推文，可以训练一个识别“什么情况是倒霉情况”的分类器。以后可以用这个倒霉识别器去识别没有标签的讽刺句子，bootstrap一下把数据集搞大。这就是一个最初级的讽刺方面的数据集。NLP圈里很多人喜欢搞新的数据集，这个现象有利有弊。但的确说明有很多空白问题需要定义、有很多空白资源需要创建。

、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列AI爱发猫 wwwaifamaocom。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。

2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络：（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；（3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；（4）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。

3、卷积神经网络：可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。联系：BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络。因此，三者原理和结构相同。

三、作用不同1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。3、卷积神经网络：具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

扩展资料：

1、BP神经网络优劣势BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。②容易陷入局部极小值。③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。④网络推广能力有限。

2、人工神经网络的特点和优越性，主要表现在以下三个方面①具有自学习功能。

例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、效益预测，其应用前途是很远大的。②具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。③具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

参考资料：

—前馈神经网络—BP神经网络—卷积神经网络—人工神经网络。

卷积神经网络处理规格不同的

用卷积神经网络处理 “图” 结构数据应该怎么办

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卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。

然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

卷积神经网络为什么最后接一个全连接层

在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图（featuremap）转化成（N1）一维的一个向量全连接的目的是什么呢？

因为传统的端到到的卷积神经网络的输出都是分类（一般都是一个概率值），也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号，那么全连接层就是高度提纯的特征了，方便交给最后的分类器或者回归。

但是全连接的参数实在是太多了，你想这张图里就有201212100个参数，前面随便一层卷积，假设卷积核是77的，厚度是64，那也才7764，所以现在的趋势是尽量避免全连接，目前主流的一个方法是全局平均值。

也就是最后那一层的featuremap（最后一层卷积的输出结果），直接求平均值。有多少种分类就训练多少层，这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。

卷积神经网络是如何反向调整参数的？

卷积神经网络的模型问题？ 50

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怎么又是你网络自然是搭建起来的啊，比如CNN，一层一层地建，如果你是用别人已经建好的网络，比如最简单的LeNet-5，那么Tensorflow中会直接提供你一个Net；但是如果你是自定义网络类型，那么需要继承nnNodules，然后重新定义网络结构，封装成一个Net，总结起来，模型是很多数学公式搭在一起，然鹅，数学公式是封装好的，可以相互交流哈。

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卷积神经网络的缺点是什么_土豆西瓜大芝麻的博客_卷积神经

平移不变性当我们说平移不变性时,我们意思是,稍微改变同一物体的朝向或位置,可能并不会激活那些识别该物体的神经元。正如上图所示,假如一个神经元是用来识别一只猫的,其参数会随着猫的位置和转动的变化而变化。虽然数据扩增(data aug

卷积神经网络存在的问题,卷积神经网络的卷积层_普通网友的博客-CSDN博

对于无法完美解决的梯度消失问题,一个可能部分解决梯度消失问题的办法是使用ReLU(RectifiedLinearUnit)激活函数,ReLU在卷积神经网络CNN中得到了广泛的应用,在CNN中梯度消失似乎不再是问题。那么它是什么样子呢其实很简单,比我们前面提到的

最新发布影响深度卷积神经网络算法的关键参数是网络结构

局部连接的概念参考局部感受域，即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入，因此相比普通神经网络的全连接层（下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接），卷积网络的某一个卷积层的所有节点只负责前层输入的某一个区域（比如某个33的方块）。卷积神经网络的连接性：卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。

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卷积神经网络难点梳理

目录1 基本概念及原理11 基本概念12 基本原理2 卷积是怎么“卷”的21 数学中的卷积22 CNN中的卷积3 损失函数是怎样当好指挥官的4 梯度下降、反向传播和显卡参考内容 1 基本概念及原理 11 基本概念概念名称目的操作示意图卷积(Convolution) 提取特征将图像矩阵遍历乘以卷积核矩阵并输出池化(Pooling) 降低数据量对小块矩阵中的所有数取平均（平均池化）或者取最大（最大池化）并只输出一个值，再遍历激活(Activation) 对

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卷积神经网络的缺点_辽宁大学的博客_卷积神经网络的优缺点

1做卷积神经网络需要将数据集归一化。不同的尺寸混合在一起难以训练。2卷积神经网络没有记忆功能。3对图像处理很友善,对视频语音自然语言处理能力差

关于CNN卷积神经网络的问题_麦格芬230的博客

将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同大小的卷积核来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的N-gram),从而能够更好地捕捉局部相关性。 4在情感分析任务中,TextCNN的卷积核,卷积的是哪些向量呢卷积卷的是这些向量的什么

深入浅出——搞懂卷积神经网络的过拟合、梯度弥散、batchsize的影响的问题（二）

过拟合梯度弥散 batchsize 不平衡数据集

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cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化

深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。

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卷积神经网络CNN特点功能及其缺陷_一只不出息的程序员的博客

卷积:简单地说,图像经过平移,相应的特征图上的表达也是平移的。下图只是一个为了说明这个问题的例子。输入图像的左下角有一个人脸,经过卷积,人脸的特征(眼睛,鼻子)也位于特征图的左下角。在神经网络中,卷积被定义为不同位置的特征

记录训练卷积神经网络时遇到的问题_后知后觉w的博客

记录训练卷积神经网络时遇到的问题问题1、softmax分类的loss最后会停在06931这个值原因分析:在分类层使用了keraslayersLambda,导致分类器没有可训练的参数,因此没有分类能力,即,无论是否为object,softmax的输出都是05,根据loss

都说卷积神经网络是个好东西，但它有什么弊端呢

来源：Mathworks翻译 | 王赫编辑 | Donna2012年，三位深度学习的“巨人”Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton，联合发表了题为 “ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks” 的论文。自此，卷积神经网络( CNNs )就成了一个万人追捧的工具，并

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卷积神经网络—全连接层

卷积神经网络—全连接层全连接层全连接层与卷积层全连接层与GAP（全局平均池化层） [1] https://blogcsdnnet/Touch_Dream/article/details/79775786 [2] https://wwwcnblogscom/zongfa/p/9048680html [3] https://wwwzhihucom/question/410379

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五、卷积神经网络CNN5(卷积相关问题2)_满满myno的博客

输出深度(通道)与卷积核(过滤器)的个数相等。激活函数通常放在卷积神经网络的那个操作之后通常放在卷积层之后。如何理解最大池化层有几分缩小池化层:对输入的特征图进行压缩,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度;一方面

卷积神经网络的缺点

（1）效果好是因为仿生学，缺点是无法扩展到平面视觉以外的地方吧。（2）缺点一：实现比较复杂。缺点二：训练所需时间比较久。（3）不是单一算法,不同的任务需要单独训练（4）世界(物理空间、解空间等)是连续且局部平坦的+规律/特征具有时空局部平移不变性，即世界存在局部平移不变的统计规律举个例子：在地球表面某局部画三角形，发现内角和总是等于180，并且随便跑到地球的哪里都是如此，但是如果你

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神经网络卷积神经网络,卷积神经网络常见问题

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。

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卷积神经网络（CNN）入门常见问题解答

目录什么是神经元？激活函数的作用？什么是神经网络？ CNN怎么进行识别？计算机如何识别图像？ CNN如何更准确人性化的对比图像？什么是卷积操作？感谢作者： CNN笔记：通俗理解卷积神经网络_v_JULY_v的博客-CSDN博客_卷积神经网络通俗理解什么是神经元？神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称

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卷积神经网络——解决参数太多问题

一、全连接网路的局限性图像变大导致色彩书变多，不好解决不便处理高维数据对于比较复杂的高维数据，如果按照全连接的方法，则只能通过增加节点、增加层数的方式来解决。增加节点会引起参数过多的问题。由于隐藏层神经网络使用的是sigmod或tanh激活函数，其反向传播的有效成层数只能在4~6层左右。二、理解卷积神经网络三、网络结构卷积神经网络的结构与全连接网络相比复杂很多。它的网络结构主要包括卷积层、池化层。细节又可以分为滤波器、步长、卷积操作、池化操作。 1网络结构描述对于一般的会使用多个卷积

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人工智能深度学习卷积神经网络入门

"java大数据人工智能培训学校全套教材"系列课程由1000集视频构成，基本就是1）时下流行的java培训学校主流内部教材，2）和市面上培训学校的通行的课程体系几乎一样。所以这套课程都能自己学下来，等于上了培训学校一次，完全可以找个java工程师的工作了。 通过学习卷积神经网络概述，为什么引入神经网络来做识别，判断，预测，训练模型，激活函数，sigmoid激活函数，导数和切线，sigmoid激活函数如何求导，链式法则，梯度，梯度下降法与delta法则，BP（back propagation）误差逆传播神经网络，卷积到底有什么作用？如何做到特征提取，池化的名字由来，dropout，Anaconda Prompt的用法，Jupyter notebook的用法，Spyder的用法，建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境，如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras概念等让大家对人工智能，卷积神经网络快速入门。 课程特色：专业细致，偏案例，理论强。 课程软件使用：Anaconda，Spyder，Jupyter notebook 重要声明： 1）如果感觉噪音大，可以选择不用耳机，加音箱或用电脑原声 2）既然我们的名字叫人工智能深度学习卷积神经网络入门，这个课程的特点就在于成本最低的，让你最快速的，最容易的入门。人工智能深度学习卷积神经网络入门的最大的难点在于入门入不了，从而最终放弃。俗话说师傅领进门，修行在个人。只要入了门了，后面的事都好办。选课前，务必注意本章的学习目标和内容。想学更多，注意后边的课程。

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python卷积神经网络回归预测_回归[keras]的一维卷积神经网络,做

在上一篇博客里我介绍了如何利用keras对一个给定的数据集来完成多分类任务。100%的分类准确度验证了分类模型的可行性和数据集的准确度。在这篇博客当中我将利用一个稍加修改的数据集来完成线性回归任务。相比较以往的线性回归处理方式，我认为使用神经网络实现线性回归要简单和准确得多。数据集大小仍然是247900，不同的是数据集的第247位变成了湿度特征的真实湿度值。不同于分类算法得到的决策面，回归算法得

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卷积神经网络之全连接层

大多数内容来源于：卷积神经网络中的全连接层全连接层的作用是：连接所有的特征，将输出值送给分类器 (如softmax分类器)，其将卷积输出的二维特征图转化成 (N 1)一维的一个向量。最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，又进行了一次池化操作，输出了20个 1212 的图像（20指最后一层的厚度），然后通过了一个全连接层变成了 1100 的向量（第一个全连接层神

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人工神经网络的功能特点,神经网络的优缺点

此时，网络学习了过多的样本细节，而不能反映样本内含的规律由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；多层前向BP网络的问题：从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此，算法很有可能陷入局部极值，使训练失败；例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。第三，具有高速寻找优化解的能力。

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Keras卷积神经网络数据回归预测实战

基于卷积神经网络的数据回归预测

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热门推荐反向传播算法（过程及公式推导）

反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。

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深度学习---卷积神经网络解决分类与回归问题

一、CNN神经网络的发展史： Lenet，1986年 Alexnet，2012年 2012年，Imagenet比赛冠军的model——Alexnet [2]（以第一作者alex命名），AlexNet 是一种典型的 convolutional neural network，它由5层 convolutional layer，2层 fully connected layer，和最后一层 label layer (1000个node, 每个node代表ImageNet中的一个类别) 组成 GoogleNet

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深度学习之卷积神经网络CNN详细

计算机视觉、自然语言处理等领域(图像分类、图像分割、图像检测、文本

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一文让你彻底了解卷积神经网络

目录卷积层直观理解卷积卷积计算流程计算过程：思考：池化层（PoolingLayer）卷积神经网络的组成前向传播与反向传播卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出

大数据分析到底需要多少种工具？

摘要

JMLR杂志上最近有一篇论文，作者比较了179种不同的分类学习方法（分类学习算法）在121个数据集上的性能，发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持向量机）分类准确率最高，在大多数情况下超过其他方法。本文针对“大数据分析到底需要多少种工具？”这一问题展开讨论，总结机器学习领域多年来积累的经验规律，继而导出大数据分析应该采取的策略。

1．分类方法大比武

大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等，而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等（见图1）。分类是最常见的机器学习应用问题，比如垃圾邮件过滤、人脸检测、用户画像、文本情感分析、网页归类等，本质上都是分类问题。分类学习也是机器学习领域，研究最彻底、使用最广泛的一个分支。

机器学习

图1 机器学习分类体系

最近、Fernández-Delgado等人在JMLR（Journal of Machine Learning Research，机器学习顶级期刊）杂志发表了一篇有趣的论文。他们让179种不同的分类学习方法（分类学习算法）在UCI 121个数据集上进行了“大比武”（UCI是机器学习公用数据集，每个数据集的规模都不大）。结果发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持向量机）名列第一、第二名，但两者差异不大。在843%的数据上、Random Forest压倒了其它90%的方法。也就是说，在大多数情况下，只用Random Forest 或 SVM事情就搞定了。

2．几点经验总结

大数据分析到底需要多少种机器学习的方法呢？围绕着这个问题，我们看一下机器学习领域多年得出的一些经验规律。

大数据分析性能的好坏，也就是说机器学习预测的准确率，与使用的学习算法、问题的性质、数据集的特性包括数据规模、数据特征等都有关系。

一般地，Ensemble方法包括Random Forest和AdaBoost、SVM、Logistic Regression 分类准确率最高。

没有一种方法可以“包打天下”。Random Forest、SVM等方法一般性能最好，但不是在什么条件下性能都最好。

不同的方法，当数据规模小的时候，性能往往有较大差异，但当数据规模增大时，性能都会逐渐提升且差异逐渐减小。也就是说，在大数据条件下，什么方法都能work的不错。参见图2中Blaco & Brill的实验结果。

对于简单问题，Random Forest、SVM等方法基本可行，但是对于复杂问题，比如语音识别、图像识别，最近流行的深度学习方法往往效果更好。深度学习本质是复杂模型学习，是今后研究的重点。

在实际应用中，要提高分类的准确率，选择特征比选择算法更重要。好的特征会带来更好的分类结果，而好的特征的提取需要对问题的深入理解。

大数据

图2 不同机器学习方法在数据集增大时的学习曲线。

3．应采取的大数据分析策略

建立大数据分析平台时，选择实现若干种有代表性的方法即可。当然，不仅要考虑预测的准确率，还有考虑学习效率、开发成本、模型可读性等其他因素。大数据分析平台固然重要，同时需要有一批能够深入理解应用问题，自如使用分析工具的工程师和分析人员。

只有善工利器，大数据分析才能真正发挥威力。

Bert和Transformer都是深度学习领域的 pretrained language model(预训练语言模型)，但它们在模型结构和应用上有以下几点主要区别：

1 模型结构：

Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。

Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。Transformer可以应用于更复杂的任务，如机器翻译、摘要生成等需要生成语言序列的任务。

2 预训练语料：

Bert使用Wikipedia和BookCorpus进行预训练，语料广泛且无监督。Transformer通常使用有监督的平行语料，如WMT数据集进行预训练。

Bert的预训练更广泛，可以学习到更丰富的语义知识。而Transformer得到的知识更加专业和针对性。

3 应用领域：

Bert用于NLP下游任务更广泛，主要用于语言理解相关任务，如命名实体识别、情感分析、文本分类等。

Transformer应用于机器翻译、摘要生成、对话等生成模型更为广泛。

4 权重共享：

Bert使用相同的参数进行多层Transformer Encoder堆叠，权重共享，模型更加简洁。

Transformer的Encoder和Decoder具有不同的参数，权重不共享，模型相对更复杂。

总之，Bert和Transformer虽有Transformer Encoder的共同点，但实际上是两个不同的预训练语言模型，在模型结构、预训练语料、应用领域和权重共享等方面具有很大差异。根据不同的任务需求选择使用Bert或者Transformer可以获得更好的效果。它们的创新也推动了NLP领域的蓬勃发展。

目前市面上有很多人工智能聊天机器人平台可供选择，以下是一些比较常见的平台：

1 天行数据：提供了多种人工智能服务，包括聊天机器人、语音识别、图像识别等，支持多种开发语言和平台，如Java、Python、微信公众号等。

2 腾讯云智能对话：基于腾讯AI技术的智能对话平台，提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持语音、文字、等多种输入方式。

3 阿里云智能对话：提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持多种输入方式，如语音、文字、等，还支持多轮对话和上下文理解。

4 BotStar：一款基于无代码的聊天机器人平台，提供了多种模板和自定义开发接口，支持多种渠道，如网站、Facebook、微信等。

5 至简：一款基于自然语言处理技术的聊天机器人平台，提供了多种对话场景模板和自定义开发接口，支持多种输入方式，如语音、文字等。

至于至简平台，它的特点是简单易用，无需编程经验即可创建自己的聊天机器人，并且支持多种语言和多种渠道。但是由于每个平台的特点和功能不同，具体选择还需要根据自己的需求和实际情况进行评估。

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对于自然语言处理问题,哪种神经网络模型结构更适合?()。

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