python神经网络实战

1. BP神经网络——python简单实现三层神经网络（Numpy）

我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类，以训练神经元以给出准确的预测。该课程还将具有其他帮助程序功能。

1. 应用Sigmoid函数
我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数。

2. 训练模型
这是我们将教神经网络做出准确预测的阶段。每个输入将具有权重（正或负）。
这意味着具有大量正权重或大量负权重的输入将对结果输出产生更大的影响。

我们最初是将每个权重分配给一个随机数。

本文参考翻译于此网站 —— 原文

2. 如何用python和scikit learn实现神经网络

1：神经网络算法简介

2：Backpropagation算法详细介绍

3：非线性转化方程举例

4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork

5：基于NeuralNetwork的XOR实例

6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例

7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例

8：scikit-learn中的手写数字识别实例

一：神经网络算法简介

1：背景

以人脑神经网络为启发，历史上出现过很多版本，但最着名的是backpropagation

2：多层向前神经网络（Multilayer Feed-Forward Neural Network）

3. 利用Python实现卷积神经网络的可视化

在本文中，将探讨如何可视化卷积神经网络（CNN），该网络在计算机视觉中使用最为广泛。首先了解CNN模型可视化的重要性，其次介绍可视化的几种方法，同时以一个用例帮助读者更好地理解模型可视化这一概念。

正如上文中介绍的癌症肿瘤诊断案例所看到的，研究人员需要对所设计模型的工作原理及其功能掌握清楚，这点至关重要。一般而言，一名深度学习研究者应该记住以下几点：

1.1 理解模型是如何工作的

1.2 调整模型的参数

1.3 找出模型失败的原因

1.4 向消费者/终端用户或业务主管解释模型做出的决定

2.可视化CNN模型的方法

根据其内部的工作原理，大体上可以将CNN可视化方法分为以下三类：

初步方法：一种显示训练模型整体结构的简单方法

基于激活的方法：对单个或一组神经元的激活状态进行破译以了解其工作过程

基于梯度的方法：在训练过程中操作前向传播和后向传播形成的梯度

下面将具体介绍以上三种方法，所举例子是使用Keras深度学习库实现，另外本文使用的数据集是由“识别数字”竞赛提供。因此，读者想复现文中案例时，请确保安装好Kears以及执行了这些步骤。

研究者能做的最简单的事情就是绘制出模型结构图，此外还可以标注神经网络中每层的形状及参数。在keras中，可以使用如下命令完成模型结构图的绘制：

model.summary()_________________________________________________________________Layer (type)                 Output Shape              Param #  

=================================================================conv2d_1 (Conv2D)            (None, 26, 26, 32)        320_________________________________________________________________conv2d_2 (Conv2D)            (None, 24, 24, 64)        18496_________________________________________________________________max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 12, 12, 64)        0_________________________________________________________________dropout_1 (Dropout)          (None, 12, 12, 64)        0_________________________________________________________________flatten_1 (Flatten)          (None, 9216)              0_________________________________________________________________dense_1 (Dense)              (None, 128)               1179776_________________________________________________________________dropout_2 (Dropout)          (None, 128)               0_________________________________________________________________preds (Dense)                (None, 10)                1290      

=================================================================Total params: 1,199,882Trainable params: 1,199,882Non-trainable params: 0

还可以用一个更富有创造力和表现力的方式呈现模型结构框图，可以使用keras.utils.vis_utils函数完成模型体系结构图的绘制。

另一种方法是绘制训练模型的过滤器，这样就可以了解这些过滤器的表现形式。例如，第一层的第一个过滤器看起来像：

top_layer = model.layers[0]plt.imshow(top_layer.get_weights()[0][:, :, :, 0].squeeze(), cmap='gray')

一般来说，神经网络的底层主要是作为边缘检测器，当层数变深时，过滤器能够捕捉更加抽象的概念，比如人脸等。

为了理解神经网络的工作过程，可以在输入图像上应用过滤器，然后绘制其卷积后的输出，这使得我们能够理解一个过滤器其特定的激活模式是什么。比如，下图是一个人脸过滤器，当输入图像是人脸图像时候，它就会被激活。

from vis.visualization import visualize_activation

from vis.utils import utils

from keras import activations

from matplotlib import pyplot as plt

%matplotlib inline

plt.rcParams['figure.figsize'] = (18, 6)

# Utility to search for layer index by name.

# Alternatively we can specify this as -1 since it corresponds to the last layer.

layer_idx = utils.find_layer_idx(model, 'preds')

# Swap softmax with linear

model.layers[layer_idx].activation = activations.linear

model = utils.apply_modifications(model)

# This is the output node we want to maximize.filter_idx = 0

img = visualize_activation(model, layer_idx, filter_indices=filter_idx)

plt.imshow(img[..., 0])

同理，可以将这个想法应用于所有的类别，并检查它们的模式会是什么样子。

for output_idx in np.arange(10):

  # Lets turn off verbose output this time to avoid clutter and just see the output.

  img = visualize_activation(model, layer_idx, filter_indices=output_idx, input_range=(0., 1.))

  plt.figure()

  plt.title('Networks perception of {}'.format(output_idx))

  plt.imshow(img[..., 0])

在图像分类问题中，可能会遇到目标物体被遮挡，有时候只有物体的一小部分可见的情况。基于图像遮挡的方法是通过一个灰色正方形系统地输入图像的不同部分并监视分类器的输出。这些例子清楚地表明模型在场景中定位对象时，若对象被遮挡，其分类正确的概率显着降低。

为了理解这一概念，可以从数据集中随机抽取图像，并尝试绘制该图的热图（heatmap）。这使得我们直观地了解图像的哪些部分对于该模型而言的重要性，以便对实际类别进行明确的区分。

def iter_occlusion(image, size=8):

    # taken from https://www.kaggle.com/blargl/simple-occlusion-and-saliency-maps

  occlusion = np.full((size * 5, size * 5, 1), [0.5], np.float32)

  occlusion_center = np.full((size, size, 1), [0.5], np.float32)

  occlusion_padding = size * 2

  # print('padding...')

  image_padded = np.pad(image, ( \  (occlusion_padding, occlusion_padding), (occlusion_padding, occlusion_padding), (0, 0) \  ), 'constant', constant_values = 0.0)

  for y in range(occlusion_padding, image.shape[0] + occlusion_padding, size):

      for x in range(occlusion_padding, image.shape[1] + occlusion_padding, size):

          tmp = image_padded.()

          tmp[y - occlusion_padding:y + occlusion_center.shape[0] + occlusion_padding, \

            x - occlusion_padding:x + occlusion_center.shape[1] + occlusion_padding] \            = occlusion

          tmp[y:y + occlusion_center.shape[0], x:x + occlusion_center.shape[1]] = occlusion_center          yield x - occlusion_padding, y - occlusion_padding, \

            tmp[occlusion_padding:tmp.shape[0] - occlusion_padding, occlusion_padding:tmp.shape[1] - occlusion_padding]i = 23 # for exampledata = val_x[i]correct_class = np.argmax(val_y[i])

# input tensor for model.predictinp = data.reshape(1, 28, 28, 1)# image data for matplotlib's imshowimg = data.reshape(28, 28)

# occlusionimg_size = img.shape[0]

occlusion_size = 4print('occluding...')heatmap = np.zeros((img_size, img_size), np.float32)class_pixels = np.zeros((img_size, img_size), np.int16)

from collections import defaultdict

counters = defaultdict(int)for n, (x, y, img_float) in enumerate(iter_occlusion(data, size=occlusion_size)):

    X = img_float.reshape(1, 28, 28, 1)

    out = model.predict(X)

    #print('#{}: {} @ {} (correct class: {})'.format(n, np.argmax(out), np.amax(out), out[0][correct_class]))

    #print('x {} - {} | y {} - {}'.format(x, x + occlusion_size, y, y + occlusion_size))

    heatmap[y:y + occlusion_size, x:x + occlusion_size] = out[0][correct_class]

    class_pixels[y:y + occlusion_size, x:x + occlusion_size] = np.argmax(out)

    counters[np.argmax(out)] += 1

正如之前的坦克案例中看到的那样，怎么才能知道模型侧重于哪部分的预测呢？为此，可以使用显着图解决这个问题。显着图首先在这篇文章中被介绍。

使用显着图的概念相当直接——计算输出类别相对于输入图像的梯度。这应该告诉我们输出类别值对于输入图像像素中的微小变化是怎样变化的。梯度中的所有正值告诉我们，像素的一个小变化会增加输出值。因此，将这些梯度可视化可以提供一些直观的信息，这种方法突出了对输出贡献最大的显着图像区域。

class_idx = 0indices = np.where(val_y[:, class_idx] == 1.)[0]

# pick some random input from here.idx = indices[0]

# Lets sanity check the picked image.from matplotlib import pyplot as plt%matplotlib inline

plt.rcParams['figure.figsize'] = (18, 6)plt.imshow(val_x[idx][..., 0])

from vis.visualization import visualize_saliency

from vis.utils import utilsfrom keras import activations# Utility to search for layer index by name.

# Alternatively we can specify this as -1 since it corresponds to the last layer.

layer_idx = utils.find_layer_idx(model, 'preds')

# Swap softmax with linearmodel.layers[layer_idx].activation = activations.linear

model = utils.apply_modifications(model)grads = visualize_saliency(model, layer_idx, filter_indices=class_idx, seed_input=val_x[idx])

# Plot with 'jet' colormap to visualize as a heatmap.plt.imshow(grads, cmap='jet')

# This corresponds to the Dense linear layer.for class_idx in np.arange(10):

    indices = np.where(val_y[:, class_idx] == 1.)[0]

    idx = indices[0]

    f, ax = plt.subplots(1, 4)

    ax[0].imshow(val_x[idx][..., 0])

    for i, modifier in enumerate([None, 'guided', 'relu']):

        grads = visualize_saliency(model, layer_idx, filter_indices=class_idx,

        seed_input=val_x[idx], backprop_modifier=modifier)

        if modifier is None:

            modifier = 'vanilla'

        ax[i+1].set_title(modifier)

        ax[i+1].imshow(grads, cmap='jet')

类别激活映射（CAM）或grad-CAM是另外一种可视化模型的方法，这种方法使用的不是梯度的输出值，而是使用倒数第二个卷积层的输出，这样做是为了利用存储在倒数第二层的空间信息。

from vis.visualization import visualize_cam

# This corresponds to the Dense linear layer.for class_idx in np.arange(10):

indices = np.where(val_y[:, class_idx] == 1.)[0]

idx = indices[0]f, ax = plt.subplots(1, 4)

ax[0].imshow(val_x[idx][..., 0])

for i, modifier in enumerate([None, 'guided', 'relu']):

    grads = visualize_cam(model, layer_idx, filter_indices=class_idx,

    seed_input=val_x[idx], backprop_modifier=modifier)

    if modifier is None:

        modifier = 'vanilla'

    ax[i+1].set_title(modifier)

    ax[i+1].imshow(grads, cmap='jet')

本文简单说明了CNN模型可视化的重要性，以及介绍了一些可视化CNN网络模型的方法，希望对读者有所帮助，使其能够在后续深度学习应用中构建更好的模型。 免费视频教程：www.mlxs.top

4. 从零开始用Python构建神经网络

从零开始用Python构建神经网络
动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。
这篇文章的内容是我的所学，希望也能对你有所帮助。
神经网络是什么?
介绍神经网络的文章大多数都会将它和大脑进行类比。如果你没有深入研究过大脑与神经网络的类比，那么将神经网络解释为一种将给定输入映射为期望输出的数学关系会更容易理解。
神经网络包括以下组成部分
? 一个输入层，x
? 任意数量的隐藏层
? 一个输出层，?
? 每层之间有一组权值和偏置，W and b
? 为隐藏层选择一种激活函数，σ。在教程中我们使用 Sigmoid 激活函数
下图展示了 2 层神经网络的结构(注意：我们在计算网络层数时通常排除输入层)

2 层神经网络的结构
用 Python 可以很容易的构建神经网络类

训练神经网络
这个网络的输出 ? 为：

你可能会注意到，在上面的等式中，输出 ? 是 W 和 b 函数。
因此 W 和 b 的值影响预测的准确率. 所以根据输入数据对 W 和 b 调优的过程就被成为训练神经网络。
每步训练迭代包含以下两个部分:
? 计算预测结果 ?，这一步称为前向传播
? 更新 W 和 b,，这一步成为反向传播
下面的顺序图展示了这个过程：

前向传播
正如我们在上图中看到的，前向传播只是简单的计算。对于一个基本的 2 层网络来说，它的输出是这样的：

我们在 NeuralNetwork 类中增加一个计算前向传播的函数。为了简单起见我们假设偏置 b 为0：

但是我们还需要一个方法来评估预测结果的好坏(即预测值和真实值的误差)。这就要用到损失函数。
损失函数
常用的损失函数有很多种，根据模型的需求来选择。在本教程中，我们使用误差平方和作为损失函数。
误差平方和是求每个预测值和真实值之间的误差再求和，这个误差是他们的差值求平方以便我们观察误差的绝对值。
训练的目标是找到一组 W 和 b，使得损失函数最好小，也即预测值和真实值之间的距离最小。
反向传播
我们已经度量出了预测的误差(损失)，现在需要找到一种方法来传播误差，并以此更新权值和偏置。
为了知道如何适当的调整权值和偏置，我们需要知道损失函数对权值 W 和偏置 b 的导数。
回想微积分中的概念，函数的导数就是函数的斜率。

梯度下降法
如果我们已经求出了导数，我们就可以通过增加或减少导数值来更新权值 W 和偏置 b(参考上图)。这种方式被称为梯度下降法。
但是我们不能直接计算损失函数对权值和偏置的导数，因为在损失函数的等式中并没有显式的包含他们。因此，我们需要运用链式求导发在来帮助计算导数。

链式法则用于计算损失函数对 W 和 b 的导数。注意，为了简单起见。我们只展示了假设网络只有 1 层的偏导数。
这虽然很简陋，但是我们依然能得到想要的结果—损失函数对权值 W 的导数(斜率)，因此我们可以相应的调整权值。
现在我们将反向传播算法的函数添加到 Python 代码中

为了更深入的理解微积分原理和反向传播中的链式求导法则，我强烈推荐 3Blue1Brown 的如下教程：
Youtube：https://youtu.be/tIeHLnjs5U8
整合并完成一个实例
既然我们已经有了包括前向传播和反向传播的完整 Python 代码，那么就将其应用到一个例子上看看它是如何工作的吧。

神经网络可以通过学习得到函数的权重。而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。
让我们训练神经网络进行 1500 次迭代，看看会发生什么。 注意观察下面每次迭代的损失函数，我们可以清楚地看到损失函数单调递减到最小值。这与我们之前介绍的梯度下降法一致。

让我们看看经过 1500 次迭代后的神经网络的最终预测结果：

经过 1500 次迭代训练后的预测结果
我们成功了!我们应用前向和方向传播算法成功的训练了神经网络并且预测结果收敛于真实值。
注意预测值和真实值之间存在细微的误差是允许的。这样可以防止模型过拟合并且使得神经网络对于未知数据有着更强的泛化能力。
下一步是什么?
幸运的是我们的学习之旅还没有结束，仍然有很多关于神经网络和深度学习的内容需要学习。例如：
? 除了 Sigmoid 以外，还可以用哪些激活函数
? 在训练网络的时候应用学习率
? 在面对图像分类任务的时候使用卷积神经网络
我很快会写更多关于这个主题的内容，敬请期待!
最后的想法
我自己也从零开始写了很多神经网络的代码
虽然可以使用诸如 Tensorflow 和 Keras 这样的深度学习框架方便的搭建深层网络而不需要完全理解其内部工作原理。但是我觉得对于有追求的数据科学家来说，理解内部原理是非常有益的。
这种练习对我自己来说已成成为重要的时间投入，希望也能对你有所帮助

5. 使用python在GPU上构建和训练卷积神经网络

我将对代码进行补充演练，以构建在数据集上训练的任何类型的图像分类器。在这个例子中，我将使用花卉数据集，其中包括102种不同类型的花。需要数据集和代码都可以私信我。

Pytorch是机器学习和Python上的免费软件包，非常易于使用。语法模拟numpy，因此，如果你在python中有一些科学计算经验，那么会相当有用的。贺宽只需几行代码，就可以下载预先训练的数据集，使用定义的变换对图像进丛袭行标准化，然后运行训练。

创建和扩充数据集

为了增加数据集，我使用' google_images_download'API 从互联网上下载了相关图像。显然，您可以使用此API不仅可以扩充现有数据集，还可以从头开始创建自己的数据集。

确保从图像中挑选出异常值(损坏的文件或偶然出现的无关图像)。

图像标准化

为了使图像具有相同的大小和像素变化，可以使用pytorch的transfors模块：

转移学习

从头开始训练的模型可能不是最明智的选择，因为有许多网络可用于各种数据集。简单地说，像edge-和其他简单形状检测器等低级特征对于不同的模型是相似的，即使clasificators是针对不同目的进行训练的。在本项目中，我使用了一个预训练网络Resnet152，只有最后一个完全连接的层重新用于新任务，即使这样也会产生相当好的效果。

在这里，我将除最后一层之外的所有层都设置为具有固定权重（requires_grad = False），因此只有最后层中的参数将通过梯度下降进行更新。

训练模型

下面介绍一下进行训练的函数：

如何获得GPU？

当然，对CPU的训练太慢了。根据我自己的经验，在GPU仅需要一个小时就可以完成12次训练周期，但是在CPU上相同数量的训练周期可能需要花费大约15个小时。

如果您没有本地可用的GPU，则可以考虑使用云GPU。为了加速禅郑亮CNN的训练，我使用了floydhub（www.floydhub.com）上提供的云GPU 。

这项服务非常指的使用：总有很好的文档和大量的提示，所以你会很清楚的知道下一步需要如何去做。在floydhub上对于使用GPU的收费也是可以接受的。

首先，需要将数据集上传到服务器

然后，需要创建项目。需要在计算机上安装floydhub客户端，将数据集上载到其网站并在终端中运行以下命令：

其中'username'是您的登录名，'i'是数据集所在的文件夹。

这样子在训练网络时就会很轻松了

结果和改进想法

得到的模型在数据集上训练了1.5小时，并在验证数据集上达到了95％的准确度。

6. Hopfield神经网络用python实现讲解

神经网络结构具有以下三个特点：

神经元之间全连接，并且为单层神经网络。

每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。

在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网络就会输出一个稳定的恒值。

Hopfield网络可以储存一组平衡点，使得当给定网络一组初始状态时，网络通过自行运行而最终收敛于这个设计的平衡点上。当然，根据热力学上，平衡状态分为stable state和metastable state, 这两种状态在网络的收敛过程中都是非常可能的。

为递归型网络，t时刻的状态与t-1时刻的输出状态有关。之后的神经元更新过程也采用的是异步更新法(Asynchronous)。

Hopfield神经网络用python实现