神经网络

3.3 快速搭建回归神经网络 3.3 快速搭建回归神经网络 Table of contents Torch 中提供了很多方便的途径 同样是神经网络 能快则快 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络. 我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络. 我们用 class 继承了一个 torch 中的神经网络结构 然后对其进行了修改 不过还有更快的一招 用一句话就概括了上面所有的内容! 我们会发现 net2 多显示了一些内容 这是为什么呢? 原来他把激励函数也一同纳入进去了 但是 net1 中 激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的. 这也就说明了 相比 net2 net1 的好处就是 你可以根据你的个人需要更加个性化你自己的前向传播过程 比如(RNN). 不过如果你不需要七七八八的过程 相信 net2 这种形式更适合你. 所以这也就是在我 github 代码 中的每一步的意义啦.

重庆师范大学 数学科学学院; 重庆师范大学 重庆国家应用数学中心， 重庆 401331 【目的】研究解决传统神经网络手动设计网络结构的局限性，并探究差分进化算法对神经网络优化的有效性。【方法】提出了一种基于差分进化算法的多层前馈神经网络的优化设计方案，用以同时完成神经网络的权值空间和网络结构空间的搜索，给出不同场景下的最优网络结构。该算法采用（1+1）-ES二元进化策略，使用一种新的网络结构交叉和变异方法，通过双种群结构共同进化及自适应变异率等策略加快网络结构的搜索以及算法的收敛

循环神经网络（Recurrent Neural Networks）是目前非常流行的神经网络模型，在自然语言处理的很多任务中已经展示出卓越的效果。但是在介绍 RNN 的诸多文章中，通常都是介绍 RNN 的使用方法和实战效果，很少有文章会介绍关于该神经网络的训练过程。 循环神经网络是一个在时间上传递的神经网络，网络的深度就是时间的长度

接着上一节课的内容，这一小节，我们将要对我们建立的神经网络模型的输出结果在不同的训练阶段可视化（visualization）。 建筑和训练神经网络的步骤和上次内容一样 不同的是 这次我们要有可视化的效果。 我们在这里引入了matplotlib这个工具包 用来绘图及数据可视化

卷积神经网络 Convolutional Neural Networks，简称CNN。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，同时也包括关联权重和池化层。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构

在AI时代进行式当中，卷积神经网络(Convolutional Neural Network CNN)是众多电脑视觉深度学习网络的基础与核心，本次课程将重头介绍简易的影像处理基本知识，以及经典的影像特征撷取方式。会详细讲解卷积神经网络的计算流程，以及一些经典的CNN模型，并实际演练CNN的计算过程。我们希望透过介绍卷积神经网络的理论基础并拆解其内部构造，让大家能够参与了解现代深度学习系统的黑盒内部原理，借此将AI技术开放出去，并能够开发自己的卷积神经网络模型从而达到开放与创新的价值

大脑的能耗与信息处理能力与大脑的神经活动息息相关。复杂的神经活动所揭示的神经网络动力学性质及其计算功能的研究方兴未艾，从多层面多角度研究清楚生物脉冲神经网络所处的复杂活动状态及其底层神经生物机制，以及如何支持神经网络达到高能效鲁棒的信息表达与信息处理的机制，对类脑智能技术的开发具有重要的理论意义。在这个报告中，我将介绍随机神经网络的基本动力学特征及其在计算上的功能，以及生物脉冲神经网络的计算鲁棒性的可能机制及其在人工智能算法中的开发应用

深度神经网络在图像识别、语音处理以及机器翻译等领域具有良好的预测性能，但是由于深度神经网络对决策结果可解释性的缺乏以及解决训练开销而寻求的外包训练的安全难以有效保证，都导致深度神经网络存在脆弱性，攻击者可以利用脆弱性对模型做出卓有成效的攻击。学术报告从深度神经网络的一般训练过程出发，讲述了深度神经网络中常见攻击存在的环节以及攻击的效果，详细阐述了深度神经网络典型后门攻击方法，简单分析了最新的后门攻击方法做出的改进以及成效，最后对深度神经网络后门攻击方法的研究前景做了展望。深度神经网络及在其之上改进的神经网络模型在AI领域的预测效果越来越好，后门攻击的存在不会掣肘深度神经网络发展，如何规避后门攻击，增强神经网络模型的鲁棒性，让模型预测结果具有较强的可解释性是未来研究要解决的问题