神经网络

1:感知机，可以看作单层神经网络，

输入：X1-Xn 为输入分量，W1j-Wnj为输入向量权值，theta作为阈值，f为激活函数，

输出：标量O

单层感知机类型一般的线性回归模型，不适合数据量大、复杂的任务

因此，构造多层感知机是必要的。

多层感知机的结构为:

1输入层------2隐藏层------3输出层

多层感知机的关键问题在于如何训练其中各层间的连接权值

↑解决该问题比较流行的方法是----反向传播BP算法

过程如下

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反向传播算法最大的功能就是让多层感知机有了训练手段（因为之前没有此只能基于单层感知机）

卷积神经网络CNN

结构：

1：卷积层----- 提取图像特征，其卷积核权重是共享权值

2：池化层------降低特征图大小，降低后续操作量

3：全连接层----分类、输出使用

图片卷积示意图

文字翻译即左边3×3矩阵按行依次×中间的矩阵，右下角的矩阵同理。然后得出图右的左上右下角2个数

故卷积就是：一个核矩阵在一个原始矩阵上从上往下、从左往右扫描，每次扫描都得到一个结果，将所有结果组合到一起得到一个新的结果矩阵。

代码如下

import torch
from torch import nn

def corr2d(X, K): # X 是输入，K是卷积核
h, w = K.shape # 获取卷积核的大小
Y = torch.zeros((X.shape[0] - h + 1, X.shape[1] - w + 1))
for i in range(Y.shape[0]):
for j in range(Y.shape[1]):
Y[i, j] = (X[i: i + h, j: j + w] * K).sum() # 累加
return Y

X = torch.tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 模拟一个输入
K = torch.tensor([[0, 1], [2, 3]]) # 模拟一个卷积核
corr2d(X, K)

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2：填充：目的是使卷积后图像不失真，方便计算特征图尺寸变化；弥补边界信息丢失

3：步长：卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。我们将每次滑动的行数和列数称为步幅或步长

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该图在高上的步幅为3，在宽上的步幅为2