Python 实现深度学习

 

前言

写在最前, 我把代码和整理的文档放在github上了

https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning

 

最近由于疫情被困在家，于是准备每天看点专业知识，准备写成博客，不定期发布。

博客大概会写5~7篇，主要是“解剖”一些深度学习的底层技术。关于深度学习，计算机专业的人多少都会了解，知道Conv\Pool的过程，也看过论文，做过实验或是解决方案。在写的各种卷积网路 时候，有没有问问自己：这些网络到底是怎么“运作”起来的？如果自己要实现一个具备基本功能的神经网络应该怎么去实现？

知道事物的表面现象，不知事物的本质及其产生的原因是一件很可悲的事情，正如鲁迅所说：What I cannot create, I do not understand. 只有亲自实践去创造一个东西，才算真正弄懂一个问题。

本着“知其然，知其所以然”的目的，会尽可能的用Python库和基本的数学知识，创建经典的深度学习网络。

 

每篇的计划如下：

第一篇介绍numpy库和matplotlib库、读写二进制的方法、pkl等。这些知识会在后面用到，在本篇的最后会以mnist数据集为例，创建处理手写体图片的函数，供后使用。

第二篇介绍感知机。用感知机实现逻辑门、用多层感知机实现复杂逻辑门。

第三篇神经网络的设计与实现。分为上下两部分：

3.1篇增加神经网络的forward。实现激活函数、全连接层的计算、输出层。最后用mnist数据集测试forwarld是否正确；

3.2篇增加神经网络的backward。实现损失函数、梯度、学习算法。最后用mnist数据集测试神经网络的训练。

第四篇引入计算图的思想，用计算图的方式实现乘法层、加法层和激活层。最后用mnist数据集测试这些简单层。

第四篇添加optimization模块。设计实现SGD,momentum，学习率的衰减，adam。 最后用mnist数据集作对比。

第五篇增加一些处理过拟合的方法。实现droupout，权值衰减,。用mnist数据集测试效果

第六篇增加batch-normalization功能。用mnist数据集做测试效果；

第七篇增加conv和pool功能。实现一个lenet-5

前面七篇的代码和博客已经写完了，经过整理以后会陆续发布。就这样吧，加油！

 

 

呼呼，终于抽时间把随笔上传完了；

这里给出传送门：

开篇： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html

基础知识介绍： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314915.html

神经网络的forward实现： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686539.html

计算图的实现：https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686711.html

神经网络的backward的实现： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686684.html

基于计算图的激活层实现： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686729.html

基于计算图的affine层实现： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686743.html

基于计算图构建损失函数、神经网络：https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686752.html

基于计算图的optimization的实现：https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686799.html

过拟合的解决方法和实现：https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686808.html

基于计算图的batch norm实现： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686823.html

卷积的实现与优化（img2ol）:https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686862.html

池化层的实现：https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686936.html

基于计算图的卷积神经网络的实现与可视化：https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686940.html