PPT下載/xiazai/第一章:模式識別概述模式識別及Python實現(xiàn)前言PREFACE模式識別誕生于20世紀20年代，隨著40年代計算機的出現(xiàn)，50年代人工智能的第一次浪潮涌起，模式識別在60年代迅速發(fā)展成一門學科。經過多年的發(fā)展,模式識別研究取得了大量成果，在人工智能、圖像識別、醫(yī)療診斷、語音識別等領域實現(xiàn)了成功應用。但是，鑒于模式識別研究涉及大量復雜問題,現(xiàn)有的理論方法對于解決實際問題仍有局限。為了使讀者全面地掌握模式識別學科的研究現(xiàn)狀，對現(xiàn)有方法的有效性和局限性有較為全面的認知，正確使用基本的模式識別方法，本章主要介紹模式識別的基本概念、模式識別系統(tǒng)的組成及應用,以呈現(xiàn)模式識別的現(xiàn)狀及探究可能的未來發(fā)展方向。123基本概念系統(tǒng)組成基本方法目錄

CONTENT45應用場景本書主要內容PART

1基本概念PART01??BasicConcept??模式識別是指通過一系列數(shù)學方法讓計算機實現(xiàn)對各種事物或現(xiàn)象的分析、描述、判斷、識別的過程，最終目標是使用計算機實現(xiàn)人對外界事物識別和分類的能力。對于具有相似性質的事物，人們常常會根據(jù)其相似性進行分類，從而更全面地掌握客觀事物。模式識別的目的和作用就是面對某一具體事物時，能將其正確地歸入某一類別。例如，在數(shù)字識別任務中，由于人們具有各種書寫習慣，數(shù)字“5”存在不同的寫法。但在本質上，它們都是數(shù)字“5”，屬于同一類別。如何正確地將不同寫法的數(shù)字“5”歸為同一類別，這就是模式識別系統(tǒng)所要實現(xiàn)的。對于一個魯棒的模式識別系統(tǒng)，即使從未見過某種寫法的“5”，也應能正確地將其分到“5”這個類別中去。手寫數(shù)字“5”PART

2系統(tǒng)組成PART02SystemComposition??數(shù)據(jù)獲取預處理特征提取與選擇分類識別模式識別系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取的作用是用計算機可以運算的符號來表示所研究的對象。一般情況下,數(shù)據(jù)獲取需要通過各種儀器或傳感器獲取如腦電圖、心電圖等一維波形,或指紋、照片等二維圖像,以及其他的物理參量或邏輯值。數(shù)據(jù)預處理的作用是去除所獲取信息中的噪聲,增強有用的信息,使信息更有利于后續(xù)識別的處理過程。常用的預處理方法大致有以下幾類：(1)數(shù)據(jù)統(tǒng)計及可視化。(2)數(shù)據(jù)清洗。(3)數(shù)據(jù)增強。為了有效地實現(xiàn)分類識別,需要對原始數(shù)據(jù)進行特征提取與選擇,以得到最能反映分類本質的特征。通過特征提取與選擇可以將高維數(shù)的測量空間中表示的模式變?yōu)樵诘途S數(shù)的特征空間中表示的模式,對所獲取的信息實現(xiàn)從測量空間到特征空間的轉換。分類識別可分為兩方面:分類器設計和分類決策。分類器設計是指將樣本特征空間劃分成由各類占據(jù)的子空間,確定相應的決策分界和判決規(guī)則,使按此類判決規(guī)則分類時錯誤率最低。分類決策是指對于待識別樣本實施同樣的數(shù)據(jù)獲取、預處理、特征提取與選擇,用所設計的分類器進行分類。PART

3基本方法PART03BasicMethod??根據(jù)表示方式分類根據(jù)表示方式的不同，已有的模式識別方法可以分為統(tǒng)計模式識別方法和結構模式識別方法兩類。（1）統(tǒng)計模式識別方法。對于圖像識別問題來說，該方法重要的是找出能反映圖像特點的特征度量，把圖像數(shù)據(jù)進行信息壓縮,來抽取圖像的特征。（2）結構模式識別方法。該方法是把作為一個整體進行分類比較困難的復雜模式分解為若干較簡單的子模式，而子模式又可分解為若干基元，通過對基元的識別來識別子模式，最終達到識別模式。以上兩類模式識別方法相比,結構模式識別方法的訓練較為困難。基本方法模式識別有很多類方法，下面主要介紹根據(jù)表示方式分類和根據(jù)學習方法分類的方法。根據(jù)學習方法分類根據(jù)學習方法進行分類,模式識別方法可以分為監(jiān)督模式識別方法、非監(jiān)督模式識別方法及半監(jiān)督模式識別方法。（1）對于監(jiān)督模式識別問題，能夠獲得一定數(shù)量類別已知的訓練樣本作為學習過程的“導師”，在其分類識別過程中通常人為給定分類準則，通過設計有監(jiān)督的學習過程使系統(tǒng)能完成特定的識別任務。（2）對于非監(jiān)督模式識別問題，訓練樣本的類別是未知的,通過考查訓練樣本之間的相似性來進行分類識別，也稱作“聚類”。在實際應用中，無類別標簽的樣本數(shù)據(jù)易于獲取,而有類別標簽的樣本數(shù)據(jù)收集成本較大，標注一般也比較費時費力。在這種情況下,半監(jiān)督模式識別方法更適用。PART

4應用場景PART04ApplicationScenario??應用場景（1）圖像識別為基礎的智能視頻監(jiān)控技術。（2）汽車自動駕駛領域。（3）圖像檢索。（4）對動態(tài)視頻、音頻等其他形式多媒體信息的檢索。圖像識別與檢索生物特征識別語音識別文字識別文字識別技術可以把紙張文檔和拍照文本圖像變成電子文本，具有廣泛的應用價值，包括：印刷體光學字符識別、手寫體文字識別、手寫體數(shù)字識別。以人臉圖像識別為代表的生物特征識別技術在邊檢通關、居民證照、公安司法、信息網(wǎng)絡等公共安全領域和門禁、考勤、學校、醫(yī)院、超市等民用領域都得到了廣泛應用。以隱馬爾可夫模型和統(tǒng)計語言模型為基礎的語音識別技術近期獲得了較大進展。這一時期的語音識別技術多應用于語音評測、聲訊服務和安全監(jiān)控等領域。PART

5本書主要內容PART05?MainContents??輸入標題全書共分9章。第1章是模式識別概述。結合實例講述模式識別的基本概念和模式識別系統(tǒng)的基本組成,同時也展示了模式識別廣闊的應用空間。第2章是線性分類器。介紹了經典的Fisher線性判別分析、感知準則函數(shù)和多類線性分類器。第3章是貝葉斯分類器。重點講述作為理論基礎的貝葉斯決策理論,還介紹了基于正態(tài)分布的最小錯誤率貝葉斯分類器和樸素貝葉斯分類器。第4章是概率密度函數(shù)估計。介紹基于概率密度函數(shù)的基本估計方法,包括最大似然估計、近鄰估計和Parzen窗口估計。第5章介紹了其他幾種常用的分類方法,包括近鄰法、支持向量機、決策樹和隨機森林。第6章是特征提取與選擇。包括主成分分析、多維尺度分析和特征選擇方法。第7章是聚類分析。介紹了非監(jiān)督模式識別方法,包括基于模型的方法、動態(tài)聚類方法和分級聚類方法。第8章是深度神經網(wǎng)絡。包括經典的卷積神經網(wǎng)絡(CNN)和循環(huán)神經網(wǎng)絡(RNN)。第9章是模式識別在圖像分析中的應用與發(fā)展。綜合前8章介紹的模式識別方法,介紹一些經典的模式識別系統(tǒng),包括人耳識別系統(tǒng)、手寫體數(shù)字識別系統(tǒng)、中文文本分類系統(tǒng)設計等本書主要內容謝謝觀看THANK

YOUPPT下載/xiazai/第二章:線性分類器模式識別及Python實現(xiàn)前言PREFACE模式識別的基本問題之一就是通過特定的方式找到不同類別樣本之間的分界面，實現(xiàn)對不同類別樣本的分類。一種最直接的方法就是直接使用樣本設計分類器，其基本思想是:假定判別函數(shù)的形式是已知的，用樣本直接估計判別函數(shù)中的參數(shù)。但在實際應用中，通常不知道判別函數(shù)的最優(yōu)形式，此時可以根據(jù)對問題的理解設定判別函數(shù)的類型，進而利用樣本求解判別函數(shù)。因此，需要考慮三方面的問題:判別函數(shù)的類型、分類器設計的準則以及使用何種算法計算出最優(yōu)的判別函數(shù)參數(shù)。本章主要介紹線性分類器的設計方法。123基本概念Fisher線性判別分析感知器算法目錄

CONTENT45廣義線性判別函數(shù)多類線性分類器PART

1基本概念PART01??BasicConcept??

(4)線性可分樣本與線性不可分樣本：如果兩類樣本之間有明確的分界線，且可以使用如圖(a)所示的直線將兩類樣本分開，則稱這些樣本是線性可分的；如果兩類樣本之間并沒有明確的分界線，無法使用一條直線將其分開，我們稱樣本是線性不可分的，如圖(b)所示。

下圖給出了在特征空間維度為2時線性判別函數(shù)的幾何解釋。

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2Fisher線性判別分析PART02FisherLinearDiscriminantAnalysis(1)基本思想：尋找一個投影方向，使不同類的樣本投影后相隔盡可能遠，同類的樣本投影后分布盡可能聚集。對于兩類的線性分類問題來說，可以將所有的樣本點從高維特征空間投影至某個方向上，在投影后的一維特征空間中尋找一個閾值點將兩類樣本區(qū)分開來。過閾值點且與投影方向垂直的超平面就是該分類問題的決策面。(2)目標：解決如何對樣本進行投影以及投影后如何尋找樣本劃分閾值的問題。即：找到一個投影方向，使得投影后兩類樣本的類間距離盡可能大、類內距離盡可能小。有利于分類的投影方向不利于分類的投影方向

PART

3感知器算法PART03PerceptronAlgorithm??

感知器模型

解向量和解區(qū)示意圖

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4廣義線性判別函數(shù)PART04GeneralizedLinearDiscriminantFunction

非線性判別函數(shù)示例

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5多類線性分類器PART05?MulticlassLinearClassifier??

采用兩分法實現(xiàn)多類分類器時可能出現(xiàn)的“歧義”區(qū)域

多類線性分類器

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YOUPPT下載/xiazai/第三章:貝葉斯分類器模式識別及Python實現(xiàn)前言PREFACE貝葉斯決策理論是處理模式識別分類問題的基本理論之一，對分類器的設計具有重要的指導意義。貝葉斯決策理論的基本思想是，給定具有特征向量的待識別樣本，計算其屬于某一類的概率，并將它屬于某一類的概率值作為后續(xù)分類決策的依據(jù)。在具體實際應用過程中，我們往往需要首先根據(jù)訓練樣本來估計各類的概率密度函數(shù)，然后再進行分類決策。在使用貝葉斯分類器時，我們要求滿足以下兩個前提條件：（1）每類樣本的概率密度函數(shù)是已知的；（2）樣本的類別數(shù)是已知的。本章將詳細介紹在滿足以上兩個條件的前提下，貝葉斯分類器的設計方法。123基本概念貝葉斯決策貝葉斯分類器目錄

CONTENTPART

1基本概念PART01??BasicConcept??

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2貝葉斯決策PART02BayesianDecision

最小錯誤率貝葉斯決策錯誤率

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3貝葉斯分類器PART03BayesianClassifier??

先驗概率不同時的決策面

先驗概率相同時的決策面

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YOUPPT下載/xiazai/第四章:概率密度函數(shù)估計模式識別及Python實現(xiàn)前言PREFACE對于類條件概率密度函數(shù)的估計，可分為參數(shù)估計和非參數(shù)估計兩類。在參數(shù)估計中，概率密度函數(shù)的形式是已知的，但其中的部分或全部參數(shù)是未知的。此時，概率密度函數(shù)的估計問題就是利用樣本集對概率密度函數(shù)的某些參數(shù)進行估計。最常用的參數(shù)估計方法主要有最大似然估計和貝葉斯估計。其中，最大似然估計是把參數(shù)看作是確定性的量，只是其取值未知。貝葉斯估計則把待估計的參數(shù)看成是符合某種先驗概率分布的隨機變量。在非參數(shù)估計中，概率密度函數(shù)的形式是未知的，直接利用學習樣本對概率密度函數(shù)進行估計。常用的非參數(shù)估計方法主要有Parzen窗估計法和近鄰估計法。123基本概念最大似然估計方法貝葉斯估計與貝葉斯學習目錄

CONTENT4非參數(shù)估計PART

1基本概念PART01??BasicConcept??

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2最大似然估計方法PART02MaximumLikelihoodMethod

最大似然估計示意圖

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3貝葉斯估計與貝葉斯學習PART03BayesianEstimationandBayesianLearning???

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4非參數(shù)估計PART04NonparametricEstimation

對某樣本集的部分樣本點的概率估計

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YOUPPT下載/xiazai/第五章:其他典型分類方法模式識別及Python實現(xiàn)123近鄰法支持向量機決策樹目錄

CONTENT4隨機森林5Boosting方法PART

1近鄰法PART01NearestNeighborMethod??

③壓縮近鄰法：基本思想：是在樣本剪輯的基礎上，再去掉一部分靠近兩類中心的樣本，有助于進一步縮短計算時間和降低存儲要求。壓縮近鄰法中定義了兩個存儲器A和B，其中A用來存放即將生成的樣本集，B用來存放原樣本集。步驟：（1）隨機挑選一個樣本放在存儲器A中，其它樣本放在存儲器B中。（2）用當前存儲器A中的樣本按最近鄰法對存儲器B中的樣本進行分類，假如分類正確，該樣本放回存儲器B；否則放入存儲器A。（3）重復上述過程，直到在執(zhí)行中沒有一個樣本從存儲器B轉到存儲器A或者存儲器B為空為止。PART

2支持向量機PART02SupportVectorMachine1.線性可分的情況：SVM最初是從線性可分的情況發(fā)展而來的。如圖所示，圓點和方點各代表一類樣本，H為分界線，H1和H2分別為過兩類中距離分界線最近的樣本且與分界線平行的直線。H1和H2之間的距離稱為分類間隔，處在隔離帶的邊緣上的樣本稱為支持向量。最優(yōu)分類線就是要求分類線不但能將兩類樣本正確分類，而且使分類間隔最大。推廣到高維空間，最優(yōu)分類線就變?yōu)榱俗顑?yōu)分類面。線性可分情況下的SVM最優(yōu)分類

線性不可分問題非線性劃分

PART

3決策樹PART03DecisionTree?前面介紹的線性、非線性分類器等分類方法，針對的樣本特征都是數(shù)值特征。然而在實際生活中，對象的特征有些不是數(shù)值特征，如人的性別、國籍、等，只能比較相同或不相同，無法比較相似性和大小，這類特征叫做名義特征；還有一類特征有些是數(shù)值，如學號、手機號等，有些不是數(shù)值，如學歷的級別：初中、高中、本科都存在順序但沒有尺度，這類特征叫作序數(shù)特征。雖然有方法可以將非數(shù)值特征轉化為數(shù)值特征，但也存在相應的弊端。直接利用非數(shù)值特征對樣本分類將有效避免部分問題。決策樹方法是一種針對非數(shù)值特征的分類方法。在日常生活中，我們常用決策樹的思想做出決策與分類。如左圖是某公司入職申請情況。小張打算入職該公司，而且他不知道面試官的決策思路，但他了解編號1到6員工的信息以及錄用結果。雖然沒有一例和小張情況相同，但他通過對表5-1進行建模得到決策樹進行分類，大致得到了自己的申請結果。表5-1某公司入職申請數(shù)據(jù)基本概念決策樹是常見的分類方法，是一種對實例進行分類的樹形結構。決策樹由一系列節(jié)點組成，節(jié)點分為內部節(jié)點和葉結點，左圖為小張畫出的決策樹。方形的節(jié)點為內部節(jié)點，橢圓的節(jié)點為葉節(jié)點，頂部的內部節(jié)點稱為根節(jié)點。每一個內部節(jié)點代表一個屬性和相應的決策規(guī)則，內部節(jié)點下面的分支表示不同的判斷結果，如果分支后面是葉節(jié)點，說明已經能夠得到該樣例的分類；如果分支后面是內部節(jié)點，則需要根據(jù)該樣例的其他屬性做出判斷，直到遇到葉節(jié)點。如果決策樹中每個內部節(jié)點下都只有兩條分支，那么可以被稱為二叉樹，否則稱為多叉樹。如果樣例的分類只有兩種，那么該模型是二分類模型，否則是多分類模型。下圖的決策樹就是一個二叉樹，且該模型是二分類模型。需要注意的是，一個屬性可以在樹的多個不同分支出現(xiàn)，如果該公司面對一個月薪要求大于等于15000的博士應屆生時，還要考慮年齡是否超過40歲，則決策過程可以表示為如右圖所示的模型。有多種構造決策樹的方法，這些方法都是從根節(jié)點出發(fā)，依次對屬性進行分類。分類決策樹的構造分為以下3步。（1）確定分割規(guī)則?；蛘哒f確定劃分的屬性及其閾值，將數(shù)據(jù)劃分成不相交的子集，再為每個子集確定劃分屬性。如圖5-1所示，優(yōu)先選擇“月薪”這一屬性并以15000為閾值，將數(shù)據(jù)劃分為大于等于15000的2、3、5、6為一組；和小于15000的1、4為一組；再為小于15000的一組選擇“年齡”這一屬性并以25為閾值繼續(xù)劃分。（2）確定葉節(jié)點。確定當前節(jié)點是繼續(xù)分割還是作為葉節(jié)點，判斷的標準是：如果當前節(jié)點中每個成員都屬于相同的類，那么就可以當作葉節(jié)點；否則繼續(xù)選擇屬性對該節(jié)點的成員進行劃分。（3）把類別賦予葉節(jié)點。下圖是由前面表的數(shù)據(jù)歸納成的另一種決策樹。選擇哪一個屬性來劃分當前節(jié)點成員直接決定決策樹的結構。這就需要一種指標來評價每個屬性，從中選取最優(yōu)者。評價指標包括信息增益、信息增益率、基尼指數(shù)等，相應的決策樹算法就分為ID3、C4.5、CART等。

5.剪枝處理決策樹龐大有可能導致在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)與訓練數(shù)據(jù)差別很大，即過擬合的情況。決策樹越復雜，過擬合的程度越高。為了避免過擬合，需要對決策樹進行剪枝。一般情況下，有兩種剪枝策略，分別是預剪枝和后剪枝。預剪枝就是控制決策樹的生長。在決策樹生長過程中，每個節(jié)點在劃分前，先對其進行估計，如果該節(jié)點的劃分不能提升決策樹的泛化性能，那么不再劃分該節(jié)點并設為葉節(jié)點。對于決策樹的泛化性能，可以將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集，使用節(jié)點劃分前后決策樹在測試集上的正確率來體現(xiàn)泛化性能。用表5-2和表5-3的蘋果數(shù)據(jù)集詳細說明剪枝過程。

預剪枝使得決策樹部分分支沒有生長，這一定程度上降低了過擬合的風險。但有些分支的生長雖然不能提升決策樹的泛化性能，其后續(xù)的分支有可能提升泛化性能。預剪枝使這種類型的分支無法生長，導致決策樹有欠擬合的風險。后剪枝是在決策樹生長完后再對其進行修剪。其核心思想是：從葉節(jié)點出發(fā)，如果減去具有相同父節(jié)點的葉結點會使決策樹的泛化性能提升，則執(zhí)行剪枝，并將父節(jié)點作為新的葉節(jié)點。以回溯的形式剪去不必要的節(jié)點，直到沒有可剪枝的節(jié)點為止。表5-2的蘋果數(shù)據(jù)集不進行剪枝，則可生成如下圖1所示的決策樹。對圖1所示決策樹進行后剪枝操作，決策樹經過一次后剪枝操作得到的決策樹，如圖2所示。剪枝后的決策樹在驗證集上的精度為85.71%，與沒有剪枝的決策樹的精度相同，決策樹的泛化性能沒有變化。這種情況下選擇更簡潔的決策樹，同時合并同一父節(jié)點下相同類別的葉節(jié)點，得到如圖2所示的決策樹。對于當前決策樹，繼續(xù)判斷是否需要剪枝。如果繼續(xù)剪枝，決策樹僅剩根節(jié)點，根據(jù)訓練集樣本類別數(shù)，根節(jié)點類別為“是”或“否”都可以，在驗證集上的精度分別為42.85%和57.14%，均小于剪枝前的85.71%，所以當前決策樹不需要剪枝。一般情況下，后剪枝決策樹比預剪枝決策樹擁有更多分支，欠擬合風險更小，泛化性能更好。但由于后剪枝前需要先生成完整決策樹，所以后剪枝決策樹訓練時間更久。圖1蘋果數(shù)據(jù)集不剪枝時對應的決策樹圖2進行一次后剪枝操作的決策樹圖3合并相同類別葉節(jié)點的決策樹

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4隨機森林PART04RandomForest

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5Boosting方法PART05??BoostingMethods?

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YOUPPT下載/xiazai/第六章:特征提取與選擇模式識別及Python實現(xiàn)123基本概念類別可分性判斷依據(jù)主成分分析法目錄

CONTENT4多維尺度分析5特征選擇方法PART

1基本概念PART01BasicConcept??特征維數(shù)災難：當特征小于某值時，分類器的性能隨著特征個數(shù)的增加而增加，當特征個數(shù)大于某值時，分類器性能不升反降2.特征降維：以人體識別為例，選擇其中一個或者兩個有代表性的特征即可完成任務，無需將每個特征都進行識別。這種減少特征數(shù)量的過程被稱為“特征降維”。3.特征選擇與特征提取：降低特征空間維數(shù)有兩種方式：特征選擇和特征提取，特征選擇是從D個特征中選出d（d＜D）個特征；特征提取是通過適當?shù)淖儞Q把D個特征轉換成d（d＜D）個新特征。特征選擇是通過計算的方法從原特征中挑選出最具有辨別能力的特征；特征提取是通過某種數(shù)學變換產生新的特征。兩種方法都可以降低特征空間維數(shù)，減小分類器的計算量，使分類器更容易實現(xiàn)；另一方面，還可以消除特征之間可能存在的相關性，提高分類效率。特征選擇和特征提取不是完全分離的，在一些問題中，可以先進行特征選擇，去掉對分類任務沒有幫助的特征，然后再對選擇出的具有辨別能力的特征進行特征提取。

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2類別可分性判斷依據(jù)PART02ClassSeparabilityCriteria

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3主成分分析法PART03PrincipalComponentAnalysis?

下圖給出一個對二維空間數(shù)據(jù)進行主成分分析的示例。在很多情況下，經過分析，排在后面的主成分往往表明它們所包含的信息具有隨機性，并且對整個特征分析的過程來說影響較小。此時可以對原特征進行主成分變化后，將后幾個本征值很小的主成分置零，再進行主成分分析的逆變換，就可以實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)的降噪。

主成分分析示例

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4多維尺度分析PART04MultidimensionalScaling1.基本概念多維尺度法(Multidimensionalscaling，MDS)也稱作“多維排列模型”、“多維標度”，是一種經典的數(shù)據(jù)映射方法。MDS可以將多維空間中的樣本點按照比例進行縮放，并在二維或者三維的低維度狀態(tài)下表示出來。多維尺度法可以分為度量型和非度量型。度量型MDS根據(jù)原空間中樣本間的距離或是不相關性關系，從定量的角度進行度量，使得低維空間下依舊可以很好的保持原有維度樣本之間的距離數(shù)量關系；非度量型MDS不再保留定量關系，而是將原空間樣本之間的距離或不相關性關系，定性的在低維空間中表示，僅僅確定樣本間的順序關系，但無法進行詳細比較。以地圖舉例，多維尺度法，將原本的三維城市關系盡可能的表示到二維平面上，使得二維的地圖中的城市間的距離可以將實際中的距離更好的表示出來?？梢钥吹剑瑢⒊鞘虚g三維數(shù)據(jù)進行MDS處理后得到的結果與我們平時所常見的地圖一致。

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5特征選擇方法PART05??BoostingMethods?最優(yōu)搜索算法（分支定界法）分支定界法（branchandbound，BAB）是一種自頂向下的全局搜索算法，其基本思想是根據(jù)每種特征的重要性生成一棵由不同特征選擇組成的樹，再按一定規(guī)律進行搜索，最終得到全局最優(yōu)解，而不必遍歷整棵樹。分支定界法可以分為兩步：生成特征樹和搜索回溯。下面以從6個特征中挑選2個特征來舉例說明，如圖所示。分支定界法示意圖

分支定界法搜索回溯示意圖

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YOUPPT下載/xiazai/第七章:聚類分析模式識別及Python實現(xiàn)前言PREFACE前幾章主要討論了數(shù)據(jù)集中樣本類別已知情況下的分類器設計，這些方法都屬于有監(jiān)督學習的范疇。一般來說，有監(jiān)督模式識別往往需要提供大量已知類別的樣本，但是，在很多實際情況中，這是有困難的。此時，如何根據(jù)給定的未知標簽的數(shù)據(jù)集實現(xiàn)對測試樣本的正確分類是一個值得關注的問題。這就是非監(jiān)督模式識別的問題，聚類問題屬于一種典型的非監(jiān)督模式識別問題，聚類問題所用的方法叫做聚類分析方法。本章主要講述聚類分析方法中的典型方法，包括基于模型的方法、基于密度的方法、動態(tài)聚類方法以及分級聚類方法。在講述聚類方法的同時，也會講述聚類方法用到的距離相似性度量和聚類準則等概念。123基于模型的方法動態(tài)聚類方法基于密度的聚類算法目錄

CONTENT4分級聚類方法PART

1基于模型的方法PART01??Model-BasedMethod??如果事先已經知道樣本在特征空間的概率分布，那么可以使用基于模型的方法來解決聚類問題?；谀Ｐ偷姆椒ㄓ泻芏喾N，本節(jié)主要講述比較常用的單峰子集分離的方法。左圖是一個樣本數(shù)據(jù)集的密度分布形式，根據(jù)密度分布圖可以看到這個樣本集中的數(shù)據(jù)在特征空間中大多是集中到兩個峰值附近，對于這種聚類問題，通過單峰子集分離的方法可以從兩個單峰的中間把樣本數(shù)據(jù)分為兩類。示例中樣本數(shù)據(jù)的特征只有一維，單峰子集的尋找比較容易。如果樣本數(shù)據(jù)的特征是高維，則相對比較困難，因此人們通常使用投影的方法，將樣本數(shù)據(jù)根據(jù)某種準則投影到一維坐標上，然后在一維上尋找單峰，再使用單峰子集分離的方法解決聚類問題。單峰子集實例圖

例7.1設樣本分布在下圖中的A，B，C三個子集中，請使用單峰子集分離的方法完成聚類劃分。

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2動態(tài)聚類方法PART02DynamicClusteringMethod??如果事先不知道樣本在特征空間的概率分布，那么就無法使用上一節(jié)所講的基于模型的方法。此時，需要使用其他聚類方法來解決聚類問題。動態(tài)聚類方法是實際中被普遍采用的一種聚類方法，動態(tài)聚類方法一般具備以下三個要點：（1）選定某種距離度量作為樣本間的相似性度量。（2）確定某個評價聚類結果質量的準則函數(shù)。（3）給定某個初始分類，然后用迭代算法找出使準則函數(shù)取得極值的最好聚類結果。

例7.2 下圖為一樣本集的樣本分布情況，試用C均值算法進行聚類，c為2。

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3基于密度的聚類算法PART03Density-BasedClusteringAlgorithm??

1.DBSCAN算法DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪聲的基于密度的聚類方法）是一種基于密度的空間聚類算法。該算法將具有足夠密度的區(qū)域劃分為簇，并在具有噪聲的空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，它將簇定義為密度相連的點的最大集合。具體步驟如下：（1）在樣本中隨機選擇一個點。規(guī)定圓的半徑Eps和圓內最少樣本個數(shù)MinPts，如果在指定半徑Eps的圓內有足夠多（≥MinPts）的樣本點，那么認為圓心是某一簇的點；如果圓內樣本點的個數(shù)小于MinPts，則被標記為噪聲點。（2）將臨近點作為種子點，遍歷所有的種子點，如果該點被標記為噪聲點，則重新標記為聚類點；如果該點沒有被標記過，則標記為聚類點。并且以該點為中心，Eps為半徑畫圓，如果圓內點數(shù)大于等于MinPts，則將圓內的點添加到種子點中（被添加過的點需要重復添加）。（3）重復步驟（2），直到全部種子點被遍歷完。（4）標記完一簇以后，重新尋找一個未被標記的點，開始新一輪的聚類。DBSCAN算法需要手動輸入兩個參數(shù)：半徑Eps和以Eps為半徑的圓內最小樣本數(shù)MinPts。DBSCAN算法優(yōu)點和缺點如下：【算法優(yōu)點】（1）不需要輸入聚類個數(shù)，可以對任意形狀的稠密數(shù)據(jù)集進行聚類。（2）可以在聚類的同時發(fā)現(xiàn)噪聲。【算法缺點】（1）當樣本集的密度不均勻、聚類間距相差很大時，聚類質量較差，則不適合使用DBSCAN算法進行聚類。（2）當樣本集較大時，聚類收斂時間較長。（3）調參相對于傳統(tǒng)的K-Means之類的聚類算法稍復雜，主要需要對距離閾值R，鄰域樣本數(shù)閾值MinPts聯(lián)合調參，不同的參數(shù)組合對最后的聚類效果有較大影響。2.增量DBSCAN聚類算法當移動對象軌跡數(shù)據(jù)呈非均勻分布特性時，采用基于密度的聚類方法較為合適。傳統(tǒng)DBSCAN算法是一種基于密度的聚類算法，因具有較強的抗噪聲干擾和發(fā)現(xiàn)任意形狀聚簇等優(yōu)點而廣受歡迎。當面對海量的移動對象的軌跡數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)DBSCAN算法具有較高的復雜度。對于新增數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)DBSCAN算法會對整個數(shù)據(jù)集進行重新聚類，從而無法利用現(xiàn)有的聚類結果，造成極大的資源浪費。為了提高傳統(tǒng)DBSCAN算法的聚類質量和聚類效率，可以使用增量DBSCAN算法，該類算法通過增量聚類來實時動態(tài)地更新聚類結果，具有更廣泛的應用場景。DBSCAN算法的目的在于查找密度相連的最大對象集合，其基本思想是通過遍歷集合中的每個點對象來生成簇。對于新增數(shù)據(jù)，增量DBSCAN聚類算法得到的結果，與用傳統(tǒng)DBSCAN算法重新聚類得到的結果是一樣的，這就是增量DBSCAN聚類算法的等價性。具有等價性是增量DBSCAN聚類算法，較之于其他增量聚類算法的最大優(yōu)點。

針對原始聚類局部集的不同變化，對新增數(shù)據(jù)和現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行相應的增量處理，直至增量數(shù)據(jù)集Δx中所有數(shù)據(jù)處理完成。對于增量數(shù)據(jù)集的插入，增量DBSCAN聚類算法可能出現(xiàn)的四種情況具體如下：（1）添加噪聲點

插入數(shù)據(jù)對象x后，若，則x成為噪聲點，初始聚類數(shù)據(jù)的聚類狀態(tài)保持不變。因為新增數(shù)據(jù)x的插入，沒有對其Eps鄰域內的原有數(shù)據(jù)造成影響，如圖(a)所示，插入對象x后，初始聚類集沒有發(fā)生任何變化，所以x為噪聲。（2）形成新的類簇

插入數(shù)據(jù)對象x后，若，且，則對象P在x插入之前為噪聲點，x插入之后，P成為核心對象，且P不屬于任何一個現(xiàn)有的類簇。在密度可達的對象里不存在已有類簇的核心對象時，將創(chuàng)建一個新類。如圖(b)，插入x之前，P不滿足核心對象的條件，x的插入使P成為核心對象。（3）歸入現(xiàn)有類簇

插入數(shù)據(jù)對象x后，若，且所包含的全部核心對象在x插入之前屬于同一類簇，如圖(c)所示，則增量數(shù)據(jù)對象x剛好歸入該類簇。此外，還有另外一種特殊情況：所包含的核心對象來自于不同的類簇，當x插入之后，不同類簇間依然密度不可達，如圖(d)所示，則增量數(shù)據(jù)對象x在類簇C1和C2中選擇其中一個歸入。（4）合并多個類簇

插入數(shù)據(jù)對象x后，若，且所包含的核心對象屬于不同的類簇，由于x的插入，這些包含不同核心對象的不同類簇成為密度可達，則將這些密度可達的類簇合并為一個新簇。2、刪除一個對象雖然在增量聚類中，大部分情況下只會插入數(shù)據(jù)，但刪除數(shù)據(jù)同樣會引起初始聚類集的變化。下面討論當刪除一個初始聚類集中的對象x時，初始聚類結果集的變化情況。當刪除一個數(shù)據(jù)對象x時，初始聚類結構也可能出現(xiàn)四種情況：噪聲、當前類簇被撤銷、減少當前類簇中的對象、當前類簇分裂。針對這四種不同情況的處理如下：（1）噪聲

如果被刪除對象x是一個噪聲，則直接刪除，其他數(shù)據(jù)對象保持不變。（2）當前類簇被撤銷

當一個數(shù)據(jù)對象x被刪除，若，且x在刪除前是一個核心對象，同時x的Eps鄰域內不存在其它核心對象，則刪除x的同時，將鄰域內的其他對象標記為噪聲。（3）減少當前類簇中的對象

當一個數(shù)據(jù)對象x被刪除，若，且x的Eps鄰域內的核心對象互相密度可達，則刪除x后，一部分對象仍然屬于這個類簇，而另一部分對象被標記為噪聲。（4）當前類簇分裂

當一個數(shù)據(jù)對象x被刪除，若，且x的Eps鄰域內不存在能夠相互直接密度可達的核心對象，同時也不能與其他類簇核心對象彼此密度直接可達，則該類簇將被分為多個類簇。3.KANN-DBSCAN傳統(tǒng)的DBSCAN算法需要人為確定Eps和MinPts參數(shù)，參數(shù)的選擇直接決定了聚類結果的合理性，因此提出了一種新的自適應確定DBSCAN算法參數(shù)的算法，即KANN-DBSCAN算法，該算法基于參數(shù)尋優(yōu)策略，通過利用數(shù)據(jù)集自身分布特性生成候選Eps和MinPts參數(shù)，自動尋找聚類結果的簇數(shù)變化穩(wěn)定區(qū)間，并將該區(qū)間中密度閾值最少時所對應Eps和MinPts參數(shù)作為最優(yōu)參數(shù)。KANN-DBSCAN算法的具體步驟如下：（1）輸入數(shù)據(jù)集，求數(shù)據(jù)集每個樣本的K-最近鄰距離；（2）求K-平均最近鄰距離作為Eps；（3）求所有樣本Eps范圍內的樣本點數(shù)，并求數(shù)學期望作為MinPts；（4）求密度閾值；（5）將成對的參數(shù)輸入DBSCAN尋找最優(yōu)簇數(shù)；（6）選擇簇數(shù)為N時對應的最大K數(shù)作為最優(yōu)K數(shù)。4.VDBSCAN算法傳統(tǒng)的密度聚類算法不能識別并聚類多個不同密度的簇，對此提出了變密度聚類算法VDBSCAN，針對密度不穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集，可有效識別并同時聚類不同密度的簇，避免合并和遺漏?；舅枷胧歉鶕?jù)k-dist圖和DK分析，對數(shù)據(jù)集中的不同密度層次自動選擇一組Eps和MinPts值，分別調用DBSCAN算法。PART

4分級聚類方法PART04HierarchicalClusteringMethod??

分級聚類方法也叫做層次聚類方法，同樣是聚類分析方法中比較常見的一種方法。層次聚類分為凝聚式層次聚類和分裂式層次聚類。在ISODATA算法中，我們了解到了分裂和合并操作。在分級聚類方法中，也有分裂和合并操作。凝聚式層次聚類，在初始階段將每一個樣本點都視為一個類，之后每次合并兩個距離最近的類，直到所有樣本被合并到兩個類中。分裂式層次聚類，在初始階段將整個樣本集視為一個類，之后每次分裂出一個類，直到最后剩下單個點的類為止。分級聚類的步驟很簡單，這里主要闡述分裂式層次聚類的算法步驟：（1）初始階段，每個樣本形成一個類。（2）執(zhí)行合并操作，計算任意兩個類之間的距離，把距離最小的兩個類合并為一類，記錄下這兩個類之間的距離，其余類保持不變。（3）判斷是否所有的樣本被合并到兩個類中，若是則結束，否則轉步驟（2）。通常使用聚類樹，也叫做系統(tǒng)樹圖來描述分級聚類的結果，如左圖下半部分所示。圖中A，B，C等均為樣本，兩個樣本合并則把兩個節(jié)點用樹枝連起來，樹枝的長度反映兩個樣本之間的距離。在圖上半部分中，可以看到A，B距離近，則連接A，B的樹枝短。聚類樹的畫法也可以從上往下畫，即聚類樹的上半部分是樣本節(jié)點。在聚類樹的繪制中，樣本節(jié)點的順序也可以不固定，同一類中的兩個節(jié)點可以左右互換，這并不影響最終聚類的結果。分級聚類算法的缺點：與C均值算法類似，分級聚類算法也是一種局部搜索算法。在某些情況下，該算法對樣本的噪聲比較敏感，當樣本數(shù)目較少時，個別樣本的變動會導致聚類結果發(fā)生很大變化，當樣本數(shù)目逐漸增多時，這種影響會逐漸減小。

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YOUPPT下載/xiazai/第八章:深度神經網(wǎng)絡模式識別及Python實現(xiàn)前言PREFACE深度學習是目前人工智能和機器學習領域最受關注的研究方向，它通過分層結構的分階段信息處理來探索特征學習和模式分類，其本質是計算觀測數(shù)據(jù)的分層表示。研究者們在研究中發(fā)現(xiàn)人類的視覺功能是一個不斷抽象和迭代的過程，是低層到高層的特征抽象過程，通過逐步地提取特征，從而形成不同層次的特征，高層的特征是通過組合低層特征形成的，越高層次的特征，其特征分辨性能越好。受到人類視覺功能不斷抽象和迭代的啟發(fā)，深度學習應運而生。深度學習的目的是構造一個類似人腦的分層結構，逐層地提取越來越抽象的特征，建立一種從低層輸入到高層語義的對應關系，它通過模仿人腦的機制來理解數(shù)據(jù)。深度學習的成功在于，它把原始數(shù)據(jù)通過一些簡單非線性的模型轉變成為更高級別、更加抽象的表達。這個過程不需要利用人工進行設計，而是使用一種通用的學習過程，從數(shù)據(jù)中自動地進行學習。123卷積神經網(wǎng)絡循環(huán)神經網(wǎng)絡注意力機制目錄

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1卷積神經網(wǎng)絡PART01??ConvolutionalNeuralNetwork??

在20世紀60年代，Hubel和Wiesel發(fā)現(xiàn)，當研究貓腦皮層中局部敏感和方向選擇的神經元時，它們獨特的網(wǎng)絡結構可以有效降低反饋神經網(wǎng)絡的復雜性。在此基礎上，兩人提出了卷積神經網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）。

現(xiàn)在CNN已經成為許多科學領域的熱點之一，特別是圖像處理領域。由于CNN可以直接輸入原始圖像，而不必對圖像進行繁瑣的預處理操作，因而得到了更為廣泛的應用。

卷積神經網(wǎng)絡是一類包含卷積運算的深度前饋神經網(wǎng)絡，是深度學習代表性網(wǎng)絡之一。卷積神經網(wǎng)絡擅長處理具有類似網(wǎng)格結構的數(shù)據(jù)，比如由像素組成的圖像數(shù)據(jù)，因此在計算機視覺領域應用得最為廣泛。卷積神經網(wǎng)絡以“卷積”命名，代表至少在網(wǎng)絡的一層中使用卷積運算來代替一般的矩陣乘法運算。通常來講，卷積神經網(wǎng)絡包括輸入層、卷積層、池化層和輸出層。

在處理圖像數(shù)據(jù)時，卷積核通過滑動窗口的方式，提取圖像中的特征（1）卷積核大小可以是小于輸入圖像尺寸的任意值，卷積核的大小代表了感受野的大小，卷積核越大，可提取的特征越復雜。（2）步長是卷積核在特征圖上每次滑動的距離，步長為1時，卷積核會逐個掃過特征圖中的每個元素。（3）填充是在輸入特征圖周圍填充一定數(shù)量的常數(shù)，一般是0和1。隨著卷積層的增多，輸出特征圖會越來越小，通過在輸入特征圖周圍進行填充，可以靈活地控制輸出特征圖的大小。卷積層參數(shù)包括卷積核大小、步長和填充，三者共同決定了卷積層輸出特征圖的尺寸，是卷積層的超參數(shù)。卷積神經網(wǎng)絡中另一個十分重要的網(wǎng)絡層為池化層，在卷積層完成特征提取后，輸出的特征圖會被送到池化層進行特征選擇和聚合。池化層中常用的池化操作有最大池化和平均池化，最大池化表示對區(qū)域內的特征取最大值，平均池化表示對區(qū)域內的特征取平均值。2.輸入層普通的多層神經網(wǎng)絡，輸入層就是圖像的特征向量。一般圖像經過人工提取特征，得到特征向量，并作為該神經網(wǎng)絡的輸入。這種方法表現(xiàn)的好壞很大程度上取決于人工提取的特征是否合理，然而人工提取特征的過程往往都是靠經驗，具有很大的盲目性。與之相比，卷積神經網(wǎng)絡的輸入層輸入的則是整張圖像，原始圖像直接作為CNN的輸入，避免了傳統(tǒng)識別算法中繁瑣的特征提取過程，這也是CNN的優(yōu)點之一。雖然圖像可以直接作為CNN的輸入，但是為了能讓識別算法發(fā)揮最佳效果，需要對原始的圖像數(shù)據(jù)進行預處理。圖像預處理操作是圖像識別算法中不可缺少的一個環(huán)節(jié)。但是并不是所有的預處理方法都能取得好的效果，恰當?shù)膱D像預處理方法和參數(shù)設置能對最終的識別效果起到積極的作用。因此，當我們開始處理數(shù)據(jù)時，首先要做的事是觀察數(shù)據(jù)并獲知其特性，根據(jù)圖像的特點來選取合適的預處理算法，這在圖像處理中起著關鍵性的作用。在實際應用中，常用的圖像預處理算法包括均值減法、歸一化、PCA白化等。3.卷積層在輸入層之后就是卷積層，這也是CNN的核心部分。與普通的神經網(wǎng)絡不同，Conv層每個神經元的輸入是與前一層的部分神經元相連，并提取該局部的特征，具體的做法是：上一層的特征圖被一個可學習的卷積核進行卷積，然后通過一個非線性激活函數(shù)，得到輸出特征圖。卷積運算的優(yōu)點是可以使原信號特征增強、降低噪音。卷積核是一個權重濾波器，它的權重就是待學習的參數(shù)。Conv層中有多個不同的卷積核，每個卷積核具有不同的權重，提取的是上一層圖像多種不同的特征。多個卷積核提取圖像的多種特征，生成多個二維的特征圖，卷積核的數(shù)量與生成的特征圖的數(shù)量相等。在進行特征提取時，同一個特征圖的權值是共享的，即是使用相同的卷積核卷積上一層圖像得到的。Conv層將圖像不同的局部特征以二維特征圖的形式保存下來，在這個過程中，使得提取出的特征對旋轉、平移具有一定的魯棒性。在Conv層上，上一層的特征圖與可學習的卷積核進行卷積，并通過激活函數(shù)形成輸出特征圖。4.池化層

Conv層的后面往往跟著池化層，也叫下采樣層，對上一層提取出來的特征圖像進行降維，同時提取主要特征。Pooling層是產生圖像的下采樣版本，使用下采樣技術得到新的特征，降低特征圖像的空間尺寸，從而減少網(wǎng)絡中的參數(shù)，達到簡化網(wǎng)絡的目的，同時也能在一定程度上控制網(wǎng)絡過擬合。對于Pooling層來說，如果有N個輸入圖像，那么也將輸出N個輸出圖像。在完成卷積特征提取之后，對于每一個隱藏單元，都提取到一張?zhí)卣鲌D，把每一張?zhí)卣鲌D看做一個矩陣，并在這個矩陣上通過滑動窗口方法劃分出多個scale×scale的區(qū)域（這些區(qū)域可以是重疊的，也可以是不重疊的，不重疊的方式在實際操作中更常見），然后對每個區(qū)域進行下采樣操作，最后用這些被下采樣之后的數(shù)據(jù)參與后續(xù)的訓練，這個過程就是池化。Pooling層能有效減少特征數(shù)量、減少參數(shù)數(shù)量，達到簡化網(wǎng)絡的目的，同時還可以讓提取出來的特征具有一定的平移、伸縮不變性。池化層中的下采樣操作一般有以下幾種方法：1)平均池化（Mean-pooling），即對鄰域內的特征點求平均值，對背景保留更好；2)最大池化（Max-pooling），即對鄰域內的特征點取最大值，對紋理提取更好；3)隨機池化（Stochastic-pooling），通過對鄰域內的特征點按照數(shù)值大小賦予概率，再按照概率進行下采樣。5.典型網(wǎng)絡結構——LeNet

LeNet誕生于1994年，由卷積神經網(wǎng)絡之父YannLeCun提出，該網(wǎng)絡主要用來進行手寫字符的識別與分類，可以達到98%的準確率，在銀行和郵局等場所，有著廣泛的應用。它是最早發(fā)布的卷積神經網(wǎng)絡之一，因其在計算機視覺任務中的高效性能而受到廣泛關注。LeNet5網(wǎng)絡是一個比較簡單的卷積網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡共有7層，分別是C1卷積層、S2池化層、C3卷積層、S4池化層、C5卷積層、F6全連接層和輸出層。（1）輸入層：輸入一張32×32的圖片。（2）C1卷積層：使用6個5×5大小的卷積核對輸入圖片進行卷積運算，得到6個28×28大小的特征圖。（3）S2池化層：對C1卷積層的輸出進行2×2大小的最大池化操作，得到6個14×14大小的特征圖。（4）C3卷積層：使用16個5×5大小的卷積核對S2池化層的輸出進行卷積運算，得到16個10×10大小的特征圖。（5）S4池化層：對C3卷積層的輸出進行2×2大小的最大池化操作，得到16個5×5大小的特征圖。（6）C5卷積層：使用120個5×5大小的卷積核對S4池化層的輸出進行卷積運算，得到120個1×1大小的特征圖。（7）F6全連接層：使用全連接層對C5卷積層的輸出進行全連接運算，得到長度為84的特征向量。（8）輸出層：使用全連接層對F6全連接層的輸出進行全連接運算，得到長度為10的分類結果。6.典型網(wǎng)絡結構——AlexNet2012年，AlexNet橫空出世。它首次證明了學習到的特征可以超越手工設計的特征。它一舉打破了計算機視覺研究的現(xiàn)狀。AlexNet使用了8層卷積神經網(wǎng)絡，并以很大的優(yōu)勢贏得了2012年ImageNet圖像識別挑戰(zhàn)賽。AlexNet秉承LeNet的思想，把CNN的基本原理應用到了很深很寬的網(wǎng)絡中，且首次在CNN中成功應用了ReLU激活函數(shù)和Dropout抑制過擬合等技巧，同時AlexNet也使用了GPU運算加速技術。AlexNet的網(wǎng)絡由5個卷積層、3個池化層和3個全連接層構成。7.典型網(wǎng)絡結構——ResNet殘差神經網(wǎng)絡的主要貢獻是發(fā)現(xiàn)了“退化現(xiàn)象（Degradation）”，并針對退化現(xiàn)象發(fā)明了“快捷連接（Shortcutconnection）”，極大的緩解了深度過大的神經網(wǎng)絡訓練困難的問題。神經網(wǎng)絡的“深度”首次突破了100層、最大的神經網(wǎng)絡甚至超過了1000層。在2012年的ILSVRC挑戰(zhàn)賽中，AlexNet取得了冠軍，并且大幅度領先于第二名。由此引發(fā)了對AlexNet廣泛研究，并讓大家樹立了一個信念——“越深的網(wǎng)絡，準確率越高”。ResNet的殘差塊的“跳躍連接”結構如左所示，沿用了VGG完整的3×3卷積層設計。殘差塊里首先有2個輸出通道數(shù)相同的3×3卷積層，每個卷積層后接一個批量規(guī)范化層和ReLU激活函數(shù)，然后通過跨層數(shù)據(jù)通路，跳過這2個卷積運算，將輸入直接加在最后的ReLU激活函數(shù)前。這樣的設計要求2個卷積層的輸出與輸入形狀一樣，從而使它們可以相加。PART

2循環(huán)神經網(wǎng)絡PART02RecurrentNeuralNetwork

循環(huán)神經網(wǎng)絡（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一種主要用于處理序列數(shù)據(jù)的神經網(wǎng)絡。卷積神經網(wǎng)絡可以提取網(wǎng)格化數(shù)據(jù)中的特征（可以將其看作提取輸入數(shù)據(jù)中的空間特征），類似地，循環(huán)神經網(wǎng)絡可以用于提取序列特征（可以將其看作是提取輸入數(shù)據(jù)中的時間特征）。如果網(wǎng)絡中沒有全連接層，卷積神經網(wǎng)絡可以處理任意尺寸的圖像輸入；與之類似，循環(huán)神經網(wǎng)絡也可以擴展到更長的序列，大多數(shù)循環(huán)神經網(wǎng)絡也可以處理可變長度的序列。循環(huán)神經網(wǎng)絡是一種節(jié)點定向連接成環(huán)的人工神經網(wǎng)絡，網(wǎng)絡的內部狀態(tài)可以展示動態(tài)時序行為。由于其結構的特殊性（網(wǎng)路中存在環(huán)狀結構），循環(huán)神經網(wǎng)絡的輸出不僅受到當前時刻輸入信號的影響，同樣也受到之前時刻輸入信號的影響，這使得循環(huán)神經網(wǎng)絡能夠用于處理和預測序列數(shù)據(jù)。

左圖展示了一個簡單的循環(huán)神經網(wǎng)絡內部結點的示例，其中x表

示網(wǎng)絡當前時刻的輸入，s表示結點的隱藏狀態(tài)，h是結點的輸出。1.基本原理RNN展開示意圖RNN結點內部結構

2.典型網(wǎng)絡結構一個輸入對應多個輸出的RNN結構多個輸入對應一個輸出的RNN結構多個輸入對應多個輸出（時間序列預測）的RNN多個輸入對應多個輸出（機器翻譯）的RNN

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3注意力機制PART03AttentionMechanism??1.認知神經學中的注意力注意力是一種人類不可或缺的復雜認知功能，指人可以在關注一些信息的同時忽略另外一些信息的能力。在日常生活中，我們通過視覺、聽覺、觸覺等方式接收大量的輸入信息，但是人腦還能在這些外界的信息轟炸中有條不紊地工作，是因為人腦可以有意或無意地從這些大量輸入信息中選擇小部分的有用信息來重點處理，并忽略其他信息，這種能力稱為注意力(Attention)。（1）自上而下的有意識的注意力，稱為聚焦式注意力(FocusAttention)。聚焦式注意力是一種有目的地、依賴任務地并且主動有意識地聚焦于某一對象的注意力。（2）自下而上的無意識的注意力，稱為基于顯著性的注意力(SaliencyBasedAttention)。基于顯著性的注意力是一種由外界刺激驅動的注意力，不需要主動干預且和任務無關。如果一個對象的刺激信息不同于其周圍信息，一種無意識的“贏者通吃”(Winner-Take-All)或者門控(Gating)機制就可以把注意力轉向這個對象。不管這些注意力是有意的還是無意的，大部分的人腦活動都需要依賴注意力，比如記憶信息、閱讀或思考等。

3.自注意力如果要建立輸入序列之間的長距離依賴關系，可以使用以下兩種方法:一種方法是增加網(wǎng)絡的層數(shù)，通過一個深層網(wǎng)絡來獲取遠距離的信息交互;另一種方法是使用全連接網(wǎng)絡，全連接網(wǎng)絡是一種非常直接的建模遠距離依賴的模型，但是無法處理變長的輸入序列。不同的輸入長度，其連接權重的大小也是不同的，這時可以利用注意力機制來“動態(tài)”地生成不同連接的權重，即自注意力模型(Self-AttentionModel)。為了提高模型能力，自注意力模型通常采用查詢-鍵-值(Query-Key-Value，QKV)模式。

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YOUPPT下載/xiazai/第九章:模式識別在圖像處理中的應用與發(fā)展模式識別及Python實現(xiàn)前言PREFACE模式識別是近30年來發(fā)展迅速的人工智能學科分支之一，作為一門交叉學科，不僅與統(tǒng)計學、計算機科學、生物學以及控制科學等有關系，同時與圖像處理的研究有著廣泛而深入的交叉關系。模式識別在圖像領域的應用非常廣泛，成為了模式識別應用研究的熱點。比如，醫(yī)學領域的醫(yī)學圖像分析、工業(yè)領域的產品缺陷檢測、交通領域的自動駕駛、安全領域的各類生物特征識別等等。為此，本章主要從模式識別在圖像分類、材料微觀組織分析、人耳識別等方面的典型應用以及大模型的發(fā)展趨勢展開介紹。123圖像分類（CIFAR-10）微觀組織圖像分割系統(tǒng)人耳識別系統(tǒng)設計目錄

CONTENT4大模型網(wǎng)絡及其應用PART

1圖像分類(CIFAR-10)PART01??ImageClassification??1.獲取并組織數(shù)據(jù)集使用CIFAR-10數(shù)據(jù)集，CIFAR-10是計算機視覺領域中的一個重要的數(shù)據(jù)集。本節(jié)將運用在前幾章中學到的知識參加CIFAR-10圖像分類問題的Kaggle競賽，比賽的網(wǎng)址是/c/cifar-10。比賽數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集，其中訓練集包含50000張圖像、測試集包含300000張圖像。在測試集中，10000張圖像將被用于評估，而剩下的290000張圖像不會被進行評估，包含它們只是為了防止手動標記測試集并提交標記結果。兩個數(shù)據(jù)集中的圖像都是png格式，高度和寬度均為32像素并有三個顏色通道（RGB）。這些圖片共涵蓋10個類別：飛機、汽車、鳥類、貓、鹿、狗、青蛙、馬、船和卡車。2.圖像增廣一般使用圖像增廣來解決過擬合的問題。例如在訓練中，可以隨機水平翻轉圖像，還可以對彩色圖像的RGB通道執(zhí)行標準化。下面，我們列出了其中一些可以調整的操作。在測試期間，只對圖像執(zhí)行標準化，以消除評估結果中的隨機性。transform_train

=

torchvision.transforms.Compose([

#

在高度和寬度上將圖像放大到40像素的正方形

torchvision.transforms.Resize(40),

#

隨機裁剪出一個高度和寬度均為40像素的正方形圖像，

#

生成一個面積為原始圖像面積0.64～1倍的小正方形，

#

然后將其縮放為高度和寬度均為32像素的正方形

torchvision.transforms.RandomResizedCrop(32,

scale=(0.64,

1.0),ratio=(1.0,

1.0)),

torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),

torchvision.transforms.ToTensor(),

#

標準化圖像的每個通道

torchvision.transforms.Normalize([0.4914,

0.4822,

0.4465],[0.2023,

0.1994,

0.2010])])

transform_test

=

torchvision.transforms.Compose([

torchvision.transforms.ToTensor(),

torchvision.transforms.Normalize([0.4914,

0.4822,

0.4465],[0.2023,

0.1994,

0.2010])])

2.讀取數(shù)據(jù)集讀取由原始圖像組成的數(shù)據(jù)集，每個樣本包括一張圖片和一個標簽。在訓練期間，需要指定所有圖像增廣操作。當驗證集在超參數(shù)調整過程中用于模型評估時，不應引入圖像增廣的隨機性。在最終預測之前，根據(jù)訓練集和驗證集組合而成的訓練模型進行訓練，以充分利用所有標記的數(shù)據(jù)。train_ds,train_valid_ds=[torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir,'train_valid_test',folder),transform=transform_train)forfolderin['train','train_valid']]

valid_ds,test_ds=[torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir,'train_valid_test',folder),transform=transform_test)forfolderin['valid','test’]]train_iter,train_valid_iter=[torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle=True,drop_last=True)fordatasetin(train_ds,train_valid_ds)]

valid_iter=torch.utils.data.DataLoader(valid_ds,batch_size,shuffle=False,drop_last=True)

test_iter=torch.utils.data.DataLoader(test_ds,batch_size,shuffle=False,drop_last=False)4.定義模型和訓練函數(shù)importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2l

classResidual(nn.Module):#@savedef__init__(self,input_channels,num_channels,use_1x1conv=False,strides=1):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(input_channels,num_channels,kernel_size=3,padding=1,stride=strides)self.conv2=nn.Conv2d(num_channels,num_channels,kernel_size=3,padding=1)ifuse_1x1conv:self.conv3=nn.Conv2d(input_channels,num_channels,kernel_size=1,stride=strides)else:self.conv3=Noneself.bn1=nn.BatchNorm2d(num_channels)self.bn2=nn.BatchNorm2d(num_channels)

defforward(self,X):Y=F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))Y=self.bn2(self.conv2(Y))ifself.conv3:X=self.conv3(X)Y+=XreturnF.relu(Y)使用D2l庫中自帶的ResNet18類定義模型defget_net():num_classes=10net=d2l.resnet18(num_classes,3)returnnetloss=nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")deftrain(net,train_iter,valid_iter,num_epochs,lr,wd,devices,lr_period,lr_decay):trainer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=lr,momentum=0.9,weight_decay=wd)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer,lr_period,lr_decay)num_batches,timer=len(train_iter),d2l.Timer()legend=['trainloss','trainacc’]ifvalid_iterisnotNone:legend.append('validacc')animator=d2l.Animator(xlabel='epoch',xlim=[1,num_epochs],legend=legend)net=nn.DataParallel(net,device_ids=devices).to(devices[0])forepochinrange(num_epochs):net.train()metric=d2l.Accumulator(3)fori,(features,labels)inenumerate(train_iter):timer.start()l,acc=d2l.train_batch_ch13(net,features,labels,loss,trainer,devices)metric.add(l,acc,labels.shape[0])timer.stop()if(i+1)%(num_batches//5)==0ori==num_batches-1:animator.add(epoch+(i+1)/num_batches,(metric[0]/metric[2],metric[1]/metric[2],None))ifvalid_iterisnotNone:valid_acc=d2l.evaluate_accuracy_gpu(net,valid_iter)animator.add(epoch+1,(None,None,valid_acc))scheduler.step()measures=(f'trainloss{metric[0]/metric[2]:.3f},'f'trainacc{metric[1]/metric[2]:.3f}')ifvalid_iterisnotNone:measures+=f',validacc{valid_acc:.3f}'print(measures+f'\n{metric[2]*num_epochs/timer.sum():.1f}'f'examples/secon{str(devices)}')5.訓練和驗證所有超參數(shù)都可以調整。例如，可以增加周期的數(shù)量，當lr_period和lr_decay分別設置為4和0.9時，優(yōu)化算法的學習速率將在每4個周期乘以0.9。devices,num_epoch