TensorFlow +OpenVINO 整合開發(fā)CR-A06-深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-以分類器為例

目錄1.認(rèn)識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NeuralNetwork)3.復(fù)習(xí)：空間對應(yīng)4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間對應(yīng)NeuralNetwork)11?這種(模仿人腦)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元是神經(jīng)狀態(tài)的刺激，也會沖擊其他神經(jīng)元。如下圖：?神經(jīng)元?基于人腦的訊息流向是從突觸(Synapse)前細(xì)胞一個神經(jīng)元持續(xù)的刺激，提高突觸傳遞的效能。這種效能的高低。如下圖：?這些神經(jīng)元都位于層(Layer)中。最簡單的神經(jīng)網(wǎng)?這些神經(jīng)元都位于層(Layer)中。最簡單的神經(jīng)網(wǎng)表這個神經(jīng)元突觸傳遞效能，也就是「權(quán)重」。22層與輸出層。合于二分法(即二元分類)的判斷。?這圖里的輸出層只有一個神經(jīng)元，這種簡單模型適合于二分法(即二元分類)的判斷。?換句話說，針對二元分類或是回歸的情境時，多元分類NN模型：?這是稍微復(fù)雜一點的單層NN模型，其仍然包多元分類NN模型：?這是稍微復(fù)雜一點的單層NN模型，其仍然包多元分類NN模型：?如果需要進(jìn)行多元分類時，其輸出層就需要多層(深度)NN模型：二元分類二元分類z隱藏(Hidden)層輸入層隱藏(Hidden)層輸入層 二元分類二元分類損失函數(shù)：交叉墑?chuàng)p失函數(shù)：交叉墑二元分類二元分類33標(biāo)AI學(xué)習(xí)來表達(dá)和記住它。WBAI學(xué)習(xí)如下：AI學(xué)習(xí)AI學(xué)習(xí)于Z空間里，如下圖：AI學(xué)習(xí)AI學(xué)習(xí)且輸出如下：AI學(xué)習(xí)AI學(xué)習(xí)?預(yù)測值與其目標(biāo)值，已經(jīng)更接近了。但是仍有誤差。AI學(xué)習(xí)且輸出如下：AI學(xué)習(xí)?預(yù)測值已經(jīng)足夠接近于目標(biāo)值了。AI學(xué)習(xí)AI學(xué)習(xí)44神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間對應(yīng)理信息方式的數(shù)學(xué)模型。對應(yīng)到一維的Y空間范例-范例-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間對應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間對應(yīng)對應(yīng)到一維的Y空間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間對應(yīng)Y-3對應(yīng)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間對應(yīng)Yx0*w00+x1*w10+x2*w20+b0=y0x0*w01+x1*w11+x2*w21+b1=y1x0*w00+x1*w10+x2*w20+b0=0*0+0*0+1*-1+1=0=y0x0*w01+x1*w11+x2*w21+b1=0*0+0*0+0*1+0=1=y1對應(yīng)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間對應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間對應(yīng)?現(xiàn)在，使用神經(jīng)網(wǎng)路圖形來表達(dá)這個公式的運算。x0*w00+x1*w10+x2*w20+b0=y0x0*w01+x1*w11+x2*w21+b1=y11*3.8+1*-1.1+0*2.6+(-4.1)=-1.4=y0Sigmoid(-1.4)=0.21=z01*-3.8+1*1.1+0*-2.6+4.0=1.3=y1范范例-5多層(深度)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：修正這三層權(quán)重。?換句話說，這三層權(quán)重是一起逐步成長的。55范例實現(xiàn)-1視角-3：視角-3：視角-2：AI角AI角關(guān)聯(lián)?空間對應(yīng)(視角-3)：使用座標(biāo)(維度)體系據(jù)66電圖，許多人都在醫(yī)院做過心電圖檢查。ch段等)包含著豐富的病理資訊。波之間的時限可以反映房性早搏等異常情況，等等。一步做醫(yī)學(xué)診斷。取，也就是前期的預(yù)處理工作。庫。此資料庫中含括了豐富的心電訊號。據(jù)這些特征來進(jìn)行最終的分類。的幅值。夠精準(zhǔn)地分割信號就可以了。視角-2：視角-3：絡(luò)絡(luò)絡(luò)X空間X空間?輸出*.pb檔案讀取測試數(shù)據(jù)，讀取測試數(shù)據(jù)，77優(yōu)化模型：使用ModelOptimizer行優(yōu)化動作。?優(yōu)化完成，會輸出IR檔案。?將模型優(yōu)化，然后輸出IR檔案b區(qū)Windows行窗口出發(fā)：vinodeploymenttoolsmodeloptimizerModelOptimizer工作區(qū)了：使用Optimizer2.1輸入命令：b也告訴它：轉(zhuǎn)換出來的IR檔案的儲存路徑(文件夾)，例如指定放在”C:\\pb\\”里。完成