佛山Mitsubishi PLC維修

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Mitsubishi plc維修常見故障:上電無顯示,上電ERROR燈報警,上電ERROR燈報警,上電RUN燈不亮,無法與電腦傳輸,無法與觸摸屏連接,輸入無反應,無輸🉐出,輸出無反應等故障

目前當🌼紅的人工智能(Artificial intelligence,AI)主要聚焦在深度學習(DeepLearning,DL)領域,想學習深度學習技術的人,*步通常會遇到一大堆框架(Framework)卻🅰不知如何選擇,而究竟什么是框架?框架如何用來表示模型?哪些才是主流框架?本文將會完整告訴你,協助找出*自己需求的框架。

何謂深度學習框架?

深度學習簡單示意圖。

大家都知♔道只要準備一張紙和一只筆,加上源源不斷的靈感,就能將想法轉化成文字,創作出一篇令人感動的🐎文章。但現在手寫創作的人越來越少,只好選用一項電子書寫(數字表達)的工具來創作。以Windows舉例,可能用的是Note Pad(筆記本)、Word或PDF Editor,如果是學術寫作的人可能較常用的是Latex,在網頁上創作則可能是Html。

文章的好壞并不會因為工具的改變而有所不同,卻會影響▨寫作效率以及排版美觀,改變讀者對這篇文章的評價。雖然文章內容(基本元素)可輕易的在不同工具中轉換,但遇到字體格式、圖片、公式等特殊排版需求時,可能出現檔案轉不過去等問題,同時難以用來表達音樂、影像、視頻。

ꦜ在解決深度學習的問題中,較常見的是非時序性辨識問題,以及時序性的分析或預測問題。為了方便表達模型(Net /Model)的結構、工作訓練以及推論流程,因此產生了框架,用來正確表達深度學習的模型,就像在Wဣindows上寫文章需要有Note Pad、Word等,編輯影音內容要有威力導演、After Effect等一樣。

因此,許多學術單位、開源社群甚至Google、Microsoft、Facebook這類知名大公司也紛紛推出自家的框架,以確保在這場AI大戰中能占有一席之地。而有另一派人馬,想要產生另一種可輕易轉成各家的框架,例如微軟的Word可以另存網頁檔(*.html)、可攜式文件格式(*.pdf)、純文本檔(*.txt)等。在介紹各家框架前,先來認識一下深度學習的模型究竟用了哪些元素?就✅像玩樂高積木前,要先知道有哪些模塊可用,后🐼續在學習各個框架的表示語法時才不會一頭霧水。

常見深度學習模型介紹

首先介紹兩個較*的模型,𓂃包括非時序性的卷積神經網絡(CNN) LeNet-5 [1]以及時序性的遞歸神經網絡(RNN),方便說明模型中常用到的元素與流程,如何用深度學習框架來表示。

卷積神經網絡(CNN)

圖一卷積神經網絡(CNN) LeNet-5 [1]

(圖一)為*知名的卷積神經網絡LeNet-5,主要是用來辨識手寫數字(MNIST數據庫),輸入為一張8bit灰階32×32像素的影像,而輸出為十個節點,分別表示影像為十個數字的機率,這個模型幾乎是所有研究深度學習的入門起手式。目前先不解釋這個模型為何能學會辨識圖像,而是單純就模型組成以及表示方法來進行ไ說明。

首先,說明卷積特征圖 C1層,C1層上的紅點,是由輸入層(INPUT)紅色框(5×5個像素)乘上5×5的卷積核加總后而得,依序由輸入影像的左至右、上至下共享一個卷積核進行卷積,一次移動一個像素(Stride=1),如此即可產生一張特征圖,而C1層共享了六組卷積核,因此產生六張28×28像素的特征圖。再來將影像進行池化,較常見的方式就是把相鄰四點(如圖一綠色框所示)中*的點當成新點,稱為Max Pooling๊,同時把影像長寬都減為一半,成為S2層。

接下來,對S2層以16組3×3卷積核進行卷積,產生C3層,共有16組10×10像素的特征圖。同樣地再對C3層進行池化產生S4層,變成16組5×5像素的特征圖,*再以16組5×5卷積核把S4層的16個特征圖卷積變成16個輸入點,再以傳統全鏈接神經網絡進行鏈接。C5層就是以16個輸入點和隱藏層120點進行全連結,并依指定的激活函數將輸出傳到下一層,接下來再和下一組隱藏層F6的84點進行全連結,*再和輸出層(OUTPUT)的十個輸出點進行全🎃連結,并正規化輸出得到各輸出的機率,即完成整個LeNet-5模型(網絡)結構。

綜合上述內容可得知一個基本的卷積神經網絡會有輸入層、卷積層、池化層、全連結層及輸出層。卷積層要定義卷積核大小、移動距離、輸出特征圖數量。而池化層同樣需要定義核的大小(一般是2×2)♏、移動距離(一般是2)及池化方式(可以是取*值或平均值)。全連結層部份則需要定義節點數量及激活函數類型(如:reLu、sigmoid等),*輸出層除了要定🍌義正規化機率值(如:Softmax)外,還要定義損失函數以作為訓練模型用。

前面提到的卷積神經網絡CNN是一種前饋(Forward)的單向網絡,其輸出結果不會影響輸入,但如果遇到如ꦍ語音、翻譯、視頻這類時序問題時,CNN就搞不定了,此時就該輪到遞歸神經網絡(RNN)登場了。

遞歸神經網絡(RNN)

圖二  遞歸神經網絡(RNN)及型態

(圖二)左圖所示就是RNN*基本入門的模型,把此次輸出的結果經過加權后,再和下一次的輸入一起計算出下一次的輸出,以串起輸入數據的時序關連。從展開圖可更清楚看出其關連,༺當前輸出(ot)是由目前狀態(st)乘上權重(U)加上前一狀態ꦬ(st-1)輸出乘上權重(W)后,經過雙曲正切(tanh)函數并乘上輸出權重(V),*取Softmax算式得出,依此類推可展開成任意級數的網絡。

(🍌圖二)右圖所示,RNN可以有很多種輸出型態,一對一就等于單純的前饋網絡沒有時序關系,另外也可以一對多、多對一、多對多等不同的輸出方式,應用于時序性內容分類,例如語句情緒意圖、音樂曲風、視頻動作分析、影像加𒆙注標題等,或是型態移轉(Style Transfer),例如語言翻譯、文章音樂創作等。

對RNN而言,需要定義展開的級數、隱含層(或稱為狀態S)到隱含層權重矩陣(W)、輸入層到隱含層權重(U)、隱含層到輸出層權重(V)、激活函數(例如:tanh等)類型,以及🌄輸出層機率正規化方式(例如:Softmax等)。