拉瓦尔大学神经网络研究:前馈与CANN方法比较

需积分: 5 0 下载量 21 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 105.12MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Projet-reseau-de-neurones" 标题:"Projet-reseau-de-neurones" 指出这是一个神经网络的研究项目。 描述:"精算科学中的神经网络" 表明该项目聚焦于如何在精算科学领域应用神经网络模型。研究项目是拉瓦尔大学ACT-2101课程的一部分,并由Marie-Pier Côté教授指导。项目的目的在于比较神经网络的不同体系结构,尤其是与直接传播(前馈神经网络)的对比分析。 项目中主要采用的技术为CANN方法和嵌入层技术。CANN(Convolutional Autoencoder Neural Networks)通常指的是卷积自编码神经网络,是一种深度学习模型,用于无监督学习,通过压缩和解压数据来进行特征提取和数据降维。"嵌入"层在这里可能指的是将某些特征以嵌入方式整合到网络中,这是一种常见的用于处理类别数据的技术。 项目还在开发中,目前的进展表明研究者们已经开始了数据处理、网络架构设计、超参数搜索等工作。他们采用的主要工具包括Keras和tfruns两个软件包。Keras是一个开源的神经网络API,它可以运行在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano等后端上,便于快速构建和训练深度学习模型。tfruns是一个用于TensorFlow训练的高级包装工具,可以帮助用户组织实验、执行训练、调整超参数以及可视化实验结果。 根据描述,项目文件被分为三类:数据处理文件、网络架构文件和超参数搜索文件。文件名称前缀为*_tuning.R,R是统计分析语言,而tfruns_*.R文件包含用于搜索超参数的代码。这说明项目还采用了R语言进行数据分析和模型调优。 目前文档还处于编写阶段,但从描述中可以得知,文档会指导如何使用Keras和tfruns这两个软件包。浅层网络的相关文件目前是被注释掉的,意味着当前的工作重点可能放在更复杂的深层网络模型上。 使用网络部分描述了构建网络体系结构的方法。标准网络的代码被放置在Shallow_tuning.R和Deep_*hidden_tuning.R文件中。这表明研究者们分别对浅层和具有1到4个隐藏层的深层网络进行了实验。 标签:"HTML",标签可能指明了项目中还涉及到了一些网页开发技术,或者该项目的文档、结果展示会使用到HTML。 压缩包子文件的文件名称列表:"Projet-reseau-de-neurones-master",表明这个项目文件是版本控制系统(如Git)中的一个master分支,并且被压缩存储。这通常用于版本控制和代码共享平台(如GitHub)的项目提交过程。 总结以上知识点,这个研究项目是应用深度学习技术于精算科学中的一个实例。项目组使用Keras和tfruns软件包来构建和优化神经网络模型,包括对比前馈神经网络和其他网络体系结构,应用了如CANN技术和嵌入层等技术手段。研究过程涉及数据处理、模型设计、超参数搜索等环节,并使用R语言进行数据分析。项目文档在开发中,未来将为用户提供详细的使用指导。项目文件以master分支的形态存在,并作为ZIP压缩包进行存储。