深度学习研究综述

深度学习综述

目录 1 深度学习的概念 (1) 1.1 卷积神经网络模型 (2) 1.2 深度信任网络模型 (3) 1.3堆栈自编码网络模型 (4) 2 深度学习算法 (5) 2.1深度费希尔映射方法 (5) 2.2 非线性变换方法 (5) 2.3 稀疏编码对称机算法 (6) 2.4 迁移学习算法 (6) 2.5 自然语言解析算法 (6) 2.6 学习率自适应方法 (6) 3 深度学习的实际应用 (6) 3.1 语音识别 (7) 3.2视频分析 (7) 3.3 人脸识别 (7) 3.4 图像识别和检索 (8) 4 深度学习的问题及发展趋势 (8) 5 总结 (9) 参考文献 (10)

深度学习综述 摘要：深度学习是机器学习研究中的一个新领域，在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。近年来，深度学习在各领域上也取得了丰硕的研究成果。本文简要论述了深度学习的概念、模型、算法以及在各领域的应用，最后说明深度学习的问题及发展趋势。 关键字：深度学习，神经网络，机器学习 Review of Deep Learning Abstract:Deep leaning is a new field in machine learning research.It is a which simulates the human brain to analyze and study the mechanism of the human to interpret the data.In recent years,deep leaning has achieved fruitful results in various fields.This paper briefly discusses the concept,model,algorithm and application in various fields of deep learning. Finally, explains the problems and development trend of deep learning. Keywords:Deep learning,neural network,machine learning 1 深度学习的概念 深度学习是机器学习领域一个新的研究方向，近年来在图像识别与检索、语言信息处理、语音识别等多领域中都取得较为成功的发展。深度学习应用的发展基础在于建立模型来模拟人类大脑的神经连接结构,在处理图像、声音和文本这些信号时,通过多个变换阶段分层对数据特征进行描述,进而给出数据的解释。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念最早G. E. Hinton 等于2006 年提出。基于深信度网（DBN）提出非监督贪心训练逐层算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有有监督学习和无监督学习之分，不同的学习框架下建立的学习模型不同。例如卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而就是一种无监督学习下的机器学习模型。

江南营_江南深度研学之旅(1)

诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水，一架桥，一支橹声，隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨，再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里，穿越历史，冶爱国之志，体悟文化魅力；一起走进园，欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化涵；一起游历西湖，领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】

上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇，画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往：车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注：因天气交通等原因，组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力，保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人；包含火车（往返高铁）及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”，是世界一大自然奇观，它是天体引力和地球自转的离心作用，加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南，钱塘江畔 月轮山上，是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1：学生面对浩渺的钱塘江，接受审美教育，并结合手册提示，探究钱塘江大潮的在科学原理； 小任务2：学生走进六和塔，收集关于六和塔的传说故事，留下自己与六和塔最美的合照； ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖，是一首诗，一幅天然图画，一个美丽动人的故事，不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人，无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月，西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆，文物品类丰富，年代序列完整。 小任务1：集体创绘，全体学生齐动手，集体协作，面对美景，协作创作最美的西湖； 小任务2：走进博物馆，寻访国宝，找一找最能代表江南文化的文物，向小组同学分享并交流；

深度学习论文：促进深度学习的教学策略研究

深度学习论文：促进深度学习的教学策略研究 【中文摘要】深度学习是当代学习科学提出的重要概念。它与机械地、被动地接受知识,孤立地存储信息的肤浅学习不同,更加强调和关注学习者积极主动地学习、批判性地学习,要求学习者理解学习内容的完整含义,建立已有知识与新知识的联系,将已有的知识迁移到 新的情境中,作出决策和解决问题。深度学习对于学习者学会学习起到了非常重要的作用,能否深度学习是影响学生学习质量和学力发展的决定性因素。本文通过课堂观察、问卷调查、深度访谈等形式,对学生存在的肤浅学习问题进行归纳和分析,在厘清学习概念的基础上,对传统教育中的课程与教学进行反思,实现概念与范式的重构。以学校课堂教学为研究对象,以现代学习理论中的深度学习理论为指导, 以着眼于促进学生的深度学习为基点,探索设计、架构并实践课堂教学新的有效方式与操作策略系统,通过促进学生深度学习的课堂实践,改变学生低效学习的现象,提升学生的思维品质、提高学生的学习素养,促进学生全面而又富有个性的发展,为学生的终身发展构建平台,达成教师教学行为和学生学习行为的应有意义。本文主体包括以下三个部分:第一部分提出深度学习的;第二部分从深度学习视角分析当 前课堂教学中的问题并进行成因分析;第三部分提出相应的促进学生深度学习的教学策略。 【英文摘要】Deep learning is one of the important concepts that the contemporary study science has put forward. Deep

leraning is different from the surface study, in which the students just gain knowledge mechanically and passively and store the information isolatedly. Deep learning stresses the learners active and critical study and it requires the learners to understand the complete meaning, build the relationship between the old knowledge and new knowledge and transfers the knowledge to the new situations, and finally makes the decision and solves the problem.According to the class observation, the questionnaire survey and the deep interview, the author summarizes and analyzes the students’surface study. On the basis of the understanding of the concepts, the author reflects the traditional curriculum and teaching, realizes the rebuilding of the concepts and the paradigm. The author studies the classroom teaching carefully, depends on the theory of the deep learning guidance and targets the students’deep learning. By exporing and design the classrooms, the author tries to build and practise the new and effective teaching methods and the operation strategy systems. Through the classroom practice of the deep learning, the author attempts to change the students’inefficient learning, improve the students’trait of thinking and the students’learnig literacy to help the students develop with personality and in an all-round way. As a result, the

(发展战略)国内外水处理技术的状态 发展方向

国内外相关技术的现状发展趋势世界上许多地区正面临着最严重的缺水。据世界银行的统计，全球80%的国家和地区都缺少民用和工业用淡水。随着资源成本不断上升和环保意识逐渐增强，许多企业开始运用绿色技术，降低碳排放，尽量减少废物产生。其中水处理技术就是其中非常重要的一项绿色技术。 根据联合国统计，到2025年，三分之二的世界人口可能会面临水资源短缺，因此水处理技术将会越来越得到重视，这包括了高效率的水资源管理和污水处理。例如：在北美尤其在加拿大，水管理及污水处理设施的面临的问题十分急切。63%的目前运行的设施都在超期运行，他们的平均运行时间已经达到18.3年。其中52%污水处理设施在超期运行。在美国的干旱地区，对海水淡化技术的需求越来越高。海水淡化技术主要局限在于效率，而随着淡水的短缺，这些局限逐渐被淡化和忽视。水处理技术的发展拥有巨大的前景，许多国家都在实施水处理的政策和项目。根据全球知名增长咨询公司的预测，至2010年，全球水资源管理和污水处理技术市场规模预计将达到3，500亿美元。 目前先进的水管理和污水处理技术及其发展趋势包括了循环用水、反渗透海水淡化和臭氧化等。例如，反渗透海水淡化技术正在迅速占领的大型设施市场，而这一领域过去主要以热工过程设备为主。

处理效率的提升和渗透膜价格的回落，促使反渗透海水淡化市场在过去5年中迅速发展，现在应用反渗透海水淡化技术的已不再是小规模的工厂，大型反渗透海水淡化厂已是司空见惯。 在污水处理方面，澳大利亚的研究人员在生物发电领域提出了一种新的旋转生物电化学接触器，这项技术能够将已经运用于污水处理行业30年的旋转生物污水处理技术的效率提高15%；此外，一种能够处理高污染废水的技术也已经问世，这种技术能够处理污染物浓度超过300，000ppm的污水，而处理成本仅有原先通过储存和化学处理方法的十分之一。这种技术目前被认为是最简单、最易于使用及经济的处理技术. 中国目前同样也面临巨大的淡水短缺和水污染的问题。作为一个人均拥有水资源量最小的国家，必须采取措施以避免未来严重危机的发生。中国北方缺水问题极度严重，因此国家启动了浩大的“南水北调”工程，整个工程耗资达到几十亿美元，预计2050年建成。污水问题同样困扰着中国，估计有3亿人口的饮用水是被污染的。2004年至2008年，污水排放量年增长率达到18%，从482亿吨增长至572亿吨。预计在2010年，中国的污水排放将达到640亿吨。中国持续的工业化、城市化进程和经济的快速增长，是导致污水排放量连年上升的主要原因；而与此相对的是，中国的污水处理厂却基本上未能实现满负荷的运行。以2008年为例，中国污水处理厂的处理污

深度学习综述

深度学习综述 摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 Review of Deep learning Abstract: Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have dramatically improved the state-of-the-art in speech recognition, visual object recognition, object detection and many other domains such as drug discovery and genomics. Deep learning discovers intricate structure in large data sets by using the backpropagation algorithm to indicate how a machine should change its internal parameters that are used to compute the representation in each layer from the representation in the previous layer. Deep convolutional nets have brought about breakthroughs in processing images, video, speech and audio, whereas recurrent nets have shone light on sequential data such as text and speech. 1 引言 机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能：从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。 机器学习系统被用来识别图片中的目标，将语音转换成文本，匹配新闻元素，根据用户兴趣提供职位或产品，选择相关的搜索结果。逐渐地，这些应用使用一种叫深度学习的技术。传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时，体现出来的能力是有限的。几十年来，想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统，需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据（如图像的像素值）转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，子学习系统，通常是一个分类器，对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。对于分类任务，高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面，同时削弱不相关因素。比如，一副图像的原始格式是一个像素数组，那么在第一层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和方向上有没有边的存在。第二层通常会根据那些边的某些排放而来检测图案，这时候会忽略掉一些边上的一些小的干扰。第三层或许会把那些图案进行组合，从而使其对应于熟悉目标的某部分。随后的一些层会将这些部分再组合，从而构成待检测目标。深度学习的核心方面是，上述各层的特征都不是利用人工工程来设计的，而是使用一种通用的学习过程从数据中学到的。 深度学习正在取得重大进展，解决了人工智能界的尽最大努力很多年仍没有进展的问题。它已经被证明，它能够擅长发现高维数据中的复杂结构，因此它能够被应用于科学、商业和政府等领域。除了在图像识别、语音识别等领域打破了纪录，它还在另外的领域击败了其他机器学习技术，包括预测潜在的药物分子的活性、分析粒子加速器数据、重建大脑回路、

为深度学习而教

为深度学习而教 摘要：在美国研究学会 2014 年实施的“深度学习”研究项目中，深 度学习被定义为核心学业内容知识的掌握、批判性思维和问题解决、有效沟通、协作能力、学会学习、学术心志这六种能力的发展。在深度学习研究的实验学 校中，聚焦于深度学习的教学具体表现为在日常教学中使用认知、人际、自我 三个领域的教学策略和相应的学校制度和文化。研究结果表明，聚焦于深度学 习的教学能够显著提升实验学校学生的学习效果。为实现深度学习而教，需创 设学习环境为学生提供支持，整合任务、情境、问题进行活动设计，构建广泛 参与的学习共同体，将学生元认知能力的培养作为教学常态。 关键词：深度学习；教学策略；学习环境；活动设计；学习共同体； 元认知 中图分类号： G42 文献标志码： A 文章编号： 1673-9094 （2016）06A-0003-05 在如今的互联网时代，学习不仅是知识、信息的获取， 更是充分利用工具主动地获取信息、达成理解、建构个人化 的知识体系并能有效地迁移应用以解决真实问题，即学习者 在真实社会环境和复杂技术条件下进行深度学习。深度学习

作为一种特定的学习概念，其研究由来已久。美国学者 Ference Marton 和 Roger Saljo 通过对学生阅读学术文章的学 习过程的研究，区分了“深度学习”（ Deep Learning）和“浅 层学习”（ Surface Learning）两种取向，并于1976 年联名出 版《学习的本质区别：结果和过程》一书。[1] 自此之后，深 度学习的专题研究逐渐开展。目前，在实际教学中如何促进 学生的深度学习已成为当今教育发展的重要课题之一。[2] 一、深度学习的内涵 威廉和弗洛拉 ?休利特基金会（The William and Flora Hewlett Foundation ， WFHF）通过对相关领域专家的深度访 谈和详细的文献综述，将深度学习阐释为学生核心学业内容 知识的掌握、批判性思维与问题解决、有效沟通、协作能力、 学会学习、学术心志这六项能力的发展。[3] 美国国家研究理 事会（ National Research Council，NRC）在全面分析不同学科 领域的理论和研究的基础上，将深度学习定义为“学习者将 某一情境下的所学的内容应用于新情境的过程”，并将学习 者在深度学习中发展的能力具体划分为三个领域：认知领域 （cognitive domain ）、人际领域（ interpersonal domain ）和自 我领域（ intrapersonal domain ）。在美国研究学会（America Institutes for Research ， AIR）发起的“深度学习”研究将 WFHF 所界定的六维深度学习能力与NRC划分的认知、人际 和自我三个领域加以匹配，由此而得到了一个关于深度学习

深部技术开采及发展趋势

采矿工程学科前沿与进展 ——深部技术开采及发展趋势 姓名： 班级：采矿1101班 学号：1111104007

深部技术开采及发展趋势 随着浅部资源的逐渐消耗殆尽，矿产资源开发向深部发展将成为一种趋势。根据矿床开采工作所面临的地压问题，可按开采深度将矿山分为以下几类。 开采深度小于300m，称浅井开采。在此深度内采矿时，一般地压显现不严重，即使发生地压活动，也属静压问题，易于处理。 开采深度300～800m，称为中深井开采。根据矿体赋存条件、矿岩的物理力学性质，在掘进或开采过程中，可能发生轻度岩爆，如岩石弹射等现象。 开采深度超过800m，为深井开采。在此深度内具有二类变形特征的岩石会发生频繁的岩爆，影响作业安全。 与浅井或中深井开采相比，深井(含超深井)开采这一特殊环境将带来一系列安全问题，主要包括岩爆(即在压力作用下，岩石发生爆裂的现象)、高温、采场闭合和地震活动等，其中尤以岩爆为丰要危害。 预计随着浅部资源町供开发量的减少，深部资源勘探技术发展获得更多深部可开采资源，这一比例将会呈逐步减小的趋势。当代露天采矿工艺的技术发展趋势是开采工艺的综合化。采剥工艺的选择，贵在因地制宜。对于范围广阔、能力巨大的大型矿山，针对不同开采深度、不同地段、不同开采对象的特点，采用不同开采工艺，并组成综合工艺，以实现优化开采效果，已成为现代露天矿山的发展趋势。将机械化、自动化、通信、计算机及优化理论等多学科交叉应用，通过研究、开发，实现露天开采生产的自动调度，生产计划和过程的优化，开拓运输系统和采装系统的优化将是露天开采常用的计划、生产管理手段；在未来几年，数字矿山技术将会得到普及。2.2 地下开采工艺地下开采虽然产量比例小，但数量多，西方国家有地下矿 365 座(2002 年数据)，其中多为小型但却高效的矿山。尽管如此，许多地下矿山十分巨大并装备有非常精致的设备和较高的自动化水平。对传统主要采矿方法的不断改进是地下开采工艺的发展趋势。如大间距集中化无底柱参数的进一步扩展，充填采矿技术中新的充填材料和充填工艺的研究，自然崩落法技术的完善与应用范围的扩展等等；针对特定矿体改进的采矿技术将会不断出现。由于易采资源耗竭，勘探深度的加深，将越来越多地开采深部矿体和难采矿体，深井开采技术、复杂难采矿体开采技术将是今后几年研究的重点，在理论研究和系统开采技术方面都将取得突破。深井开采的岩爆、矿震、冲击地压等动力灾害是深部开采中面临的突出问题，除此之外，安全技术、地质构造、采场布置与采矿方法、降温与通风、采场支护、超深竖井掘进、钢绳提升和无绳提升等都是深部开采面临的关键问题。 对此，深部开采岩爆、矿震、冲击地压等动力灾害控制、预报与防治技术，深部开采的采、掘技术，深部开采通风与降温技术将在对正在或逐步进行的深井矿山开采技术研究及理论研究的基础上获得快速发展。难采矿开采面临一系列特殊的技术难题。如松散破碎矿体顶板与围岩稳定性控制技术，流砂含水层覆盖的

研学方案

“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》，国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观，激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情；有利于推动全面实施素质教育，创新人才培养模式，引导学生主动适应社会，促进书本知识和生活经验的深度融合；有利于加快提高人民生活质量，满足学生日益增长的旅游需求，从小培养学生文明旅游意识，养成文明旅游行为习惯。近年来，各地积极探索开展研学旅行，部分试点地区取得显著成效，在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态，良莠不齐，市场认可度不够，家长热度不高（尤其省内）。这是我们的机遇，也是挑战，我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌，让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 （一）方案A：纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点，前期采取跟旅行社合作的方式（合作方式有待探讨），研学的核心（课件+“内容”）内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点：该方案采用跟旅行社合作，研学路线可以借用

旅行社的优势，资源充分整合，老师和家长的路线选择多，可以极大丰富学生的课外知识，并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生，路线过多，会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下： 1、前期工作（3月20日-3月30日）： （1）与某个旅行社达成合作关系（目前有合作意向的有康辉旅行社）； （2）与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系，负责研学核心内容的开发，包括路线的选择和内容的开发 （3）完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作（4月1日-5月30日） （1）4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线； （2）4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线，来做具体的研学课件和研学内容，研究出研学到底应该让学生学到什么，怎么保证学生能学到这些； （3）同时根据最终确定的研学方案做好定价方案，在这个过程中要充分进行调研，进学校、访家长，做到收费合理； （4）根据做好的方案做好线上推广，把做好的资料全部上传到线上，可以参考北京世纪明德。

《神经网络与深度学习综述DeepLearning15May2014

Draft:Deep Learning in Neural Networks:An Overview Technical Report IDSIA-03-14/arXiv:1404.7828(v1.5)[cs.NE] J¨u rgen Schmidhuber The Swiss AI Lab IDSIA Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Arti?ciale University of Lugano&SUPSI Galleria2,6928Manno-Lugano Switzerland 15May2014 Abstract In recent years,deep arti?cial neural networks(including recurrent ones)have won numerous con-tests in pattern recognition and machine learning.This historical survey compactly summarises relevant work,much of it from the previous millennium.Shallow and deep learners are distinguished by the depth of their credit assignment paths,which are chains of possibly learnable,causal links between ac- tions and effects.I review deep supervised learning(also recapitulating the history of backpropagation), unsupervised learning,reinforcement learning&evolutionary computation,and indirect search for short programs encoding deep and large networks. PDF of earlier draft(v1):http://www.idsia.ch/～juergen/DeepLearning30April2014.pdf LATEX source:http://www.idsia.ch/～juergen/DeepLearning30April2014.tex Complete BIBTEX?le:http://www.idsia.ch/～juergen/bib.bib Preface This is the draft of an invited Deep Learning(DL)overview.One of its goals is to assign credit to those who contributed to the present state of the art.I acknowledge the limitations of attempting to achieve this goal.The DL research community itself may be viewed as a continually evolving,deep network of scientists who have in?uenced each other in complex ways.Starting from recent DL results,I tried to trace back the origins of relevant ideas through the past half century and beyond,sometimes using“local search”to follow citations of citations backwards in time.Since not all DL publications properly acknowledge earlier relevant work,additional global search strategies were employed,aided by consulting numerous neural network experts.As a result,the present draft mostly consists of references(about800entries so far).Nevertheless,through an expert selection bias I may have missed important work.A related bias was surely introduced by my special familiarity with the work of my own DL research group in the past quarter-century.For these reasons,the present draft should be viewed as merely a snapshot of an ongoing credit assignment process.To help improve it,please do not hesitate to send corrections and suggestions to juergen@idsia.ch.

江南营江南深度研学之旅1

江南营-江南深度研学之旅（1)

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诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥，一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力；一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化内涵；一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 0７:23-1１：５３辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享 实践－辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文－体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受，见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃

BP神经网络及深度学习研究-综述(最新整理)

BP神经网络及深度学习研究 摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。 关键词：BP神经网络、算法分析、应用 1 引言 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。 1.1 人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W. Pitts 在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的BP神经元模型。人工神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1)具有一组突触或连接，常用表示神经元i和神经元j之间的连接强度。 w ij (2)具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。

促进深度学习的四个维度

促进深度学习的四个维度日常教学中，我们经常会遇到这样的情景，学生“一听就会，一看就懂，一做（题）就错，一过就忘，一考就晕。”究其原因，学习没有用心，学习缺少思考，学习滞留在浅层学习的状况，要改善这种状况，就要学习、掌握、推广深度学习。深度学习是基于建构主义理论的一种学习方式，它是在理解学习的基础上，学习主体能够批判性地学习新知识、新理论，学习的感受、感知与感悟有机地融入自己原有的认知结构中，进而提升学习层次，强化学习能力，去适应新情境、探究新问题、生成新能力的综合学习。 与深度学习相对应的是浅层学习。浅层学习是一种低水平的认知活动，其表现是依靠对文本信息进行记忆的提问、练习在教学中占据主要地位，

要求学生从书上寻找唯一正确的答案，所有思维活动都被引导向到答复、印证教师和教材所认定的标准答案。 浅层学习拘泥于文本的字面理解，满足于知识的机械记忆，把学习简分为阅读，把思考简化为寻找，把练习简化为填空，把评价简化为对错。学习的本义是指通过阅读、听讲、研究和实践去获取知识和能力的过程，缺失了研究与实践的学习就是浅层学习，缺乏探究与创新的学习就是低水平的认知。 深度学习有四个特点：一深度学习意味着理解与批判，理解有字面理解、意义理解、批判理解和创新理解四个层次，批判思维与创新思维是深化理解的思想武器。二深度学习强化着联系与建构，联系有经历联系、社会联系、世界联系和教

育联系四个维度，多维联系与能力建构是促进深度学习的意义所在。三深度学习实践着比较与反思，比较有见解比较、理解比较、结果比较和能力比较四个指向，比较认知与反思感悟是深度学习的辨证关系。 深度本意是指学习认知触及事物本质的程度或事物向更高阶段发展的程度。深度学习鼓励学生追根溯源，刨根问底，倡导学生自主探究、合作互助，但学习离不开老师的指导，深度离不开老师的引导。深度是思维激活、材料加工、教学设计资源整合，应用体验，反思感悟的综合实践，深度学习是有效学习、高效学习的必然要求。如何把浅层学习推向深度学习是我们需要认真探究的课题。 一、深度参与是深度学习的前提

2020专业技术人员继续教育-人工智能技术及其发展趋势 100分

人工智能技术及其发展趋势100分 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 4.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分）

A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 5.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 7.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别

我的答案：C√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 10.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（4.0分）） A.深度学习、机器学习

深度学习读书笔记

深度学习读书笔记 【篇一：深度学习文字识别论文综述】 深度学习文字识别论文综述 深度学习文字识别论文综述 深度学习是机器学习研究中的 一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度 学习是无监督学习的一种，深度学习采用了神经网络的分层结构， 系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相 邻的节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接。深度 学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从 底层到高层的特征，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映 射关系。近年来，谷歌、微软、百度等拥有大数据的高科技公司相 继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展。从对实际应用的贡献来说，深度学 习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向。深度学习 模型不仅大幅提高了图像识别的精度，同时也避免了需要消耗大量 的时间进行人工特征提取的工作，使得在线运算效率大大提升。 深度学习用于文字定位 论文thai text localization in natural scene images using convolutional neural network主要采用cnn的方法进行自然场景 中的文本分类，并根据泰字的特点进行分类后的后处理，得到更加 精确的定位效果。如图1所示为cnn网络模型，cnn网络由一个输 入层，两个卷积层和两个下采样层以及一个全连接层组成，输出为 一个二分类向量，即文本和非文本。 图1 cnn网络模型 该文主要思路为将图像切块后进行训练，采用人工标注样本的方法，使得网络具有识别文本和非文本的能力。由于样本数量较少，文中 采用了根据已有字体生成训练数据集的方法，包括对字体随机添加 背景、调整字体风格以及应用滤波器。如图2为生成的泰字样本， 文中在标签的过程中将半个字或者整个字都标记为文本，增加了网 络对文字的识别率。 图2训练样本集