从神经网络到深度学习-AI视野
了解AI技术中的深度学习原理
了解AI技术中的深度学习原理一、深度学习原理简介深度学习是人工智能（AI）领域中的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和机制来实现对复杂数据的高效处理与分析。
深度学习依赖于一类称为“人工神经网络”的模型，在这些模型中，数据在多个层次上进行变换和表示，从而提取出有效的特征并进行学习。
本文将介绍深度学习的基本原理以及如何应用于AI 技术中。
二、神经网络与深度学习1. 神经元和激活函数神经网络是由大量相互连接的人工神经元组成的。
每个人工神经元接收输入信号，并通过激活函数将其转换成输出。
激活函数通常是非线性的，因为线性函数的叠加等于一个线性函数，无法处理非线性问题。
2. 前向传播前向传播是指信号从网络的输入层流向输出层的过程。
每个人工神经元将输入信号进行计算，并将结果传递给下一层。
通过不断迭代这个过程，网络能够逐渐找到最优参数以提供准确的预测结果。
3. 反向传播反向传播是深度学习中最重要的步骤之一。
它使用梯度下降法来更新神经网络的参数，以使损失函数达到最小值。
反向传播通过计算每个神经元的输出相对于损失函数的导数，然后将这些导数沿着网络进行反向传递。
通过调整所有连接权重和偏差，网络能够逐渐优化预测结果。
三、深度学习中的常见模型1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中应用最为广泛的模型之一。
它主要应用于图像识别、目标检测等视觉任务。
CNN利用卷积层提取图像特征，并通过池化层进行特征降维，最后通过全连接层将特征映射到不同类别上进行分类。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络主要应用于序列数据处理，如语音识别、自然语言处理等领域。
RNN具有记忆功能，可以对任意长度的输入序列进行建模，并考虑上下文信息。
然而，传统的RNN存在梯度消失或爆炸问题，在长期依赖任务中表现不佳。
3. 长短期记忆网络（LSTM）为了解决RNN中的梯度问题，提出了长短期记忆网络。
LSTM引入了门控机制，通过遗忘和选择性更新来控制信息的流动。
人工神经网络与深度学习的区别
人工神经网络与深度学习的区别从某种程度上来说，人工神经网络和深度学习是紧密相关的概念。
然而在现实应用中，人们往往会将这两个概念混淆起来，难以理解它们之间的差别和联系。
那么，人工神经网络和深度学习真的是同一个东西吗？接下来，我们将详细讨论这两个概念。
人工神经网络人工神经网络通常被称为ANN，它是一种仿照人脑神经系统构建的计算机模型。
与人脑中的神经元相似，人工神经元也可以接受输入信号，并对这些信号进行处理和传递。
在人工神经网络中，神经元通常被分为输入层、隐藏层和输出层三个部分。
输入层负责接受外部输入的信号，例如图像或语音信号等；隐藏层是网络的核心部分，可以用于处理和传递信息；输出层则将最终的处理结果转化为相应的输出。
人工神经网络的训练过程可以通过反向传播算法来实现。
这个算法可以使网络学习和优化参数，以便最大程度地提高网络的预测和分类能力。
这种方法被广泛应用于人脸识别、语音识别、机器翻译、人类运动学习等领域。
深度学习深度学习是一种特定类型的机器学习，通常是基于人工神经网络构建的。
与传统机器学习方法不同的是，深度学习最大的特点是使用多层神经网络来处理和分类数据。
尤其是对于大规模数据集，深度学习可以有效地提高分类和判别的准确度，使得机器可以更好地模仿人类思维的过程。
深度学习的最早应用可以追溯到20世纪80年代末。
然而，由于当时计算机性能的限制，深度学习并没有得到广泛的认可和应用。
直到近些年来，随着计算能力的提高和大规模数据集的出现，深度学习才得以广泛推广和应用。
如今，深度学习已经被成功应用于语音识别、自然语言处理、图像识别、自动驾驶、医疗诊断等多个领域。
区别与联系从定义上来看，深度学习是一种特殊的人工神经网络。
深度学习通常是指在神经网络中使用多层结构，以更好地处理大数据集和更复杂的任务。
而人工神经网络则是广义上神经网络的一个具体实现方法，它可以是深度网络，也可以是浅层网络，甚至是单一人工神经元。
简单来说，深度学习是人工神经网络的一种特殊实现方式。
深度学习与神经网络
深度学习与神经网络深度学习和神经网络是近年来蓬勃发展的领域，其在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等各个领域取得了巨大的成功。
本文将从深度学习的介绍、神经网络的原理和应用等角度深入探讨这两个主题。
一、深度学习的介绍深度学习是机器学习领域的一个重要分支，通过模拟人脑神经元之间的连接方式，实现对数据的自动分析和学习。
深度学习的核心是神经网络，它可以通过增加网络的深度来提高对数据的表达能力，从而实现更高级别的特征提取和模式识别。
深度学习的一个重要特点是端到端的学习方式，即从原始输入数据到最终输出结果的全过程都由神经网络完成。
这种方式避免了手工设计特征的繁琐过程，使得系统自主地从数据中学习到更抽象、更高层次的特征表示。
二、神经网络的原理神经网络是深度学习的核心算法之一，它模拟了生物神经元之间的连接方式。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层又由多个神经元组成。
神经元接收来自上一层神经元的输入，经过激活函数处理后，将输出传递给下一层神经元。
神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
前向传播通过将输入数据输入网络，逐层计算输出结果；反向传播通过计算损失函数的梯度并更新网络参数，使得网络的输出结果逐渐接近于真实标签。
通过多次迭代训练，神经网络可以不断优化模型以提高准确率。
三、深度学习的应用深度学习和神经网络在各个领域都有广泛的应用。
在计算机视觉领域，深度学习已经实现了对图像的分类、目标检测和图像生成等任务。
例如，通过训练深度神经网络，可以实现对猫和狗的图像进行准确分类。
在自然语言处理领域，深度学习可以实现对文本的情感分析、语言模型和机器翻译等任务。
通过使用递归神经网络或者长短期记忆网络，可以捕捉到句子之间的语义关系和上下文信息，进而提高文本处理的效果。
此外，深度学习在语音识别、推荐系统和金融分析等领域也有广泛的应用。
通过利用大规模数据和强大的计算能力，深度学习的模型可以不断地优化和提高性能，为各个应用场景带来更好的效果和体验。
人脑神经网络与人工智能技术的差异与联系
人脑神经网络与人工智能技术的差异与联系随着科技的不断进步，人工智能技术已融入人们的日常生活。
但是，智能机器的行为和人类行为之间存在很大的差异，其中的原因是极其复杂的。
本文旨在探究人脑神经网络与人工智能技术的差异与联系，并分析它们在未来的发展趋势。
人脑神经网络的长处一个普遍的共识是，人的大脑与其他生物灵长类动物的大脑交互作用较小，而且比任何其他动物的大脑都要复杂得多。
然而，即使是人的大脑，我们也仅仅只是了解了其表层。
人类的大脑内有数十亿的神经元（neurons），以及它们之间的连接——突触（synapses）。
随着神经元的活动，它们形成了复杂的网络连接，这些网络负责控制我们的思考、行动和感觉。
人脑神经网络有许多优势。
例如，人类的大脑可以识别视觉刺激、解释语言并做出感性判断。
而且，由于人类的基因组是如此复杂，所以人类的大脑可以执行非线性计算，这使得人类可以更好地处理新的信息和不可预测的事件。
现代人工智能技术（AI）复制了许多人脑神经网络的特性，并在某些领域取得了巨大成功。
例如，深度学习（deep learning）是一种人工神经网络，模仿了人类的大脑，现在在人脸识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
其他的人工智能技术，在某些领域也取得了很好的成果。
例如，基于规则的系统使用基于规则的推理，来解决需要单独明确的步骤和指令的问题。
例如，机器人的程序可以使用基于规则的系统，让机器人识别障碍物，或是接触到物体。
人工智能技术的成功在很大程度上要归结于计算和存储技术的发展。
由于云计算机技术的不断普及，现场数据处理和大规模的分布式模型训练技术已经成为现实。
这种快速的计算速度为深度学习等机器学习算法的性能带来了质的飞跃。
然而，与人脑神经网络相比，人工智能技术仍有很大优化的空间。
人工智能技术最大的问题就是其设计的算法通常是预测性的（predictive），它们需要大量的训练数据才能进行学习。
这就要求算法适用的场景必须是有限且已知的。
神经网络和深度学习的进展和应用
神经网络和深度学习的进展和应用神经网络和深度学习是新生代计算机智能技术的代表。
它已经在医学、金融、农业等领域广泛应用，且取得了显著效果。
本文将从发展历程、基本原理、应用案例等多个角度探讨神经网络和深度学习。
一、发展历程神经网络和深度学习，是海量数据、强计算能力和机器学习技术的完美融合。
最早的神经网络算法可追溯至二十世纪五六十年代，但由于计算能力和数字数据不足，使其应用极为有限。
然而，在五六十年代的探索与积累中，神经网络算法的基本原理和训练方法陆续问世。
1980年代后期，随着人工智能（AI）技术的发展和计算机技术的飞速进步，这种算法再次得以质的飞跃，神经网络算法得以高效应用。
2006年，加拿大多伦多大学计算机科学家Geoffrey Hinton提出深度学习的概念。
从此，深度学习技术在语言识别、视觉识别、图像识别等领域展现了其巨大优越性。
2012年，Google的“猫脸识别”算法在ImageNet大赛上获得了第一名。
此后，深度学习在人工智能领域快速崛起，成为了当今最重要的技术之一。
二、基本原理神经网络的基本原理是模拟生物神经网络中的信号处理理论。
神经网络是由一个输入层、隐层和一个输出层组成。
在训练过程中，神经网络模型会对输入数据进行反复迭代计算并调整模型参数，以达到最优解。
在实际训练中，神经网络需要大量的数据进行训练，可采用前向传播和反向传播的方式对模型进行学习和优化。
深度学习是神经网络的升级版，其基本原理是在神经网络模型中增加更多的深度和层级，通过多层次的信息处理和特征提取来提高特征的层次性和抗干扰性。
深度学习的核心在于构建深度而稳定的神经网络模型。
与传统的神经网络相比，深度学习技术能够学习到更复杂的模式、结构和特征，对于更高层次的人工智能应用有着更大的潜力。
三、应用案例神经网络和深度学习在许多领域的应用案例展示了其强大的功能和效果。
1. 医疗诊断。
利用深度学习技术诊断帕金森病、癌症和糖尿病等疾病，可以提高疾病的准确诊断率和预测评估的精度。
深度学习与神经网络
深度学习与神经网络深度学习和神经网络是近年来在人工智能领域取得重大突破的两个概念。
它们的出现改变了传统机器学习的方式，为我们提供了更强大、更高效的算法和模型。
本文将介绍深度学习与神经网络的基本概念和原理，并探讨它们在各个领域的应用。
一、深度学习的基本概念深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法。
它的核心思想是通过多层次、逐层抽象的方式，从数据中自动学习特征，并用于任务的求解。
与传统机器学习相比，深度学习能够处理大规模的数据集，并能够自主学习和提取复杂高级特征。
神经网络是深度学习的基本构件，它是由人工神经元相互连接而成的网络模型。
神经网络的节点称为神经元，它们通过权重、偏置和激活函数来计算输入信号的输出。
通过调整权重和偏置，神经网络能够自我适应地学习和调整参数，达到更好的拟合数据和解决问题的效果。
二、深度学习的原理与算法深度学习的原理基于反向传播算法。
反向传播算法通过计算误差的梯度，以梯度下降的方式，不断调整神经网络的参数，使得网络输出尽可能接近实际标签。
例如，在图像识别任务中，反向传播算法能够让神经网络自动学习到图像的边缘、纹理等特征。
为了提高神经网络的性能和训练效率，人们提出了一系列深度学习算法和模型。
其中，卷积神经网络（CNN）是处理图像和视觉任务的经典模型；循环神经网络（RNN）则适用于语言处理和时序数据分析；生成对抗网络（GAN）则能够生成逼真的图像样本。
这些模型的结构和算法都经过不断改进和优化，使得深度学习在多个领域中都取得了令人瞩目的成果。
三、深度学习的应用领域深度学习的应用领域非常广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医学影像分析等多个方向。
在计算机视觉中，深度学习可以用于图像分类、物体检测、人脸识别等诸多任务。
在自然语言处理中，深度学习能够实现文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
在医疗领域，深度学习可以帮助医生进行病理判断、癌症检测等。
这些应用不仅提高了工作效率，也改善了我们的生活质量。
神经网络与人工智能
神经网络与人工智能随着人工智能（Artificial Intelligence）的迅猛发展，神经网络（Neural Network）成为了人工智能的核心技术之一。
神经网络是一种模拟大脑的计算机结构，由神经元（Neuron）和突触（Synapse）构成。
神经元可看作计算单元，突触则表示神经元之间的连接和传递信息的通道。
本文将从多个角度探讨神经网络和人工智能的关系。
一、神经网络的发展历程神经网络的概念可以追溯至1943年，当时Mcculloch和Pitts 提出了一种基于二元逻辑的神经元模型。
20世纪60年代和70年代，神经网络得到了快速发展，例如Rosenblatt提出了感知器（Perceptron）模型，其被应用于模式识别和控制任务。
但是，20世纪80年代，神经网络的发展受到了挫折。
神经网络的训练算法不够成熟，模型的有效性并未得到证明，因此神经网络主要被用于科学研究而非商业产品中。
直到20世纪90年代，随着计算能力的提高和新的训练算法的开发，神经网络才得以重获新生。
其中最重要的是反向传播算法（Backpropagation algorithm），该算法可根据误差信号调整神经网络的权重，从而提高神经网络的准确性和鲁棒性。
同时，神经网络也得到了广泛的应用，例如图像和语音识别、自然语言处理、智能控制和游戏智能等领域。
二、神经网络的优缺点神经网络具有许多优点，如下所示：1.允许学习非线性和复杂模式，神经网络可以有效地处理大量数据，从中学习到复杂的关系和规律，例如通过大量的样本训练模型来实现目标检测、自然语言处理和推荐系统等。
2.容错性强和稳定，神经网络可以容忍数据的噪声和缺失，从而提高模型的准确性和鲁棒性。
3.自适应性强，神经网络的学习过程是逐步调整权重和阈值的，因此其可以适应数据的动态变化和模型结构的变化。
然而，神经网络也有一些缺点，如下所示：1.需要大量的训练数据，神经网络的学习过程需要足够的样本支持，否则模型容易出现过拟合和欠拟合问题。
深度学习与神经网络
深度学习与神经网络深度学习与神经网络深度学习和神经网络是当前人工智能领域中最热门和前沿的技术。
它们的出现和发展为计算机在视觉、语音、自然语言处理等各种复杂任务上取得了令人瞩目的成果。
本文将从深度学习和神经网络的基本概念、原理及其应用方面进行探讨。
一、深度学习的基本概念和原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它的核心思想是通过构建多层次的神经网络来模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程。
与传统机器学习方法相比，深度学习具有以下几个显著特点：1. 多层次特征提取：深度学习模型通过多层次抽象，能够自动地从原始数据中提取出具有更高级别的抽象特征，从而实现更准确的分类和预测。
2. 非线性建模能力：神经网络中的激活函数的引入使得深度学习模型具有强大的非线性建模能力，可以处理复杂的非线性关系和高维数据。
3. 大规模数据支持：深度学习需要大量的数据进行训练，而当前互联网时代数据的爆炸使得深度学习能够发挥出其强大的模型拟合能力。
深度学习的核心组成是神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。
在训练过程中，神经网络通过不断调整权重和偏置参数，以最小化损失函数来拟合训练数据。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
二、深度学习在计算机视觉领域的应用深度学习在计算机视觉领域的应用涵盖了图像分类、目标检测、图像生成等多个任务。
其中，深度卷积神经网络（DCNN）是最常用的一种模型。
1. 图像分类：深度学习可以通过对大规模图像数据进行训练，实现对图像的自动分类。
比如，利用卷积神经网络可以实现对猫和狗的图像进行自动化分类。
2. 目标检测：深度学习可以通过对图像中的目标进行定位和识别，实现目标检测。
比如，通过使用区域卷积神经网络（R-CNN）可以实现对图像中各种目标的检测与识别。
3. 图像生成：深度学习可以学习到大规模图像数据的分布规律，并通过生成对抗网络实现图像的自动生成。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
– 喂的数据足够大就会变得非常聪明，只会吃不饱，不会消化不良 – 动物通过大量经验而不是精巧的数学公式学习
• 有了充足的食物供应（大数据），并进化出了极强劲的消 化系统（GPU、云计算），deep learning怪兽终于崛起， 并逐渐淘汰其他物种（浅层学习算法），称霸地球
if gradient vanish
for all m: for all m:
在包含长时关联(dt > 10)的序列上很难有效训练RNN
Long Short-Term Memory (LSTM)
• Two types of memory in RNN
– Short-term memory: encoded in activity patterns of hidden units – Long-term memory: encoded in weights
•2个时间步的延迟
– 输入->隐单元 – 隐单元->输出
网络学到了什么？
• 自动学习出3个隐单元的4种不同的激活模 式，用以完成加法运算
• 模拟有限状态自动机，但能力更强
– N个隐单元，2N种激活模式，N2个参数(权重) – 对比HMM
RNN训练的难题：梯度爆炸与消失
if gradient explode
• 捕获语言的某些规律
5
嵌入空间可视化
6
从单词到句子
CNN
7
序列学习问题
• 序列识别和生成
– 语音、时间序列、文本...
• 注意控制
– 按顺序决定下一时刻注意什么
• 运动控制、玩游戏 • 。。。 • 共同模式
– 历史状态（可变长度）-> 内部状态表示（短时 记忆） -> 下一步动作
传统序列学习模型
• 方案1：FNN
– 需要预先确定最大位数 – 对不同的位使用不同的权重 – 泛化能力差
二进制加法的算法
方案2：RNN
•网络结构
– 2 in's, 3 hiddens, 1 out – h(t) = f(Wihx(t) + Wh'hh(t-1)) (前一时刻的隐状态， 当前时刻的输入) -> 下一时刻的隐状态
33
对深层神经网络的重新认识
• 数据获取问题
– 没有足够多的有标签数 据
• 梯度弥散问题
– 没有足够快的计算机
• 局部极值问题
– 没有合适的参数初始化 方法
• 1986年以来
– 有标签数据变得更多
– 计算机变得更快
– 找到了更好的参数初始 化方法
34
对深层神经网络的重新认识
• 数据获取问题
– 没有足够多的有标签数 据
– 图像识别、语言识别、NLP、生物医药。。。 – 大脑用同一套算法解决视觉、听觉、嗅觉等感知问题
• 胃口大
– 喂的数据足够大就会变得非常聪明，只会吃不饱，不会消化不良 – 动物通过大量经验而不是精巧的数学公式学习
36
深度学习为什么这么火？
一个生态学视角
• 不挑食
– 图像识别、语言识别、NLP、生物医药。。。 – 大脑用同一套算法解决视觉、听觉、嗅觉等感知问题
– 将源句子的编码为向量表示，然后将向量解码为目 标 句子
– 网络学到了什么？
• 源语言和目标语言的词法、语法、短语搭配、语义。。。
基于短语的统计机器翻译
网络结构： A deep and big LSTM network
Google神经网络翻译
基于注意力的神经机器翻译
注意力机制的其他应用
• “看图说话”：为图片自动生成文本描述
LSTM怎样保持梯度信息
(works like a mini-computer with read/write units)
LSTM学到了什么？ 例子：字符级语言模型
RNN vs LSTM：一个核心区别
• 隐状态更新方式：替换 --> 累加
– 更加稳健的动力学特性，减轻梯度爆炸和消失
• 端到端的机器翻译
• 梯度弥散问题
– 没有足够快的计算机
• 局部极值问题
– 没有合适的参数初始化 方法
• 1986年以来
– 有标签数据变得更多 – 大数据：燃料
– 计算机变得更快 – GPU：催化剂
– 找到了更好的参数初始 化方法
– 算法：导火索
• 深层神经网络的复兴
35
深度学习为什么这么火？ 一个生态学视角
• 不挑食
•“无记忆”
– Autoregressive models – Feed-forward NN
•“简单记忆”
– Linear dynamical systems (LDS) – Hidden Markov Models (HMM)
FNN -> RNN
Forward propagation
RNN for 语言模型/序列生成
从神经网络到深度学习
——大数据催生的新智慧物种
自然语言处理
• 怎样用神经网络处理离散（符号）数据？
– 嵌入（Embedding）
2
怎样学习词嵌入？
• Neural Language Model & word2vec
3
word2vec词嵌入的性质
• 向量空间中的距离 = 词义相似性
4
word2vec词嵌入的性质
不同类型的记忆
LSTM cell
• Input gate: scales input to cell (write) • Output gate: scales output from cell (read) • Forget gate: scales old cell value (reset) • Cell • Cell output
• 常用的训练目标：预测下一时刻的输入
训练RNN：Backpropagation through time (BPTT)
• 优化目标
– 最大对数似然（在整个序列上累加）
T
L log ykt t 1
A toy problem for RNN：二进制加法
• 问题
– train a neural net to do binary addition by giving it many 01 string NC等
提纲
• 为什么要深度学习？背景和动机 • 怎样深度学习？基本学习算法 • 有什么应用？典型网络结构和应用举例 • 反思和展望
32
对ImageNet网络的反思
• 大量有标签训练数据 • 在两块GPU上训练 • 使用多个大隐层 • 更好的神经元（Rectified linear） • 用dropout正则化