深度学习的基本理论与方法_图文
深度学习的基本原理与算法
深度学习的基本原理与算法深度学习是一种机器学习的方法。
它是通过建立多层神经网络对数据进行处理和分类。
深度学习具有极强的自适应性和自学习能力，可以处理大规模的数据。
目前，深度学习的应用范围已经涵盖了很多行业，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
一、基本原理深度学习的基本原理是模仿人脑神经元的工作方式，通过不断的反馈和调整来不断优化神经网络。
深度学习的神经网络的基本结构是由多个层次的神经元组成的。
第一层神经元接受输入数据，后续各层神经元则通过上一层的输出来进行计算。
通过多层的神经元，深度学习可以将输入数据不断地进行特征提取和分类，从而得出准确的结果。
二、基本算法2.1 前馈神经网络算法前馈神经网络是深度学习最基础的模型之一，也是最基本的神经网络模型。
前馈神经网络是指数据传递的方向只能向前，无法向后传递。
这种模型通过多层神经元进行特征提取和分类，每个神经元都有一个激活函数，激活函数的输出作为下一层神经元的输入。
前馈神经网络模型的训练通常使用反向传播算法进行改进。
2.2 卷积神经网络算法卷积神经网络是一种专门用于图像识别的深度学习模型。
它是通过卷积核对图像进行卷积操作来提取图像的特征。
卷积操作可以提取出图像的空间信息，通过不断的池化操作可以将图像的尺寸逐渐缩小，然后送入全连接层进行最终的分类。
卷积神经网络的前向传播过程是独立的，可以通过并行计算来提高效率。
同时，卷积神经网络还可以通过预训练和微调来提高模型的准确率。
2.3 循环神经网络算法循环神经网络是用于处理序列数据的深度学习模型。
它通过对先前数据的处理结果进行反馈，从而使模型具有记忆能力，可以对序列数据进行逐步推理和预测。
循环神经网络模型的训练通常使用反向传播算法进行改进。
在处理长序列时，循环神经网络的梯度消失问题会导致训练不稳定，因此需要使用门控循环单元（GRU）和长短时记忆网络（LSTM）等改进算法来增强模型的记忆能力和稳定性。
三、深度学习的应用深度学习目前已经广泛应用于各个领域。
深度学习介绍 ppt课件
自编码器的建立
建立AutoEncoder的方法是：
对于m个数据的输入，有：
Code编码:使用非线性激活函数，将维输入数据映射到维隐含层（隐含节点表示特 征）
其中W是一个的权重矩阵，b是一个d'维的偏移向量 Decode解码:通过反向映射，对映射后的数据进行重建
hi
yi
SAE网络每一次训练输入都会得到映射后的 与解码后的 。通过对代价函数的最优
深层带来的好处
为什么采用层次网络
预训练与梯度消失现象
主要内容
自编码器结构
单层自动编码器网络（AutoEncoder）实质上是一个三层的反向传播神经网络。它逐 层采用无监督学习的方式，不使用标签调整权值，将输入映射到隐含层上，再经过反 变换映射到输出上，实现输入输出的近似等价。
X1 X2 X3 X4 X5 +1
RBM网络有几个参数，一个是可视层与隐含 层之间的权重矩阵，一个是可视节点的偏移 量b，一个是隐含节点的偏移量c，这几个参 数决定了RBM网络将一个m维的样本编码成 一个什么样的n维的样本。
受限玻尔兹曼机
RBM介绍
RBM训练
一般地，链接权重Wij可初始化为来自正态分布N(0,0.01)的随机数，隐 单元的偏置cj初始化为0； 对于第i个可见单元，偏置bj初始化为log[pi/(1-pi)] 。pi表示训练样本中 第i个特征处于激活状态所占的比率 学习率epsilon至关重要，大则收敛快，但是算法可能不稳定。小则 慢。为克服这一矛盾引入动量，使本次参数值修改的方向不完全由当 前样本似然函数梯度方向决定，而是上一次参数值修改方向与本次梯 度方向的结合可以避免过早的收敛到局部最优点
激活函数
y f (x)
深度学习的常用模型和方法ppt课件
根据上个输出和 当前的输入决定更新 哪些属性以及新属性 的内容
执行之前的决定， 更新当前的状态
根据上个输出和 当前的状态决定现在 输出什么
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
目录
1 深度学习的背景
2 深度学习常用模型和方法
1
自动编码器
2
稀疏编码
3
卷积神经网络
4
RNN与LSTM
3 总结与展望
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
MIN | I – O |，其中，I 为输入，O 为输出
通过求解这个最优化式子，可以求得Φi和ai，也就能得出 输入的特征表示。
如果我们加上稀疏规则限制，得到：
MIN | I – O | + λ（|a1| + |a2| + … + |ai |）
这种方法就是稀疏编码。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
然而，手工地选取特征是一件非常费力、启发式的方法， 能不能选取好很大程度上靠经验和运气。
自动地学习特征的方法，统称为Deep Learning。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
深度学习的基本理论与方法99页PPT文档共101页文档
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
深度学习基础教程
深度学习基础教程
1. 什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习技术，它模拟了人脑神经网络的工作原理，通过大量的数据训练神经网络模型，来实现对复杂问题的自动学习和解决。
2. 神经网络的基础结构
神经网络由多层神经元组成，每个神经元接收上一层神经元的输出，并将其加权求和后通过激活函数进行非线性转换。
3. 激活函数的作用
激活函数在神经元中引入非线性，增加了网络的表达能力。
常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。
4. 误差函数和损失函数
误差函数用于衡量网络预测值与真实值之间的差异，而损失函数则是对整个样本集上误差函数的平均或总和。
5. 反向传播算法
反向传播算法是深度学习中的核心算法，通过计算误差函数关于参数的梯度，然后利用梯度下降法来更新参数，实现网络的训练。
6. 优化方法
为了加速网络的训练过程，常常使用一些优化方法，如随机梯度下降、动量法、学习率衰减等。
7. 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，它通过卷积操作和池化操作来提取图像等数据的特征，并在分类、目标检测等任务上取得了巨大成功。
8. 递归神经网络（RNN）
递归神经网络是一种具有记忆功能的神经网络结构，主要用于处理序列数据，如自然语言处理和语音识别等任务。
9. 预训练和迁移学习
预训练和迁移学习是利用已经训练好的神经网络模型，来加速和改进新任务的训练过程。
10. 深度学习应用领域
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等众多领域都取得了显著的成果，且正在不断拓展应用范围。
深度学习的基本原理与算法分析
深度学习的基本原理与算法分析深度学习是一种机器学习的分支，其基本原理和算法分析是理解和应用深度学习的关键。
本文将介绍深度学习的基本原理，并对其中常用的算法进行分析。
一、深度学习的基本原理深度学习是一种通过多层神经网络模拟人脑神经元工作方式的机器学习方法。
其基本原理可以概括为以下几点：1. 神经网络结构：深度学习中最基本的组成单元是神经网络。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都有多个输入和一个输出。
神经网络的层数决定了其深度，深度越大，网络的表示能力越强。
2. 前向传播：神经网络通过前向传播来计算输出。
每个神经元将输入信号与其权重相乘，并将结果传递给激活函数进行非线性变换。
经过多层神经元的计算，最终得到输出结果。
3. 反向传播：深度学习的关键在于通过反向传播算法来更新神经网络的权重，使得网络的输出结果与真实结果之间的误差最小化。
反向传播算法通过计算误差的梯度，逐层更新神经网络的权重。
4. 损失函数：深度学习使用损失函数来度量网络输出结果与真实结果之间的差距。
常用的损失函数有均方误差和交叉熵等。
二、深度学习的常用算法分析1. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是深度学习中最常用的算法之一，主要用于图像和视频处理任务。
CNN通过卷积层、池化层和全连接层构成。
卷积层通过卷积操作提取图像的特征，池化层通过降采样减少参数数量，全连接层用于分类任务。
2. 循环神经网络（RNN）：循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，主要用于处理序列数据，如语音和文本。
RNN通过将当前输入与上一时刻的隐藏状态进行连接，实现对序列数据的建模。
常见的RNN变体有长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
3. 自编码器（Autoencoder）：自编码器是一种无监督学习的算法，用于数据的降维和特征提取。
自编码器通过将输入数据压缩为低维编码，然后再通过解码器将编码还原为原始数据。
自编码器的目标是尽可能减小重构误差。
4. 生成对抗网络（GAN）：生成对抗网络是一种用于生成新样本的算法。
简明易懂的深度学习入门教程
简明易懂的深度学习入门教程深度学习是人工智能中的一种重要技术手段，其通过模仿人脑神经元的工作方式，构建神经网络，从而实现对大规模数据进行学习和分析的能力。
本文将从简明易懂的角度，介绍深度学习的入门知识，包括：基本概念、常用网络结构和训练方法。
一、基本概念深度学习是机器学习领域的一个分支，其核心是神经网络模型。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，再通过激活函数进行运算，并将结果传递给下一个神经元。
深度学习模型通常包含多个隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成，最终通过输出层给出预测结果。
二、常用网络结构1. 感知机（Perceptron）：是最简单的神经网络结构，由一个输入层和一个输出层组成。
感知机广泛应用于二分类问题。
2. 多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）：在感知机的基础上增加了一个或多个隐藏层，提高了对复杂问题的拟合能力，是最基本的深度学习模型。
3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：主要用于图像识别任务，通过局部感受野和权值共享的方式，减少了网络参数的数量，提高了网络的计算效率。
4. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：主要用于处理序列数据，通过使用循环结构将当前神经元的输出作为下一个神经元的输入，从而实现对时序信息的建模。
5. 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：是一种特殊的循环神经网络，通过门控机制，实现对长期记忆和短期记忆的建模。
三、常用训练方法1. 反向传播算法（Backpropagation）：是深度学习中最常用的训练方法，通过计算预测值与实际值之间的误差，将误差沿网络反向传播，并根据误差大小更新网络中的参数。
2. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：是一种常用的优化算法，通过迭代地更新参数值，寻找使目标函数最小化的方向。
深度学习的基本理论与方法
深度学习的基本理论与方法深度学习是一类通过多层神经网络来模拟人类大脑工作原理的机器学习方法，其基本理论和方法主要包括神经网络的基本结构、深度学习的训练算法以及常用的优化方法。
首先，深度学习的基本结构就是多层神经网络。
神经网络是由多个神经元层次组成的模型，每个神经元接收来自上一层神经元的输入，经过一定的变换和激活函数处理后，传递给下一层神经元。
通过这种方式，神经网络可以进行信息的传递和加工，从而实现对复杂数据的表征和学习。
深度学习中的网络层数较多，可以达到几十层甚至上百层，这使得网络可以进行更加复杂的模型学习和表达。
其次，深度学习的训练算法主要包括反向传播（Backpropagation）和梯度下降（Gradient Descent）算法。
反向传播算法通过计算损失函数对于神经元权重的导数，从而通过链式法则依次计算后面层的导数，实现对神经网络权重的更新。
梯度下降算法则是一种通过不断迭代优化权重的方法，其基本思想是根据损失函数关于权重的导数方向，不断更新权重，直至找到损失函数的极小值点。
这两个算法是深度学习中的基本训练方法，通过反向传播和梯度下降，深度学习网络可以根据数据不断学习和优化，提高模型的泛化能力。
此外，深度学习中常用的优化方法还包括正则化、Dropout、批归一化等。
正则化是一种常用的防止过拟合的方法，通过在损失函数中添加对权重的约束，使得模型更加平滑和简单，从而提高模型的泛化能力。
Dropout是一种在训练过程中随机丢弃一些神经元的方法，通过减少神经元的共同作用，从而提高模型的泛化能力。
批归一化则是一种对神经网络进行归一化处理的方法，通过将每一层的输入进行归一化，使数据更加平稳，从而提高模型的训练速度和效果。
总之，深度学习的基本理论和方法主要包括神经网络的基本结构、深度学习的训练算法以及常用的优化方法。
深度学习通过多层神经网络的结构和训练方法，实现对复杂数据的表征和学习，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，在科学研究和工业应用中发挥了重要的作用。
- 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)。
• 限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）
• 定义：假设有一个二部图，同层节点之间没有链接，一层是可 视层，即输入数据层（v)，一层是隐藏层(h)，如果假设所有的 节点都是随机二值（ 0，1值）变量节点，同时假设全概率分布 p(v,h)满足Boltzmann 分布，我们称这个模型是Restricted BoltzmannMachine (RBM)。
• Deep Boltzmann Machine(DBM)
Deep Belief Networks是在靠近可视层的部分使用贝叶斯信念网 络（即有向图模型），而在最远离可视层的部分使用Restricted Boltzmann Machine的模型。
• 卷积波尔兹曼机（Convolutional RBM）
深度学习的具体模型及方法
• 降噪自动编码器(Denoising AutoEncoders)
• 在自动编码器的基础上，对训练数据加入噪声，自动编码器 必须学习去去除这种噪声而获得真正的没有被噪声污染过的 输入。因此，这就迫使编码器去学习输入信号的更加鲁棒的 表达，这也是它的泛化能力比一般编码器强的原因。
Inference: prediction, recognition
• 良好的特征表达，对最终算法的准确性起了非常关键的作用； • 识别系统主要的计算和测试工作耗时主要集中在特征提取部分； • 特征的样式目前一般都是人工设计的，靠人工提取特征。
动 机——为什么要自动学习特征
• 实验：LP-β Multiple Kernel Learning
• 人脑视觉机理
人的视觉系统的信息处理是分级的
高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表示越来越抽象 ，越来越能表现语义或者意图
抽象层面越高，存在的可能猜测就越少，就越利于分类
• 视觉的层次性
属性学习，类别作为属性的一种组合映射 Lampert et al. CVPR’09
Decoder filters WT
Sigmoid function σ(.)
e.g.
σ(WTz)
σ(Wx)
(Binary) Input x
Encoder filters W
Sigmoid function σ(.)
• 稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder)
限制每次得到的表达code尽量稀疏
限制每次得到的表达code尽量稀疏
• 稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder)
Input Patch
Filters
Features
Sparse Coding
深度学习的具体模型及方法
• 稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder)
L1 Sparsit
y
Decoder filters D
深度学习的第一步实质上是一个网络参数初始 化过程。区别于传统神经网络初值随机初始化， 深度学习模型是通过无监督学习输入数据的结构 得到的，因而这个初值更接近全局最优，从而能 够取得更好的效果。
• 自动编码器（ AutoEncoder ） • 稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder) • 降噪自动编码器(Denoising AutoEncoders)
深度学习的具体模型及方法
• 卷积波尔兹曼机（Convolutional RBM）
权值共享
减少参数的方法： 每个神经元无需对全局图像做感受，只需感受局部区域（Feature Map），在高层会将这些感受不同局部的神经元综合起来获得全局信息。 每个神经元参数设为相同，即权值共享，也即每个神经元用同一个卷 积核去卷积图像。
• 卷积波尔兹曼机（Convolutional RBM）
隐层神经元数量的确定
神经元数量与输入图像大 小、滤波器大小和滤波器的 滑动步长有关。
例如，输入图像是1000x1000像素，滤 波器大小是10x10，假设滤波器间没有 重叠，即步长为10，这样隐层的神经 元个数就是(1000x1000 )/ (10x10)=10000个
动 机——为什么采用层次网络结构
• 人脑视觉机理 1981年的诺贝尔医学奖获得者 David Hubel和
TorstenWiesel发现了视觉系统的信息处理机制 发现了一种被称为“方向选择性细胞的神经元细胞，当瞳
孔发现了眼前的物体的边尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine） • 限制波尔兹曼机（RBM）是一种深度学习模型。
• 限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine） 定义联合组态（jointconfiguration）能量：
这样某个组态的联合概率分布可以通过Boltzmann 分 布和这个组态的能量来确定：
Sparse Features z
Dz
e.g. σ(Wx)
Encoder filters W
Sigmoid function σ(.)
Input Patch x
Training
• 稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder)
1）Training阶段：给定一系列的样本图片[x1, x 2, …]，我 们需要学习得到一组基[Φ1, Φ2, …]，也就是字典。
– Gehler and Nowozin, On Feature Combination for Multiclass Object Classification, ICCV’09
• 采用39 个不同的特征
– PHOG, SIFT, V1S+, Region Cov. Etc.
• 在普通特征上MKL表现 有限 结论：特征更重要
类别标签 属性
图像特征
• 特征表示的粒度
具有结构性（或者语义） 的高层特征对于分类更有 意义
• 初级（浅层）特征表示
高层特征或图像，往往是由一些基本结构（浅层特征）组成的
• 结构性特征表示
• 浅层学习的局限
人工神经网络（BP算法）
—虽被称作多层感知机，但实际是种只含有一层隐层 节点的浅层模型
待求问题：给定一个满足独立同分布的样本集：D={v(1), v(2),…, v(N)}，需要学习模型参数θ={W,a,b}。 求解： 最大似然估计： 我们需要选择一个参数，让我们当前的观测样本的概率最大 对最大对数似然函数求导，即可得到L最大时对应的参数W：
若隐藏层层数增加，可得到Deep Boltzmann Machine(DBM)
AutoEncoder:
Class label
Decoder Encoder
Features
e.g.
Decoder Encoder
Features
Decoder Encoder
Input Image
深度学习训练过程
• 第二步：自顶向下的监督学习 这一步是在第一步学习获得各层参数进的基础
上，在最顶的编码层添加一个分类器（例如罗杰 斯特回归、SVM等），而后通过带标签数据的监督 学习，利用梯度下降法去微调整个网络参数。
CRBM是为识别二维图像信息而特殊设计的一个多层感知器。
概念示范：输入图像通过与m个可 训练的滤波器和可加偏置进行卷积， 在C1层产生m个特征映射图，然后 特征映射图中每组的n个像素再进 行求和，加权值，加偏置，通过一 个Sigmoid函数得到m个S2层的特征 映射图。这些映射图再进过滤波得 到C3层。这个层级结构再和S2一样 产生S4。最终，这些像素值被光栅 化，并连接成一个向量输入到传统 的神经网络，得到输出。
• 不采用BP算法的原因 （1）反馈调整时，梯度越来越稀疏，从顶层越往下
，误差校正信号越来越小；
（2）收敛易至局部最小，由于是采用随机值初始化 ，当初值是远离最优区域时易导致这一情况；
（3）BP算法需要有标签数据来训练，但大部分数据 是无标签的；
深度学习训练过程
深度学习训练过程
• wake-sleep算法:
深度学习的基本理论与方法_图文.pptx
概述
• 深度学习：一种基于无监督特征学习和特征 层次结构的学习方法
• 可能的的名称：
– 深度学习 – 特征学习 – 无监督特征学习
动机
传统的模式识别方法：
Low-level sensing
Preprocessing
Feature extract.
Feature selection
连续
平行
“Tokens” from Vision by D.Marr:
物体部件:
连接
拐角
• 他们对于人工而言是十分困难的，那么如何学习呢？
• 一般而言，特征越多，给出信息就越多，识别准确性会得到提升； • 但特征多，计算复杂度增加，探索的空间大，可以用来训练的数据在
每个特征上就会稀疏。
• 结论：不一定特征越多越好！需要有多少个特征，需要学 习确定。
可使用K-SVD方法交替迭代调整a [k]，Φ [k]，直至收敛，从 而可以获得一组可以良好表示这一系列x的字典。
• 稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder)
2）Coding阶段：给定一个新的图片x，由上面得到的字典，利
用OMP算法求解一个LASSO问题得到稀疏向量a。这个稀疏向 量就是这个输入向量x的一个稀疏表达。
2）sleep阶段： 生成过程，通过上层概念（Code）和向下的生成（Decoder）权 重，生成下层的状态，再利用认知（Encoder）权重产生一个抽 象景象。利用初始上层概念和新建抽象景象的残差，利用梯度 下降修改层间向上的认知（Encoder）权重。也就是“如果梦中 的景象不是我脑中的相应概念，改变我的认知权重使得这种景
1）wake阶段： 认知过程，通过下层的输入特征（Input）和向上的认知（ Encoder）权重产生每一层的抽象表示（Code），再通过当前的 生成（Decoder）权重产生一个重建信息（Reconstruction）， 计算输入特征和重建信息残差，使用梯度下降修改层间的下行 生成（Decoder）权重。也就是“如果现实跟我想象的不一样， 改变我的生成权重使得我想象的东西变得与现实一样”。