人工神经网络深度学习PPT课件
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《人工神经网络》课件
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动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
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RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平 均，提高了算法的稳定性和收敛速度
添加项标题
随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个 样本进行更新，提高了训练速度
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AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来 调整学习率，解决了学习率衰减的问题
情感分析：分析文本中的情感 倾向，如正面评价、负面评价 等
推荐系统
推荐系统是一种基于用户历史行为 和偏好的个性化推荐服务
推荐算法：协同过滤、深度学习、 矩阵分解等
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应用场景：电商、社交媒体、视频 网站等
应用效果：提高用户满意度、增加 用户粘性、提高转化率等
Part Six
类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可 微分
应用：深度学习、 机器学习等领域
权重调整
权重调整的目的：优化神经网络的性能 权重调整的方法：梯度下降法、随机梯度下降法等 权重调整的步骤：计算损失函数、计算梯度、更新权重 权重调整的影响因素：学习率、批次大小、优化器等
Part Four
《人工神经网络》PPT 课件
,
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 神 经 网 络 基 础 知 识 05 神 经 网 络 应 用 案 例 07 未 来 发 展 趋 势 与 挑 战
02 人 工 神 经 网 络 概 述 04 人 工 神 经 网 络 算 法 06 神 经 网 络 优 化 与 改 进
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和识别 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理 长短期记忆网络（LSTM）：改进的RNN，用于处理长序列数据 生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据，如图像生成和文本生成
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
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RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平 均，提高了算法的稳定性和收敛速度
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随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个 样本进行更新，提高了训练速度
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AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来 调整学习率，解决了学习率衰减的问题
情感分析：分析文本中的情感 倾向，如正面评价、负面评价 等
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推荐算法：协同过滤、深度学习、 矩阵分解等
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应用场景：电商、社交媒体、视频 网站等
应用效果：提高用户满意度、增加 用户粘性、提高转化率等
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类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可 微分
应用：深度学习、 机器学习等领域
权重调整
权重调整的目的：优化神经网络的性能 权重调整的方法：梯度下降法、随机梯度下降法等 权重调整的步骤：计算损失函数、计算梯度、更新权重 权重调整的影响因素：学习率、批次大小、优化器等
Part Four
《人工神经网络》PPT 课件
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汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 神 经 网 络 基 础 知 识 05 神 经 网 络 应 用 案 例 07 未 来 发 展 趋 势 与 挑 战
02 人 工 神 经 网 络 概 述 04 人 工 神 经 网 络 算 法 06 神 经 网 络 优 化 与 改 进
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和识别 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理 长短期记忆网络（LSTM）：改进的RNN，用于处理长序列数据 生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据，如图像生成和文本生成
深度学习-神经网络PPT学习课件
神经网络的学习过程就是学习控制着空间变换方式（物质组成方式）的权重矩阵 W ， 那如何学习每一层的权重矩阵 W 呢？ 2.3.1、激活函数
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络 仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价 的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性 映射学习能力。
线性可分视角：神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非 线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。
增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。 增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数。
2/29/2020
13
2.2.2、物理视角：“物质组成”
回想上文由碳氧原子通过不同组合形成若干分子的例子。从分子层面继续迭代这种 组合思想，可以形成DNA，细胞，组织，器官，最终可以形成一个完整的人。不同层级之 间都是以类似的几种规则再不断形成新物质。
2/29/2020
16
➢Sigmoid
sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具 有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神 经元。此外，(0, 1) 的输出还可以被表示作概率， 或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵 损失函数。
然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的 就是饱和性。 软饱和激活函数：
2/29/2020
17
➢Tanh
➢ReLU
可以看到，当x<0时，ReLU硬饱和，
tanh也是一种非常常见的激活函数。 与sigmoid相比，它的输出均值是0， 使得其收敛速度要比sigmoid快，减少 迭代次数。然而，从途中可以看出， tanh一样具有软饱和性，从而造成梯 度消失。
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络 仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价 的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性 映射学习能力。
线性可分视角：神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非 线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。
增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。 增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数。
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2.2.2、物理视角：“物质组成”
回想上文由碳氧原子通过不同组合形成若干分子的例子。从分子层面继续迭代这种 组合思想，可以形成DNA，细胞，组织，器官，最终可以形成一个完整的人。不同层级之 间都是以类似的几种规则再不断形成新物质。
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➢Sigmoid
sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具 有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神 经元。此外，(0, 1) 的输出还可以被表示作概率， 或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵 损失函数。
然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的 就是饱和性。 软饱和激活函数：
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➢Tanh
➢ReLU
可以看到，当x<0时，ReLU硬饱和，
tanh也是一种非常常见的激活函数。 与sigmoid相比，它的输出均值是0， 使得其收敛速度要比sigmoid快，减少 迭代次数。然而，从途中可以看出， tanh一样具有软饱和性，从而造成梯 度消失。
人工神经网络及其应用[PPT课件]
![人工神经网络及其应用[PPT课件]](https://img.taocdn.com/s3/m/e46730ee59eef8c75fbfb3f3.png)
❖ 人脑的功能，一方面受到先天因素的制约，即由遗传信息先 天确定了其构造与特性；另一方面，后天因素也起重要的作 用，即大脑可通过其自组织、自学习，不断适应外界环境的 变化。大脑的自组织、自学习性来源于神经网络构造的可塑 性，它主要反映在神经元之间连接强度的可变性上。
➢人工神经网络是从微观构造与功能上对人脑神经系 统的模拟而建立起来的一类模型，具有模拟人的局部 形象思维的能力。其特点主要是具有非线性、学习能 力和自适应性，是模拟人的智能的一条重要途径。
Ep (t)
dp yp (t) 2
1 2 [d p
yp (t)]2
1 2
e2p
(t)
J (t)
〔4〕δ规那么：
1 2
[dp
p
yp (t)]2
1 2
e2 p p
(t)
用于权值调整的自适应学习算法为
将代入上式可得j(t 1 )j(t) /E p uj( ( pt t) )2j(t)e p (t)u jp
wij uiuj
❖这一规那么与〞条件反射“学说一致，并已得到神经细胞 学说的证实。α是表示学习速率的比例常数。
2.4 神经网络的互联模式
根据连接方式的不同，神经网络的神经元之间的连接有如 下几种形式。
1〕前向网络
前向网络构造如以下图。神经元分层排列，分别组成输入 层、中间层〔也称为隐含层，可以由假设干层组成〕和输 出层。每一层的神经元只承受来自前一层神经元的输入， 后面的层对前面的层没有信号反响。输入模式经过各层次 的顺序传播，最后在输出层上得到输出。感知器网络和BP 网络均属于前向网络。
1〕有监视学习：对于监视学习，网络训练往往要基于一定数 量的训练样本。训练样本通常由输入矢量和目标矢量组成。在 学习和训练过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进 展连接权值和域值的调节。通过将期望输出成为导师信号，它 是评价学习的标准。最典型的有监视学习算法是BP算法，即误 差反向传播算法。
➢人工神经网络是从微观构造与功能上对人脑神经系 统的模拟而建立起来的一类模型，具有模拟人的局部 形象思维的能力。其特点主要是具有非线性、学习能 力和自适应性，是模拟人的智能的一条重要途径。
Ep (t)
dp yp (t) 2
1 2 [d p
yp (t)]2
1 2
e2p
(t)
J (t)
〔4〕δ规那么：
1 2
[dp
p
yp (t)]2
1 2
e2 p p
(t)
用于权值调整的自适应学习算法为
将代入上式可得j(t 1 )j(t) /E p uj( ( pt t) )2j(t)e p (t)u jp
wij uiuj
❖这一规那么与〞条件反射“学说一致，并已得到神经细胞 学说的证实。α是表示学习速率的比例常数。
2.4 神经网络的互联模式
根据连接方式的不同，神经网络的神经元之间的连接有如 下几种形式。
1〕前向网络
前向网络构造如以下图。神经元分层排列，分别组成输入 层、中间层〔也称为隐含层，可以由假设干层组成〕和输 出层。每一层的神经元只承受来自前一层神经元的输入， 后面的层对前面的层没有信号反响。输入模式经过各层次 的顺序传播，最后在输出层上得到输出。感知器网络和BP 网络均属于前向网络。
1〕有监视学习：对于监视学习，网络训练往往要基于一定数 量的训练样本。训练样本通常由输入矢量和目标矢量组成。在 学习和训练过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进 展连接权值和域值的调节。通过将期望输出成为导师信号，它 是评价学习的标准。最典型的有监视学习算法是BP算法，即误 差反向传播算法。
人工智能算法工程师：深度学习与神经网络算法培训ppt
TensorFlow框架特点及使用方法
特点
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，具有高度的灵活性 和可扩展性。它支持分布式训练，能够在多个GPU和CPU上 加速训练过程。TensorFlow还提供了丰富的API和工具，方 便用户进行模型开发和调试。
使用方法
使用TensorFlow进行深度学习需要先安装TensorFlow库，然 后通过编写Python代码来定义模型、加载数据、进行训练和 评估等操作。TensorFlow提供了高级的API，如Keras，可以 简化模型开发和训练过程。
PyTorch框架特点及使用方法
特点
PyTorch是一个轻量级的深度学习框架，具有简单易用的特点。它支持动态计算 图，使得模型开发和调试更加灵活。PyTorch还提供了GPU加速和分布式训练功 能，能够提高训练速度。
使用方法
使用PyTorch进行深度学习需要先安装PyTorch库，然后通过编写Python代码来 定义模型、加载数据、进行训练和评估等操作。PyTorch提供了高级的API，如 torch.nn和torch.optim，可以简化模型开发和训练过程。
模型可解释性不足
深度学习模型的可解释性一直是研究 难点。未来需要加强模型可解释性的 研究，以更好地理解模型的工作原理 。
THANKS。
将有更多创新方法被提出。
面临的挑战与解决方案探讨
数据隐私与安全
计算资源需求大
随着深度学习应用的广泛使用，数据 隐私和安全问题日益突出。需要采取 数据脱敏、加密等技术手段来保护用 户隐私。
深度学习模型的训练和推理需要大量 的计算资源，如高性能计算机、GPU 等。需要进一步优化算法和模型结构 ，以降低计算资源需求。
人工智能算法工程师：深度学习 与神经网络算法培训
《深度学习PPT》第3章 人工神经网络与深度学习
9 of 57
3.1 探秘大脑的工作原理
第3章 人工神经网络与深度学习
3.1.2 人脑神经元的结构
神经元的基本结构包括细胞体和突起两部分。细胞体包括细胞核、细胞质、细胞 膜。细胞膜内外电位差称为膜电位。神经元的突起一般包括数条短而呈树状分支 的树突和一条长而分支少的轴突。长的突起外表大都套有一层鞘，组成神经纤维， 神经纤维末端的细小分支叫作神经末梢。神经纤维集结成束，外面包有膜，构成 一条神经。
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3.1 探秘大脑的工作原理
（5）深度学习算法 数据输 出
外部环 境
第3章 人工神经网络与深度学习
数据输入
执行
深度学习（端到端网络，一组函数集）
知识库
学习
深度学 习
深度学习的基本模型
人的活动过程伴随信息传递、知识处理和智能的形成过程，其信息 传输模型如图所示
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3.1 探秘大脑的工作原理
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3.4 人脑神经网络的互连结构
第3章 人工神经网络与深度学习
3.4.1 前馈神经网络
前馈神经网络（feedforward neural network），简称前馈网络，是人 工神经网络的一种。在此种神经网络中，各神经元从输入层开始，接 收前一级输入，并输入到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈， 可用一个有向无环图表示
输出
hw.b
3.2 人脑神经元模型
3.2.2 激活函数
常用激活函数主要有：线性函数、 非线性函数（sigmoid型函数）、 概率型函数。
y
x 0
（a）线性函数 y
x 0
(c) ReLU函数 y
1 x
0 (e) sigmoid函数
人工神经网络ppt课件
LOGO
人工神经网络ppt课件
感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
26
梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
25
梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率
人工神经网络ppt课件
感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
26
梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
25
梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率
人工神经网络-PPT课件
*
《医学信息分析与决策》课程组
7
一、神经网络简介
神经网络的基本特征
结构特征： 并行式处理 分布式存储 容错性
能力特征： 自学习 自组织 自适应性
*
《医学信息分析与决策》课程组
8
一、神经网络简介
神经网络的基本功能
联 想 记 忆 功 能
*
《医学信息分析与决策》课程组
9
一、神经网络简介
神经网络的基本功能
人脑与计算机信息处理机制的比较 系统结构 信号形式 信息存储 信息处理机制
*
《医学信息分析与决策》课程组
5
一、神经网络简介
生物神经网络 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称 为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其 它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经 网络。 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，就 称为人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN）。
*
《医学信息分析与决策》课程组
19
一、神经网络简介
神经网络的软硬件实现
MATLAB以商品形式出现后，仅短短几年，就以 其良好的开放性和运行的可靠性，使原先控制 领域里的封闭式软件包（如英国的UMIST，瑞 典的LUND和SIMNON，德国的KEDDC）纷纷淘汰， 而改以MATLAB为平台加以重建。在时间进入20 世纪九十年代的时候，MATLAB已经成为国际控 制界公认的标准计算软件。
*
《医学信息分析与决策》课程组
21
一、神经网络简介
神经网络的软硬件实现
MATLAB的推出得到了各个领域的专家学者的广 泛关注，在此基础上，专家们相继推出了 MATLAB工具箱，主要包括信号处理、控制系统、 神经网络、图像处理、鲁棒控制、非线性系统 控制设计、系统辨识、最优化、模糊逻辑、小 波等工具箱，这些工具箱给各个领域的研究和 工程应用提供了有力的工具。
深度学习Deep-Learning【精品PPT文档】
深度学习Deep Learning
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
深度学习概念
• 机器学习（Machine Learning，ML）主要是研究如何使计算机从给定的 数据中学习规律，即从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的 规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测。目前，主流的机器学 习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习。 • 人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN），也简称神经网络， 是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神 经网络通过模拟生物神经网络（大脑）的结构和功能，由大量的节点 （或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成，可以用来对数 据之间的复杂关系进行建模。
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
向量
向量的模和范数
常见的向量
矩阵
矩阵的基本运算
矩阵的基本运算
导数法则
导数法则
导数法则
常用函数及其导数
常用函数及其导数
深度学习历史
• • • • • • • • 1958 年Rosenblatt 感知器 1969 年Minsky XOR 1986 年Hinton、LeCun 人工神经网络（BP算法） 1998 年LeCun 卷积神经网络 2006 Hinton在DBN中提出了一种逐层预训练方法, 解决了梯度弥散问题 2008 Vincent等提出了降噪自编码器 2011 Rafir等提出了收缩自编码器 2012 微软研究员建立深度神经网络–隐马尔科夫混合模型, 在语音识别领域取得 突
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
深度学习概念
• 机器学习（Machine Learning，ML）主要是研究如何使计算机从给定的 数据中学习规律，即从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的 规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测。目前，主流的机器学 习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习。 • 人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN），也简称神经网络， 是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神 经网络通过模拟生物神经网络（大脑）的结构和功能，由大量的节点 （或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成，可以用来对数 据之间的复杂关系进行建模。
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
向量
向量的模和范数
常见的向量
矩阵
矩阵的基本运算
矩阵的基本运算
导数法则
导数法则
导数法则
常用函数及其导数
常用函数及其导数
深度学习历史
• • • • • • • • 1958 年Rosenblatt 感知器 1969 年Minsky XOR 1986 年Hinton、LeCun 人工神经网络（BP算法） 1998 年LeCun 卷积神经网络 2006 Hinton在DBN中提出了一种逐层预训练方法, 解决了梯度弥散问题 2008 Vincent等提出了降噪自编码器 2011 Rafir等提出了收缩自编码器 2012 微软研究员建立深度神经网络–隐马尔科夫混合模型, 在语音识别领域取得 突
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divergence. Neural Comp., 14(8):1771–1800 ◆ Hinton, G. E., Dayan, P., Frey, B. J., and Neal, R. M. (1995). The wake-sleep
algorithm for unsupervised neural networks. Science, 268:1158– 1160
§7.1 研究背景
2012年6月,《纽约时报》披露了Google
Andrew Ng
Brain项目
斯坦福大学教授
用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神
大规模计算机系统方 经网络”（DNN，Deep Neural Networks）的机器学习模型
面的世界顶尖专家
（内部共有10亿个节点)
JeffDean
在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功
§7.1 研究背景
2012年11月，微软公开演示 全自动同声传译系统
深度学习,讲演者用英文演讲，后台的计算机一气呵成自动完 成语音识别、英中机器翻译和中文语音合成，效果非常流畅
§学习研究所”
人工神经网络及其应用
第七讲 深度学习 主讲人：方涛
第七讲深度学习
主讲内容
§7.1 研究背景 §7.2 从BP网络看深度学习 §7.3 几种典型的深度学习模型 §7.4 开源深度学习框架 §7.5 深度学习的未来
§7.1 研究背景
2016年---人工智能 （AI）奠基60周年
约翰·麦卡锡（1927-2011） LISP之父—不走寻常路的常识逻辑学家
“监督学习的策略网络（Policy Network）”
通过13层全连接网络，反复训练围棋棋盘布局，调整参数， 以最佳概率预测落子选择（Move Picker），如何下棋子
“赢棋的可能，就是计算局面
§7.1 研究背景
专注于神经网络几十年， 1985年，提出Boltzmann机 1986年，提出受限Boltzmann机、BP算法 2006年，提出神经网络进行降维 开启了深度学习时代，并在随后的ImageNet图 片识别的比赛，取得了非常有说服力的结果 Geoffrey E. Hinton（74%->85%），震撼了学术界
主要设计者----位于伦敦Google旗下DeepMind公
司
大卫·席尔瓦 （David Silver）----剑桥大学计算 机科学学士，硕士，加拿大阿尔伯塔大学计算机科 学博士 黄士杰（Aja Huang），台湾交通大学计算机科学学 士，台湾师范大学计算机科学硕士和博士，加拿大 阿尔伯塔大学计算机科学博士后
1969：Perceptron（感知器）---神经 网络的局限性（深度学习的前身）
在近60年的人工智能历史中，马文-明斯
基一直是一位闪耀着耀眼光彩的杰出的
人工智能权威，是当之无愧的人工智能
之父。（李德毅院士）
1927-2016
明斯基在1950年进入普林斯顿大学攻读数学系的博士研究生学位，比我晚一
年。我们很快意识到，我们两人都对人工智能很感兴趣。事实上，当时明斯
§7.1 研究背景
人脑视觉系统如 何提取特征？
关键在于抽象和迭代， 从原始信号开始进行 低级抽象，逐渐向高 级抽象迭代
从低层到高层的特征表示越来越抽象，生物视觉特征分层抽象的过程，就是 一个计算机建模过程
§7.1 研究背景
§7.1 研究背景
基已经对如何实现人工智能颇有想法了，这一点在之后他设计和建造的世界
上第一个神经网络模拟器Snare上得到了证实。
（ John McCarthy 人工智能先驱，LISP语言之父，图灵奖获得者）
§7.1 研究背景
2016年,阿尔法狗（AlphaGo）4 :1大胜围 棋9 段李世石高手， AI重大历史时刻
1956年，约翰.麦卡锡召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展 方向，开启了AI的发展 21世纪初，“深度学习”的出现，AI研究获得了长足的进步 没有大数据，没有“大计算”，就没有人工智能的今天！
§7.1 研究背景
Marvin Minsky— 人工智能之父和框架理论的创立者
MIT AI Lab 创始人之一 1970年获得图灵奖 美国工程院和美国科学院院士
HOG
BOW……
DoG+Gabor
最大的问题？--人工设计
特征抽取非常费力，需要领域知识启发式提取
可变 形部 件模 型行 人检 测
§7.1 研究背景
待检测图像
行人模型
图像金字塔 适应目标尺度变化
局部滤波器变形 动态规划求解
§7.1 研究背景
人脑视觉系统如 何提取特征？
1981 年的诺贝尔医学奖，颁发给了 David Hubel 和 TorstenWiesel (JohnHopkins University)，以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献，是 “发现了视觉系统的信息处理”：可视皮层是分级的： 这个发现激发了人们对于神经系统的进一步思考→ 神经-中枢-大脑的工作过程，”或许”是一个不断迭代、不断抽象的过程
加拿大多伦多大学教授
◆ Hinton, G. and Salakhutdinov, R. (2006). Reducing the dimensionality of data
with neural networks.Science, 313(5786):504–507. ◆ Hinton, G. E. (2002). Training products of experts by minimizing contrastive
（IDL，Institue of Deep Learning
§7.1 研究背景
机器学习解决目标识别与分类问题的思路
三个主要组成部分
中间的特征提取部分将很大程度上决定最终的 效果，如何提取特征？“巧妇难为无米之炊”
§7.1 研究背景
SIFT
Sift被认为是局部图像 特征描述子研究领域一 项里程碑式的工作，对 尺度、旋转以及一定视 角和光照变化等图像变 化都具有不变性，还 SIFT具有很强的可区分 性
algorithm for unsupervised neural networks. Science, 268:1158– 1160
§7.1 研究背景
2012年6月,《纽约时报》披露了Google
Andrew Ng
Brain项目
斯坦福大学教授
用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神
大规模计算机系统方 经网络”（DNN，Deep Neural Networks）的机器学习模型
面的世界顶尖专家
（内部共有10亿个节点)
JeffDean
在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功
§7.1 研究背景
2012年11月，微软公开演示 全自动同声传译系统
深度学习,讲演者用英文演讲，后台的计算机一气呵成自动完 成语音识别、英中机器翻译和中文语音合成，效果非常流畅
§学习研究所”
人工神经网络及其应用
第七讲 深度学习 主讲人：方涛
第七讲深度学习
主讲内容
§7.1 研究背景 §7.2 从BP网络看深度学习 §7.3 几种典型的深度学习模型 §7.4 开源深度学习框架 §7.5 深度学习的未来
§7.1 研究背景
2016年---人工智能 （AI）奠基60周年
约翰·麦卡锡（1927-2011） LISP之父—不走寻常路的常识逻辑学家
“监督学习的策略网络（Policy Network）”
通过13层全连接网络，反复训练围棋棋盘布局，调整参数， 以最佳概率预测落子选择（Move Picker），如何下棋子
“赢棋的可能，就是计算局面
§7.1 研究背景
专注于神经网络几十年， 1985年，提出Boltzmann机 1986年，提出受限Boltzmann机、BP算法 2006年，提出神经网络进行降维 开启了深度学习时代，并在随后的ImageNet图 片识别的比赛，取得了非常有说服力的结果 Geoffrey E. Hinton（74%->85%），震撼了学术界
主要设计者----位于伦敦Google旗下DeepMind公
司
大卫·席尔瓦 （David Silver）----剑桥大学计算 机科学学士，硕士，加拿大阿尔伯塔大学计算机科 学博士 黄士杰（Aja Huang），台湾交通大学计算机科学学 士，台湾师范大学计算机科学硕士和博士，加拿大 阿尔伯塔大学计算机科学博士后
1969：Perceptron（感知器）---神经 网络的局限性（深度学习的前身）
在近60年的人工智能历史中，马文-明斯
基一直是一位闪耀着耀眼光彩的杰出的
人工智能权威，是当之无愧的人工智能
之父。（李德毅院士）
1927-2016
明斯基在1950年进入普林斯顿大学攻读数学系的博士研究生学位，比我晚一
年。我们很快意识到，我们两人都对人工智能很感兴趣。事实上，当时明斯
§7.1 研究背景
人脑视觉系统如 何提取特征？
关键在于抽象和迭代， 从原始信号开始进行 低级抽象，逐渐向高 级抽象迭代
从低层到高层的特征表示越来越抽象，生物视觉特征分层抽象的过程，就是 一个计算机建模过程
§7.1 研究背景
§7.1 研究背景
基已经对如何实现人工智能颇有想法了，这一点在之后他设计和建造的世界
上第一个神经网络模拟器Snare上得到了证实。
（ John McCarthy 人工智能先驱，LISP语言之父，图灵奖获得者）
§7.1 研究背景
2016年,阿尔法狗（AlphaGo）4 :1大胜围 棋9 段李世石高手， AI重大历史时刻
1956年，约翰.麦卡锡召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展 方向，开启了AI的发展 21世纪初，“深度学习”的出现，AI研究获得了长足的进步 没有大数据，没有“大计算”，就没有人工智能的今天！
§7.1 研究背景
Marvin Minsky— 人工智能之父和框架理论的创立者
MIT AI Lab 创始人之一 1970年获得图灵奖 美国工程院和美国科学院院士
HOG
BOW……
DoG+Gabor
最大的问题？--人工设计
特征抽取非常费力，需要领域知识启发式提取
可变 形部 件模 型行 人检 测
§7.1 研究背景
待检测图像
行人模型
图像金字塔 适应目标尺度变化
局部滤波器变形 动态规划求解
§7.1 研究背景
人脑视觉系统如 何提取特征？
1981 年的诺贝尔医学奖，颁发给了 David Hubel 和 TorstenWiesel (JohnHopkins University)，以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献，是 “发现了视觉系统的信息处理”：可视皮层是分级的： 这个发现激发了人们对于神经系统的进一步思考→ 神经-中枢-大脑的工作过程，”或许”是一个不断迭代、不断抽象的过程
加拿大多伦多大学教授
◆ Hinton, G. and Salakhutdinov, R. (2006). Reducing the dimensionality of data
with neural networks.Science, 313(5786):504–507. ◆ Hinton, G. E. (2002). Training products of experts by minimizing contrastive
（IDL，Institue of Deep Learning
§7.1 研究背景
机器学习解决目标识别与分类问题的思路
三个主要组成部分
中间的特征提取部分将很大程度上决定最终的 效果，如何提取特征？“巧妇难为无米之炊”
§7.1 研究背景
SIFT
Sift被认为是局部图像 特征描述子研究领域一 项里程碑式的工作，对 尺度、旋转以及一定视 角和光照变化等图像变 化都具有不变性，还 SIFT具有很强的可区分 性