一天搞懂深度学习PPT课件
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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.ppt
B
5
教学设计中：
首先应该设计出学生学习可以积极参与的学习活动； 如采用基于问题的教学设计，不仅要设计好大的问题， 更要设计好小的问题，这样才能不断的激发学生深入的 去思考，并且注意时时生成新的问题；如任务驱动的教 学设计尽量的让任务情景与学生的生活联系起来，这样 既可以保持学生的参与积极性，同时也更利于学生运用 学生所学的知识。（考验教师课堂掌控能力）
B
6
《义务教育数学课程标准（2011年版）》在总目标中 提出了“四基”“四能”的要求。同时提出了十大核心 词，如果简称为“十核”的话，那么总体上现行的义务 教育数学核心素养及目标是“四基”“四能”“十核”。
十核：分别是数感、符号意识、空间观念、几何直观、
数据分析观念、运算能力、推理能力、模型思想、应用
如何理解深度学习？ 怎样做才是走进核心素养？
B
1
B
2
我所理解的深度学习
所谓深度学习：是指在理解学习的基础上学习者能 够批判的学习新的思想和事实，并把它们融入原有的 认知结构中，能将已有的知识迁移到新的情景中去， 并作出决策和解决问题的学习。（ 知识建构的过程 ）
它鼓励学习者积极地探索、反思和创造，而不是反 复的记忆。我们可以把深度学习理解为一种 基于理解 的学习。
意识和创新意识。如何在教学中落实，是我们所思考的。
B
7
教师在教学过程中应激发学生学习的兴趣，调动学生学习 的积极性主动性，引发学生进行数学思考，鼓励学生的创造 性思维，注意培养学生良好的数学学习习惯，使学生掌握恰 当的数学学习方法。这样学生的学习才能是一个生动活泼、 主动的、富有个性的过程。
试问在这样的学习过程中学生又怎么能不爱上数学学习呢？
B
8
深度学习基础PPT幻灯片
Deep Learning
2020/4/2
1
目录
深度学习简介 深度学习的训练方法 深度学习常用的几种模型和方法 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）在脑机接口中的应用源自2020/4/22
What is Deep Learning?
浅层结构的局限性在于有限的样本和计算单元情况下 对复杂的函数表示能力有限，针对复杂分类问题其泛 化能力受到一定的制约。
2020/4/2
9
受到大脑结构分层的启发，神经网络的研究发现多隐 层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得 到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化 或分类；而深度神经网络在训练上的难度，可以通过 “逐层初始化”来有效克服。
A brief introduce of deep learning
2020/4/2
3
机器学习
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机 怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或 技能，重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的 性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使 得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的 样本做智能识别或预测未来。
机器学习在图像识别、语音识别、自然语言理解、天 气预测、基因表达、内容推荐等很多方面的发展还存 在着没有良好解决的问题。
2020/4/2
4
特征的自学习
传统的模式识别方法：
通过传感器获取数据，然后经过预处理、特征提取、特 征选择、再到推理、预测或识别。 特征提取与选择的好坏对最终算法的确定性齐了非常关 键的作用。而特征的样式目前一般都是靠人工提取特征。 而手工选取特征费时费力，需要专业知识，很大程度上 靠经验和运气，那么机器能不能自动的学习特征呢？深 度学习的出现就这个问题提出了一种解决方案。
2020/4/2
1
目录
深度学习简介 深度学习的训练方法 深度学习常用的几种模型和方法 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）在脑机接口中的应用源自2020/4/22
What is Deep Learning?
浅层结构的局限性在于有限的样本和计算单元情况下 对复杂的函数表示能力有限，针对复杂分类问题其泛 化能力受到一定的制约。
2020/4/2
9
受到大脑结构分层的启发，神经网络的研究发现多隐 层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得 到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化 或分类；而深度神经网络在训练上的难度，可以通过 “逐层初始化”来有效克服。
A brief introduce of deep learning
2020/4/2
3
机器学习
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机 怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或 技能，重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的 性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使 得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的 样本做智能识别或预测未来。
机器学习在图像识别、语音识别、自然语言理解、天 气预测、基因表达、内容推荐等很多方面的发展还存 在着没有良好解决的问题。
2020/4/2
4
特征的自学习
传统的模式识别方法：
通过传感器获取数据，然后经过预处理、特征提取、特 征选择、再到推理、预测或识别。 特征提取与选择的好坏对最终算法的确定性齐了非常关 键的作用。而特征的样式目前一般都是靠人工提取特征。 而手工选取特征费时费力，需要专业知识，很大程度上 靠经验和运气，那么机器能不能自动的学习特征呢？深 度学习的出现就这个问题提出了一种解决方案。
一天搞懂深度学习ppt课件
30
1-3 经典模型-CNN
Deep Dream
• Given a photo, machine adds what it sees ……
31
1-3 经典模型-CNN
Deep Style
• Given a photo, make its style like famous paintings
32
Step 2: goodness of function
YES
NO Good Results on Testing Data?
Overfitting!
YES
Step 3: pick the best function
NO
Good Results on
Training Data?
Neural Network
“beak” detector
23
1-3 经典模型-CNN
• The same patterns appear in different regions.
“upper-left beak” detector
Do almost the same thing They can use the same set of parameters.
Can repeat many times
Max Pooling
Flatten
28
1-3 经典模型-CNN
29
1-3 经典模型-CNN
Deep Dream
CNN
Modify image
• Given a photo, machine adds what it sees ……
CNN exaggerates what it sees
19 layers
1-3 经典模型-CNN
Deep Dream
• Given a photo, machine adds what it sees ……
31
1-3 经典模型-CNN
Deep Style
• Given a photo, make its style like famous paintings
32
Step 2: goodness of function
YES
NO Good Results on Testing Data?
Overfitting!
YES
Step 3: pick the best function
NO
Good Results on
Training Data?
Neural Network
“beak” detector
23
1-3 经典模型-CNN
• The same patterns appear in different regions.
“upper-left beak” detector
Do almost the same thing They can use the same set of parameters.
Can repeat many times
Max Pooling
Flatten
28
1-3 经典模型-CNN
29
1-3 经典模型-CNN
Deep Dream
CNN
Modify image
• Given a photo, machine adds what it sees ……
CNN exaggerates what it sees
19 layers
深度学习PPT课件
随后，建立带有梯度下降的BP模型，1981年首次NN得到应 用；
80年代末，基于BP训练的深度神经网络（Deep NNs）依然 很难实现，90年代开始成为研究主体；
1991， 通过无导学习的深度学习（Deep Learning，DL）在 实际中可以运用；
2009，有导师学习的DL在大部分国际模式识别竞赛中领先 于其他机器学习方法，并且第一个实现超人视觉模式识别， 从此赢得广泛关注。
.
深度学习
----许洛
1
.
深度学习（DL）
1 深度学习 介绍
• 1 DL历程 • 2 BP缺点
2 CNN应用
• 1 手写字体 识别
• 2 语音识别
3 CNN原理
• 卷积 • 池化 • 反向传输
2
.
深度学习（DL）
60、70年代，神经网络（NNs）最早可以追溯的时期，构建 出连续非线性层的神经元模型；
.
池化层
采样层是对上一层map的一个采样处理，相当 于对上一层map的相邻小区域进行聚合统计， 区域大小为scale*scale，有些是取小区域的最 大值，而ToolBox里面的实现是采用2*2小区域 的均值。CNN ToolBox里面也是用卷积来实现 采样的，卷积核是2*2，每个元素都是1/4。
C1有156个可训练参数（每个滤波器5*5=25个 unit 参数和一个 bias 参 数，一共6个滤波器，共(5*5+1)*6=156个参数）。
最后一层将4*4的map平铺成一条特征数组，用于训练。 10
.
卷积层
卷积层的每一个特 征map是不同的卷积 核在前一层所有map 上作卷积并将对应 元素累加后加一个 偏置，再求sigmod得 到的。
目前应用较普遍的是深度置信网络(deep belief network ,DBN)和卷积神经网络（CNN），DBN网 络可以看作是由多个受限 玻 尔 兹 曼 机叠加而 成，CNN通过local receptive fields（感受野）， shared weights（共享权值），subsampling（下 采样）概念来解决BP网络的三个问题。
80年代末，基于BP训练的深度神经网络（Deep NNs）依然 很难实现，90年代开始成为研究主体；
1991， 通过无导学习的深度学习（Deep Learning，DL）在 实际中可以运用；
2009，有导师学习的DL在大部分国际模式识别竞赛中领先 于其他机器学习方法，并且第一个实现超人视觉模式识别， 从此赢得广泛关注。
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深度学习
----许洛
1
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深度学习（DL）
1 深度学习 介绍
• 1 DL历程 • 2 BP缺点
2 CNN应用
• 1 手写字体 识别
• 2 语音识别
3 CNN原理
• 卷积 • 池化 • 反向传输
2
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深度学习（DL）
60、70年代，神经网络（NNs）最早可以追溯的时期，构建 出连续非线性层的神经元模型；
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池化层
采样层是对上一层map的一个采样处理，相当 于对上一层map的相邻小区域进行聚合统计， 区域大小为scale*scale，有些是取小区域的最 大值，而ToolBox里面的实现是采用2*2小区域 的均值。CNN ToolBox里面也是用卷积来实现 采样的，卷积核是2*2，每个元素都是1/4。
C1有156个可训练参数（每个滤波器5*5=25个 unit 参数和一个 bias 参 数，一共6个滤波器，共(5*5+1)*6=156个参数）。
最后一层将4*4的map平铺成一条特征数组，用于训练。 10
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卷积层
卷积层的每一个特 征map是不同的卷积 核在前一层所有map 上作卷积并将对应 元素累加后加一个 偏置，再求sigmod得 到的。
目前应用较普遍的是深度置信网络(deep belief network ,DBN)和卷积神经网络（CNN），DBN网 络可以看作是由多个受限 玻 尔 兹 曼 机叠加而 成，CNN通过local receptive fields（感受野）， shared weights（共享权值），subsampling（下 采样）概念来解决BP网络的三个问题。
深度学习介绍 PPT
自编码器的建立
建立AutoEncoder的方法是: 关于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(隐藏节点表示特征)
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
SAE网络采纳相同的权重
,对数据进行编码与解码。每一次训练输入都会得到映射后
CNN基本知识
卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。 它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权 值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,能够使图像直截了当作 为网络的输入,幸免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为 识别二维形状而特别设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或 者其他形式的变形具有高度不变性。
深度学习介绍
主要内容
神经网络
深度学习
介绍 常用方法
• Stacked Auto-Encoder • Convolutional Neural Network • Deep Belief Network
评价与应用
展望
神经网络
在机器学习与认知识别领域中,人工神经网络是一类模拟生物神经网络(中枢神经网络, 特别是大脑)的模型,用来预测(决策问题)或估计基于大量未知数据的函数模型。人工神 经网络一般呈现为相互关联的“神经元”相互交换信息的系统。在神经元的连接中包 含可依照经验调整的权重,使得神经网络能够自习惯输入,同时拥有学习能力。
测试:对测试数据进行神经网络测试,得到结果
空间去冗余 压缩
Defined By User
深度学习Deep-Learning【精品PPT文档】
• 减轻梯度消失问题的一个方法是使用线性激活函数（比如rectifier
函数）或近似线性函数（比如softplus 函数）。这样，激活函数的 导数为1，误差可以很好地传播，训练速度得到了很大的提高。
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
向量函数及其导数
按位计算的向量函数及其导数
logistic函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
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
机器学习中的一些概念
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
常见的矩阵
常见的矩阵
导数
向量导数
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。
深度学习课件-第2讲：深度学习基础
=
1
exp
2 2
1
− 2
2
−
2
由精度参数化（Parametrized by precision）:
; , −1
=
exp
2
1
−
2
−
2
高斯分布
多元高斯分布
由协方差矩阵参数化（Parametrized by covariance
matrix）:
1
exp
(2) det(σ)
摩尔-彭若斯广义逆
+
=
• 方程组解的情况包括:
― 仅有一个解：此时摩尔-彭若斯广义逆矩阵与逆矩阵相
同
― 无解：此时会给出解的最小误差 −
― 多个解：此时会给出范数最小的解
2
迹（Trace）
= ,
矩阵的迹的性质：
+ = +
自信息:
= −log ()
信息熵:
H = ~
= ~ log ()
KL散度:
∥ = ~
= ~ − ()
KL散度是不对称的
∗ = ∥
∗ = ∥
1979 – deep neocognitron, convolution, Fukushima
1987 – autoencoder, Ballard
1989 – convolutional neural networks (CNN), Lecun
1991 – deep recurrent neural networks (RNN), Schmidhuber
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.
22
1-3 经典模型-CNN
• Some patterns are much smaller than the whole image A neuron does not have to see the whole image to discover the pattern. Connecting to small region with less parameters
Special structure
152 layers
101 layers
3.57%
16.4%
7.3%
6.7%
AlexNet VGG GoogleNet Residual Net Taipei
(2012)
(2014)
(201. 4)
(2015)
101
14
1-2 基本思想
Neural Network
Deep Learning
YES
NO Good Results on Testing Data?
Overfitting!
YES
NO
Good Results on
Training Data?
Neural
Network
.
21
1-3 经典模型
DNN 深层神经网络 CNN 卷积神经网络 RNN 循环神经网络 GAN 生成对抗网络 ………………………………..
x2
y2
…… Softm…ax…
……
…… ……
Input Layer
……
xK
Hidden Layers
yM
Output = Multi-class Layer Classifier
.
16
1-2 基本思想
Neural Network
.
17
1-2 基本思想
“1
”
x1
……
x 2 Given a set o…f… parameters
.
12
1-2 基本思想
Deep = Many hidden layers
19 layers
22 layers
8 layers
7.3% 16.4%
6.7%
AlexNet (2012)
VGG (.2014)
GoogleNet (2014)
13
1-2 基本思想
Deep = Many hidden layers
x 256
……
target
y1
1
y2
0
Cross
Entropy
y10
0
…… ……
…… Softm…a…x
…… ……
.
18
1-2 基本思想
Neural Network
.
19
1-2 基本思想
Gradient Descent
0.2
0.15
-0.1
0.05
……
……
0.3
0.2
gradient
.
20
1-2 基本思想
•2012: win ILSVRC image competition
•2015.2: Image recognition surpassing human-level performance
•2016.3: Alpha GO beats Lee Sedol
•2016.10: Speech recognition sy. stem as good as humans
深度学习
智慧融入街镇
.
1
目录 content
第一章 第二章 第三章
深度学习概述 深度学习应用研究 总结与展望
.
2
第一章
深度学习概述
• 历史与背景 • 基本思想 • 经典模型
.
3
1-1 历史与背景
假设我们要让程序判断下面的图像是 否为猫：
判断图像是否为猫的规则该怎么描述？ 用枚举的方法，即为每张可能的图像对 应一个结果（是猫，不是猫），根据这 个对应规则进行判定。对于高度和宽度 都为256像素的黑白图像，如果每个像 素值的值是0-255之间的整数，根据排 列组合原理，所有可能的图像数量为：
• Usually more than 3 hidden layers is not helpful
•1989: 1 hidden layer is “good enough”, why deep?
•2006: RBM initialization
•2009: GPU
•2011: Start to be popular in speech recognition
阶
段
1980年机器学习作为一支独立的力量登上了历史舞台。 典型的代表是：1984：分类与回归树
1986：反向传播算法 1989：卷积神经网络
代表性的重要成果有： 1995：支持向量机（SVM） 1997：AdaBoost算法 1997：循环神经网络（RNN）和LSTM 2000：流形学习 2001：随机森林
所以，与其总结好知识告诉人工智能，还不如让人工智能自己去学习知识。要识别猫的图像，可以采集大 量的图像样本，其中一类样本图像为猫，另外的不是猫。然后把这些标明了类别的图像送入机器学习程序 中进行训练。——机器学习
.
4
1-1 历史与背景
1980s：登上历史舞台
机
器
学
习
发 展
1990-2012：走向成熟和应用
6
1-1 历史与背景
.
7
1-1 历史与背景
.
8
1-1 历史与背景
.
9
1-1 历史与背景
.
10
1-2 基本思想
深度学习原理
Neural Network
.
11
1-2 基本思想
Neural Network
z
z
z
z
“Neuron”
Neural Network
Different connection leads to different network structures
x1
……
y1
x 2 W1
b1
W2
…W…L
b2
bL
y2
xN x
a1
a2……
y yM
Hale Waihona Puke …… …… …… …… ……
y
x
WL …
W2
W1 x + b1 + b2 … + bL
.
15
1-2 基本思想
Feature extractor replacing
feature engineering
……
x1
y1
x
……
2012：深度学习时代神经网络 卷土重来
在与SVM的竞争中，神经网络长时间内处于下风，直到 2012年局面才被改变。由于算法的改进以及大量训练样本 的支持，加上计算能力的进步，训练深层、复杂的神经网 络成为可能，它们在图像、语音识别等有挑战性的问题上 显示出明显的优势。
.
5
1-1 历史与背景
Ups and downs of Deep Learning
•1958: Perceptron (linear model)
•1969: Perceptron has limitation
•1980s: Multi-layer perceptron
• Do not have significant difference from DNN today
•1986: Backpropagation