基于keras的深度学习介绍 ppt课件
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深度学习从入门到精通：基于Keras-教学大纲
《深度学习从入门到精通：基于Keras》教学大纲课程名称：深度学习从入门到精通：基于KeraS课程类别：必修适用专业：人工智能、数据科学、大数据开发类相关专业总学时：48学时（其中理论18学时，实验30学时）总学分：2.0学分一、课程的性质随着科技的发展，人工智能又一次进入蓬勃发展的黄金时期。
无论是计算机视觉、自然语言处理还是语音识别，人工智能技术在各个领域均取得重大的突破，一次又一次的给人们带来惊喜。
特别是深度学习神经网络的发展，使得人工智能的发展拥有了里程碑式的变革。
本课程基于当前最为流行的深度学习框架一一Keras,从新手的角度出发，着力于详细讲解深度学习技术。
本课程理论与案例实践相结合，内容由浅入深、语言通俗易懂，从基本原理到案例应用、从基础算法到复杂模型的剖析，尽最大可能地用通俗易懂的语言讲解深度学习各种模型的基本原理，在讲解KeraS实现深度学习的知识点时候，更注重方法和经验的传递，力求做到“授之以渔”。
全书共分为9章，包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras 开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化、深度学习实验项目。
二、课程学时分配三、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学四、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成=平时作业（10%）+课堂参与（20%）+期末考核（70%）,期末考试建议采用理论加上机形式，理论试题应包括深度学习的相关概念；KeraS的模型搭建、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及优化的基本原理和应用等。
上机测试可考察学生独立分析问题和利用KeraS搭建神经网络模型的能力。
深度学习通用框架课件：TensorFlow、Keras、PyTorch详解
2
Pythonic风格
PyTorch具有Pythonic风格的API设计，使用起来更加简洁、自然，提高了开发效率。
3
易于调试
PyTorch提供了直观的调试工具和接口，方便我们查看中间结果和调试模型的运行过程。
PyTorch的基本原理
1 动态计算图
2 自动求导
PyTorch使用动态计算图来表 示神经网络模型，可以动态 构建和优化计算图，提高灵 活性。
PyTorch通过自动求导技术， 可以自动计算梯度，简化了 深度学习模型的训练过程。
3 模型保存和加载
PyTorch提供了方便的接口和格式来保存和加载训练好的模型，支持灵 活的模型部署。
图像分类
Keras在图像分类任务中具有广泛 的应用，可以准确地识别各种物 体和场景。
文本生成
Keras可以实现文本生成任务，例 如基于语言模型生成文章、对话 和诗歌等。
推荐系统
Keras可以用于构建个性化推荐系 统，帮助用户发现他们可能感兴 趣的产品或内容。
PyTorch是什么
1
动态图机制
PyTorch采用动态图机制，可以动态定义、跟踪和求导神经网络模型，提供更大的灵活性。
反向传播算法
梯度下降优化
TensorFlow使用反向传播算法来 优化神经网络模型的权重和偏置， 使其能够更好地拟合训练数据。
TensorFlow使用梯度下降优化算 法，通过最小化损失函数来更新 神经网络的参数，提升模型的准 确度。
TensorFlow的应用领域
1 图像识别
TensorFlow在图像识别任务中取得了重大突 破，可以实现准确的图像分类、目标检测和 语义分割。
Keras的基本原理
前向传播
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
《深度学习课件：从入门到精通》
深度学习是人工智能的重要领域，本课程将深入讲解深度学习的理论和实践， 帮助您从入门到精通。
深度学习简介
探索深度学习的定义、原理和应用，了解为什么深度学习在当今的计算机科学和工程中如此重要。
神经网络基础
了解神经网络的基本概念和结构，包括前向传播、反向传播和权重优化。
递归神经网络与自然语言处理
理解递归神经网络（RNN）的概念和运作方式，并探索其在自然语言处理中 的应用，如机器翻译和语言生成。
长短期记忆网络与语音识别
介绍长短期记忆网络（LSTM）及其改进方法，以及如何将它们应用于语音识别和语音生成任务。
深度强化学习
引入深度强化学习的概念，讨论如何使用神经网络来训练智能体，以解决各种强化学习问题。
学习使用TensorFlow框架构建和训练深度学习模型，探索其强大的功能和灵活性。
Keras框架基础
了解Keras框架的特点和优势，学习如何使用Keras构建深度学习模型。
PyTorch框架基础
介绍PyTorch框架的核心概念和用法，以及如何使用PyTorch构建和训练深度学 习模型。
实战案例分析
通过实际案例，展示深度学习在各个领域的应用，如图像分类、自然语言处理和推荐系统。
未来发展与应用前景
展望深度学习的未来发展和应用前景，包括自动驾驶、医疗诊断和智能机器 人等领域。
反向传播算法
深入研究反向传播算法，揭示其背后的数学原理和优化技巧，以及如何应用于神经网络中。
激活函数及其应用
探索常用的激活函数，如ReLU、Sigmoid和Tanh，并讨论它们在深度学习中的应用和优缺点。
卷积神经网络与图像识别
学习卷积神经网络的原理和架构，以及如何使用它们来进行图像识别和计算 机视觉任务。
深度学习简介
探索深度学习的定义、原理和应用，了解为什么深度学习在当今的计算机科学和工程中如此重要。
神经网络基础
了解神经网络的基本概念和结构，包括前向传播、反向传播和权重优化。
递归神经网络与自然语言处理
理解递归神经网络（RNN）的概念和运作方式，并探索其在自然语言处理中 的应用，如机器翻译和语言生成。
长短期记忆网络与语音识别
介绍长短期记忆网络（LSTM）及其改进方法，以及如何将它们应用于语音识别和语音生成任务。
深度强化学习
引入深度强化学习的概念，讨论如何使用神经网络来训练智能体，以解决各种强化学习问题。
学习使用TensorFlow框架构建和训练深度学习模型，探索其强大的功能和灵活性。
Keras框架基础
了解Keras框架的特点和优势，学习如何使用Keras构建深度学习模型。
PyTorch框架基础
介绍PyTorch框架的核心概念和用法，以及如何使用PyTorch构建和训练深度学 习模型。
实战案例分析
通过实际案例，展示深度学习在各个领域的应用，如图像分类、自然语言处理和推荐系统。
未来发展与应用前景
展望深度学习的未来发展和应用前景，包括自动驾驶、医疗诊断和智能机器 人等领域。
反向传播算法
深入研究反向传播算法，揭示其背后的数学原理和优化技巧，以及如何应用于神经网络中。
激活函数及其应用
探索常用的激活函数，如ReLU、Sigmoid和Tanh，并讨论它们在深度学习中的应用和优缺点。
卷积神经网络与图像识别
学习卷积神经网络的原理和架构，以及如何使用它们来进行图像识别和计算 机视觉任务。
深度学习技术介绍PPT课件
根据Marr(1982)年理论，理解一个信息处理系统，具有三个被称为分析层面的内容： 计算理论(computational theory)对应计算目标和任务的抽象定义。 表示和算法(representation and algorithm)是关于输人和输出如何表示和从输入到输
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
29
29
M40 GPU加速特性
30
GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
31
31
最优连接数量：4
32
32
目前的GPU使用方案
33
33
CPU困境
34
机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简 单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法 规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的 例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆 盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
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M40 GPU加速特性
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GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
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最优连接数量：4
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目前的GPU使用方案
33
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CPU困境
34
机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简 单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法 规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的 例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆 盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
深度学习基础PPT幻灯片课件
深度学习与浅层学习的区别
强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点；
明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将 样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而 使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相 比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内 在信息。
2023/10/14
2023/10/14
6
人脑的视觉机理
1981年的诺贝尔医学奖获得者 David Hubel和Torsten Wiesel发现了视觉系统的信息处理机制，他们发现了一 种被称为"方向选择性细胞的神经元细胞，当瞳孔发现 了眼前的物体的边缘，而且这个边缘指向某个方向时， 这种神经元细胞就会活跃。
Categorical judgments, decision making
2023/10/14
23
经典例子：文字识别系统LeNet-5
INPUT 32x32
C3: f . maps
C1: feature maps 6@28x28
S 2: f . maps
6@14x14
16@10x10 S4:f.maps
16@5x5
C5: layer F6: laver OUTPUT
120
2023/10/14
5
深度学习
自2006年，深度学习（Deep Learning）已经成为机 器学习研究中的一个新兴领域，通常也被叫做深层结 构学习或分层学习。其动机在于建立、模拟人脑进行 分析学习的神经网络，它模拟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，已发现数据的分布式特征表示。
强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点；
明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将 样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而 使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相 比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内 在信息。
2023/10/14
2023/10/14
6
人脑的视觉机理
1981年的诺贝尔医学奖获得者 David Hubel和Torsten Wiesel发现了视觉系统的信息处理机制，他们发现了一 种被称为"方向选择性细胞的神经元细胞，当瞳孔发现 了眼前的物体的边缘，而且这个边缘指向某个方向时， 这种神经元细胞就会活跃。
Categorical judgments, decision making
2023/10/14
23
经典例子：文字识别系统LeNet-5
INPUT 32x32
C3: f . maps
C1: feature maps 6@28x28
S 2: f . maps
6@14x14
16@10x10 S4:f.maps
16@5x5
C5: layer F6: laver OUTPUT
120
2023/10/14
5
深度学习
自2006年，深度学习（Deep Learning）已经成为机 器学习研究中的一个新兴领域，通常也被叫做深层结 构学习或分层学习。其动机在于建立、模拟人脑进行 分析学习的神经网络，它模拟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，已发现数据的分布式特征表示。
深度学习基础-Python课件(附PPT)
深度学习基础——Python 课件(附PPT)
在这个课件中，我们将介绍深度学习的基础知识，并使用Python的各种库进 行实际操作。从Python基础语法回顾到神经网络实现，涵盖了深度学习的主 要内容。
深度学习简介
深度学习是一种机器学习算法，通过模拟人脑神经系统的结构和功能，实现 对复杂数据的高效处理和分析。它已经在各个领域取得了重大突破，如图像 识别、语音识别和自然语言处理。
Python基础语法回顾
Python是一种简洁而强大的编程语言，具有简单易懂的语法，适合初学者和专业开发者。本节将回顾Python的 基础语法，包括变量、数据类型、条件语句和循环结构。
Numpy库基础操作
Numpy是Python中用于数值计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。我们将学习如何创 建数组、进行数学运算和处理矩阵，为后续的深度学习任务做好准备。
神经网络基础知识
神经网络是深度学习的基本模型，它由多个神经元和层组成，用于处理和学习复杂的非线性关系。我们将介绍 神经网络的基本结构和工作原理，以及常用的激活函数和损失函数。
激活函数及其性质
激活函数在神经网络中起着非常重要的作用，它将神经元的输入映射到输出。 我们将介绍常用的激活函数，如Sigmoid、ReLU和Softmax，以及它们的性质和 适用场景。
图像分类实现
图像分类是计算机视觉中一项重要任务，用于将图像划分到不同的类别中。我们将学习如何使用Python和相关 库实现图像分类模型，以解决图像识别、物体检测等问题。
Tensorflow库基础操作
Tensorflow是一个开源的深度学习框架，由Google开发。它提供了丰富的工具 和接口，用于构建、训练和部署机器学习和深度学习模型。我们将学习如何 使用Tensorflow进行模型的定义和训练。
在这个课件中，我们将介绍深度学习的基础知识，并使用Python的各种库进 行实际操作。从Python基础语法回顾到神经网络实现，涵盖了深度学习的主 要内容。
深度学习简介
深度学习是一种机器学习算法，通过模拟人脑神经系统的结构和功能，实现 对复杂数据的高效处理和分析。它已经在各个领域取得了重大突破，如图像 识别、语音识别和自然语言处理。
Python基础语法回顾
Python是一种简洁而强大的编程语言，具有简单易懂的语法，适合初学者和专业开发者。本节将回顾Python的 基础语法，包括变量、数据类型、条件语句和循环结构。
Numpy库基础操作
Numpy是Python中用于数值计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。我们将学习如何创 建数组、进行数学运算和处理矩阵，为后续的深度学习任务做好准备。
神经网络基础知识
神经网络是深度学习的基本模型，它由多个神经元和层组成，用于处理和学习复杂的非线性关系。我们将介绍 神经网络的基本结构和工作原理，以及常用的激活函数和损失函数。
激活函数及其性质
激活函数在神经网络中起着非常重要的作用，它将神经元的输入映射到输出。 我们将介绍常用的激活函数，如Sigmoid、ReLU和Softmax，以及它们的性质和 适用场景。
图像分类实现
图像分类是计算机视觉中一项重要任务，用于将图像划分到不同的类别中。我们将学习如何使用Python和相关 库实现图像分类模型，以解决图像识别、物体检测等问题。
Tensorflow库基础操作
Tensorflow是一个开源的深度学习框架，由Google开发。它提供了丰富的工具 和接口，用于构建、训练和部署机器学习和深度学习模型。我们将学习如何 使用Tensorflow进行模型的定义和训练。
人工智能基础之人工神经网络与深度学习介绍课件
发展前景
01
人工智能将广泛 应用于各个领域， 如医疗、金融、
教育等
02
人工智能将推动 产业升级，提高
生产效率
03
人工智能将促进 社会创新，提高 人们的生活质量
04
人工智能将带来 新的就业机会， 同时也可能引发
一些社会问题
05
人工智能将推动 科学研究，如生 物科学、物理学
等
06
人工智能将促进 国际合作，共同 应对全球性问题
深度学习模型
1
卷积神经网络 （CNN）：用于 图像处理和识别
4
生成对抗网络 （GAN）：用于 生成新数据或图像
2
循环神经网络 （RNN）：用于 序列数据处理和预
测
5
自编码器 （Autoencoder ）：用于数据降维
和特征提取
3
长短时记忆网络 （LSTM）：用于 处理长序列数据
6
强化学习 （Reinforcement Learning）：用于
01
02
03
04
人工智能的定义：模拟 人类智能的机器系统
人工智能的应用领域： 包括医疗、金融、教育、
交通等多个领域
人工智能发展历程
01
符号主义：基 于逻辑和符号 推理的人工智
能
04
强化学习：基 于智能体和环 境交互的人工
智能
02
连接主义：基 于神经网络和 深度学习的人
工智能
05
生成对抗网络： 基于生成器和 判别器的人工
自主决策：人工 智能系统能够自 主做出决策，无
需人工干预
面临的挑战
数据安全与隐私问题：如何保护用 户数据隐私，防止数据泄露和滥用
伦理问题：如何解决人工智能带来的 道德和伦理问题，如自动驾驶汽车事 故责任问题
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• 人类从直立行走到2003年的四百万年间，一共创造了 5 EB的信息，而 到了2010年，人类每两天就会创造 5 EB；再到了2013年，人类每 10 分 钟就创造 5 EB；再到今天，人类每1分钟就创造 5 艾字节。 ——谷歌董事长施密特
千年以来世界GDP变动
பைடு நூலகம்
神经网络基础原理
Keras
Keras
• 高速公路网络（highway network）和深度残差学习（deep residual learning）进一步避免了梯度消失，网络层数达到了前所未有的一百多层 （深度残差学习：152层）（Kaiming He，MSRA，2015ImageNet计算机 识别挑战赛，系统错误率已经低至3.57%，人眼辨识的错误率大概为 5.1%）
)
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)
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)
Keras 梯度下降
(1)先确定向下一步的步伐大小，我们称为Learning rate； (2)任意给定一个初始值：； (3)确定一个向下的方向，并向下走预先规定的步伐，并更新； (4)当下降的高度小于某个定义的值，则停止下降；
Keras 梯度下降
Kera 深度学习的起源 s
• 2006年，Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题，将隐含层推动 到了7层，神经网络真正意义上有了“深度”，由此揭开了深度学习的热潮。 这里的“深度”并没有固定的定义——在语音识别中4层网络就能够被认为 是“较深的”，而在图像识别中20层以上的网络屡见不鲜。为了克服梯度 消失，ReLU、maxout等传输函数代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本 形式。单从结构上来说，全连接的DNN和图1的多层感知机是没有任何区 别的。
经元拟合更加复杂的函数 • 随着神经网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解，并且
这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优 • 另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加，“梯度消失”现象更加严重。
具体来说，我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度 为1的信号，在BP反向传播梯度时，每传递一层，梯度衰减为原来的0.25。 层数一多，梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。
Keras 何恺明，2015 RsNet
Keras TensorFlow应用成果——除了Alpha Go以外
安卓手机新增自拍功能，就是通过应用深度学习训练出来的视觉模型，可以非常准确 地分离前景像素和后景像素，对前景像素和后景像素分别处理，这样的话就可以实现 背景虚化这样的功能。
实现这种功能，传统上 ，手机厂商需要增加第 二个摄像头，这就会增 加手机的成本，同时对 现有用户已经获得的手 机就不太容易获得这样 的效果，
• (1)初始点不同，获 得的最小值也不同， 因此梯度下降求得 的只是局部最小值；
• (2)越接近最小值时， 下降速度越慢；
Keras 反向传播算法（Backpropagation）
也就是说，对于上层节点p和下层 节点q，需要找到从q节点到p节点 的所有路径，并且对每条路径， 求得该路径上的所有偏导数之乘 积，然后将所有路径的 “乘积” 累加起来才能得到的值。
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1 梯度下降 2 反向传播算法 3 激活函数
Keras 梯度下降-成本函数（Cost Function）
我们想要根据房子的大小，预测房子的价格，给定如下数据集：
Keras 梯度下降
(for fixed , this is a function of x)
(function of the parameters
Keras 谷歌翻译
其他 Keras
• 京东内部搭建了 TensorFlow 训练平台，用于开发图像、自然语言相关 的模型，并且把他们用到客服广告等领域。小米也在尝试类似的技术 路线，支持他们生态线上各种特殊的应用。网易的有道笔记、网易翻 译君也使用了 TensorFlow 视觉和语言的模型。
Keras 我们正处在下一次技术爆炸的门口
基于keras的深度学习介绍
钱国庆
目 录 Keras
CONTENTS
目录
CONTENTS
深度学习的起源 神经网络的原理 深度学习的原理 Keras介绍及基本语法 Keras应用案例
深度学习的起源
Keras
深度学习
深度学习的起源
DeepLearning
Kera 深度学习的起源 s
• 五、六十年代，Rosenblatt • 感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。 • 对稍复杂一些的函数都无能为力
Kera 深度学习的起源 s
• 八十年代，Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun • 多层感知机（multilayer perceptron），即有多个隐含层的感知机 • 使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上
则使用Werbos发明的反向传播BP算法 • 改名叫神经网络 • 神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神
千年以来世界GDP变动
பைடு நூலகம்
神经网络基础原理
Keras
Keras
• 高速公路网络（highway network）和深度残差学习（deep residual learning）进一步避免了梯度消失，网络层数达到了前所未有的一百多层 （深度残差学习：152层）（Kaiming He，MSRA，2015ImageNet计算机 识别挑战赛，系统错误率已经低至3.57%，人眼辨识的错误率大概为 5.1%）
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Keras 梯度下降
(1)先确定向下一步的步伐大小，我们称为Learning rate； (2)任意给定一个初始值：； (3)确定一个向下的方向，并向下走预先规定的步伐，并更新； (4)当下降的高度小于某个定义的值，则停止下降；
Keras 梯度下降
Kera 深度学习的起源 s
• 2006年，Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题，将隐含层推动 到了7层，神经网络真正意义上有了“深度”，由此揭开了深度学习的热潮。 这里的“深度”并没有固定的定义——在语音识别中4层网络就能够被认为 是“较深的”，而在图像识别中20层以上的网络屡见不鲜。为了克服梯度 消失，ReLU、maxout等传输函数代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本 形式。单从结构上来说，全连接的DNN和图1的多层感知机是没有任何区 别的。
经元拟合更加复杂的函数 • 随着神经网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解，并且
这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优 • 另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加，“梯度消失”现象更加严重。
具体来说，我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度 为1的信号，在BP反向传播梯度时，每传递一层，梯度衰减为原来的0.25。 层数一多，梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。
Keras 何恺明，2015 RsNet
Keras TensorFlow应用成果——除了Alpha Go以外
安卓手机新增自拍功能，就是通过应用深度学习训练出来的视觉模型，可以非常准确 地分离前景像素和后景像素，对前景像素和后景像素分别处理，这样的话就可以实现 背景虚化这样的功能。
实现这种功能，传统上 ，手机厂商需要增加第 二个摄像头，这就会增 加手机的成本，同时对 现有用户已经获得的手 机就不太容易获得这样 的效果，
• (1)初始点不同，获 得的最小值也不同， 因此梯度下降求得 的只是局部最小值；
• (2)越接近最小值时， 下降速度越慢；
Keras 反向传播算法（Backpropagation）
也就是说，对于上层节点p和下层 节点q，需要找到从q节点到p节点 的所有路径，并且对每条路径， 求得该路径上的所有偏导数之乘 积，然后将所有路径的 “乘积” 累加起来才能得到的值。
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1 梯度下降 2 反向传播算法 3 激活函数
Keras 梯度下降-成本函数（Cost Function）
我们想要根据房子的大小，预测房子的价格，给定如下数据集：
Keras 梯度下降
(for fixed , this is a function of x)
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Keras 谷歌翻译
其他 Keras
• 京东内部搭建了 TensorFlow 训练平台，用于开发图像、自然语言相关 的模型，并且把他们用到客服广告等领域。小米也在尝试类似的技术 路线，支持他们生态线上各种特殊的应用。网易的有道笔记、网易翻 译君也使用了 TensorFlow 视觉和语言的模型。
Keras 我们正处在下一次技术爆炸的门口
基于keras的深度学习介绍
钱国庆
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深度学习的起源 神经网络的原理 深度学习的原理 Keras介绍及基本语法 Keras应用案例
深度学习的起源
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Kera 深度学习的起源 s
• 五、六十年代，Rosenblatt • 感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。 • 对稍复杂一些的函数都无能为力
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• 八十年代，Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun • 多层感知机（multilayer perceptron），即有多个隐含层的感知机 • 使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上
则使用Werbos发明的反向传播BP算法 • 改名叫神经网络 • 神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神