深度学习技术介绍PPT课件
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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。
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。
人工智能控制技术课件：深度强化学习
卷积神经网络作为优秀的特征提取器，允许从原始图像数据
中对特征表示进行端到端的分类学习，从而避免了人类手工
提取特征的过程。当处理复杂的大数据问题时，深度卷积神
经网络（DCNN）通常比浅层卷积神经网络具有优势。多层
线性和非线性处理单元以分层方式叠加提供了在不同抽象级
别学习复杂表示的能力。因此，在包含数百个类别的识别任
卷积层：在卷积层中，每个神经元只连接到前一层神经元的一个
小的局部子集，这是一个跨越高度和宽度维度的正方形区域。用
来做卷积运算的部分叫做卷积核，需要指定大小，例如5×5×3。
池化操作，降低卷积神经网络的复杂性。与卷积层相同的是，池化层也
是将神经元通过前一层的宽度和高度维度连接到一个正方形大小的区域。
卷积和池化的主要区别在于卷积层的神经元在训练过程中可以学习到权
重或偏差，而池化层中的神经元在训练过程中并没有学习到权重或偏差，
而是对其输入执行某种固定功能，因此池化操作是一个非参数化的过程。
机群方面，深度强化学习控制模型可以控制每个无人机对环境的自身行为
响应，也可以为无人机群的协作任务提供自主控制策略。
深度强化学习基本学习思想
虽然深度强化学习在很多领域已经取得了许多重要的理论和应用成果，但
是由于深度强化学习本身的复杂性，还需要在以下几个方面继续深入研究：
有价值的离线转移样本的利用率不高。深度Q网络是通过经验回放机制实时
他方面的应用，比如机器人控制技术，允许我们直接从
现实世界中的摄像机输人来学习对机器人进行控制和操
作的策略等。
深度强化学习发展历程
早期的深度学习与强化学习结合解决决策问题，主要思
路是利用深度神经网络对高维度输入数据降维。
中对特征表示进行端到端的分类学习，从而避免了人类手工
提取特征的过程。当处理复杂的大数据问题时，深度卷积神
经网络（DCNN）通常比浅层卷积神经网络具有优势。多层
线性和非线性处理单元以分层方式叠加提供了在不同抽象级
别学习复杂表示的能力。因此，在包含数百个类别的识别任
卷积层：在卷积层中，每个神经元只连接到前一层神经元的一个
小的局部子集，这是一个跨越高度和宽度维度的正方形区域。用
来做卷积运算的部分叫做卷积核，需要指定大小，例如5×5×3。
池化操作，降低卷积神经网络的复杂性。与卷积层相同的是，池化层也
是将神经元通过前一层的宽度和高度维度连接到一个正方形大小的区域。
卷积和池化的主要区别在于卷积层的神经元在训练过程中可以学习到权
重或偏差，而池化层中的神经元在训练过程中并没有学习到权重或偏差，
而是对其输入执行某种固定功能，因此池化操作是一个非参数化的过程。
机群方面，深度强化学习控制模型可以控制每个无人机对环境的自身行为
响应，也可以为无人机群的协作任务提供自主控制策略。
深度强化学习基本学习思想
虽然深度强化学习在很多领域已经取得了许多重要的理论和应用成果，但
是由于深度强化学习本身的复杂性，还需要在以下几个方面继续深入研究：
有价值的离线转移样本的利用率不高。深度Q网络是通过经验回放机制实时
他方面的应用，比如机器人控制技术，允许我们直接从
现实世界中的摄像机输人来学习对机器人进行控制和操
作的策略等。
深度强化学习发展历程
早期的深度学习与强化学习结合解决决策问题，主要思
路是利用深度神经网络对高维度输入数据降维。
人工智能：机器学习与深度学习原理与实践培训ppt
详细描述
在金融领域，机器学习用于风险评估、欺诈检测和投资策略等；在医疗领域，机器学习用于疾病诊断、药物研发 和患者管理等；在教育领域，机器学习用于个性化教学、智能评估和在线教育等；在工业领域，机器学习用于智 能制造、质量控制和自动化生产等。
03
深度学习原理
神经网络基础
神经元模型 介绍神经元的工作原理，包括加权输 入、激活函数等。
感知器模型
解释感知器的基本结构和算法，以及 其局限性。
卷积神经网络
卷积层
介绍卷积层的原理，包括滤波器、步 长和填充等。
池化层
解释池化层的作用和原理，以及其对 特征提取的影响。
循环神经网络
序列建模
介绍循环神经网络在序列建模中的应用，如文本生成、语音 识别等。
长短期记忆网络
解释长短期记忆网络的结构和原理，以及其在序列建模中的 优势。
解释人工智能决策背后的逻辑和原理，以便 人们理解并信任其结果。
人工智能的未来发展与挑战
技术发展
随着算法和计算能力的进步，人工智能将在 更多领域发挥重要作用。
挑战与应对
面对伦理、法律和技术挑战，需要制定相应 的政策和规范，以确保人工智能的可持续发
展。
THANK YOU
非监督学习
ห้องสมุดไป่ตู้
总结词
非监督学习是一种机器学习方法，通过无标记数据来训练模型，使其能够发现数 据中的结构和模式。
详细描述
非监督学习主要包括聚类和降维两种类型。聚类算法将相似的数据点分为同一组 ，而降维算法则将高维数据降维到低维空间，以便更好地理解和可视化数据。非 监督学习的应用场景包括市场细分、异常检测、社交网络分析等。
深度学习的应用场景
图像识别
在金融领域，机器学习用于风险评估、欺诈检测和投资策略等；在医疗领域，机器学习用于疾病诊断、药物研发 和患者管理等；在教育领域，机器学习用于个性化教学、智能评估和在线教育等；在工业领域，机器学习用于智 能制造、质量控制和自动化生产等。
03
深度学习原理
神经网络基础
神经元模型 介绍神经元的工作原理，包括加权输 入、激活函数等。
感知器模型
解释感知器的基本结构和算法，以及 其局限性。
卷积神经网络
卷积层
介绍卷积层的原理，包括滤波器、步 长和填充等。
池化层
解释池化层的作用和原理，以及其对 特征提取的影响。
循环神经网络
序列建模
介绍循环神经网络在序列建模中的应用，如文本生成、语音 识别等。
长短期记忆网络
解释长短期记忆网络的结构和原理，以及其在序列建模中的 优势。
解释人工智能决策背后的逻辑和原理，以便 人们理解并信任其结果。
人工智能的未来发展与挑战
技术发展
随着算法和计算能力的进步，人工智能将在 更多领域发挥重要作用。
挑战与应对
面对伦理、法律和技术挑战，需要制定相应 的政策和规范，以确保人工智能的可持续发
展。
THANK YOU
非监督学习
ห้องสมุดไป่ตู้
总结词
非监督学习是一种机器学习方法，通过无标记数据来训练模型，使其能够发现数 据中的结构和模式。
详细描述
非监督学习主要包括聚类和降维两种类型。聚类算法将相似的数据点分为同一组 ，而降维算法则将高维数据降维到低维空间，以便更好地理解和可视化数据。非 监督学习的应用场景包括市场细分、异常检测、社交网络分析等。
深度学习的应用场景
图像识别
经典深度学习(PPT136页)
4th November 2016
美国人工智能战略规划
4th November 2016
美国人工智能研发战略规划
4th November 2016
策略- I : 在人工智能研究领域做长期研发投资
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知 识发现技术
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术
• AI系统的设计很多是为人所用 • 复制人类计算，决策，认知
4th November 2016
策略-II： 开发有效的人机合作方法
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术 2. 开发增强人类的ＡＩ技术
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
3. 理论ＡＩ能力和上限
4. 通用AI 5. 规模化AI系统
6. 仿人类的AI技术 7. 研发实用，可靠，易用的机
器人 8. AI和硬件的相互推动
• 提升机器人的感知能力，更智能的同复 杂的物理世界交互
1. 在人工智能系统广泛使用之前，必须确保系统的安全性 2. 研究创造稳定， 可依靠，可信赖，可理解，可控制的人工智能
系统所面临的挑战及解决办法
1. 提升AI系统 的可解释性和透明度 2. 建立信任 3. 增强verification 和 validation 4. 自我监控，自我诊断，自我修正 5. 意外处理能力， 防攻击能力
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
美国人工智能战略规划
4th November 2016
美国人工智能研发战略规划
4th November 2016
策略- I : 在人工智能研究领域做长期研发投资
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知 识发现技术
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术
• AI系统的设计很多是为人所用 • 复制人类计算，决策，认知
4th November 2016
策略-II： 开发有效的人机合作方法
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术 2. 开发增强人类的ＡＩ技术
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
3. 理论ＡＩ能力和上限
4. 通用AI 5. 规模化AI系统
6. 仿人类的AI技术 7. 研发实用，可靠，易用的机
器人 8. AI和硬件的相互推动
• 提升机器人的感知能力，更智能的同复 杂的物理世界交互
1. 在人工智能系统广泛使用之前，必须确保系统的安全性 2. 研究创造稳定， 可依靠，可信赖，可理解，可控制的人工智能
系统所面临的挑战及解决办法
1. 提升AI系统 的可解释性和透明度 2. 建立信任 3. 增强verification 和 validation 4. 自我监控，自我诊断，自我修正 5. 意外处理能力， 防攻击能力
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
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。
29
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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
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CPU困境
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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。
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
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1-3 经典模型-CNN
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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
2024版NLP之概述PPT课件
情感分析
利用NLP技术实现情感分析，能够 自动识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达，为企业和政府机构提
供舆情分析和决策支持。
智能写作
利用NLP技术实现智能写作，能够 自动生成高质量的文本内容，为新 闻媒体、广告营销等领域提供有力
的支持。
THANKS
感谢观看
深度学习时代
深度学习技术的兴起为 NLP领域带来了革命性突 破，如循环神经网络、 Transformer等模型在 NLP任务中取得了显著成 果。
自然语言处理应用领域
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成另一 种自然语言文本，如谷歌翻译、有道 翻译等。
语音识别与合成
将人类语音转换为文本或将文本转换 为人类语音，用于语音助手、无障碍 技术等领域。
关系抽取
从文本中抽取出实体之间的关系， 构建知识图谱。
事件抽取
识别文本中的事件及其参与者、 时间、地点等要素，用于事件分
析和预警。
情感分析技术
词典匹配法
基于情感词典，通过匹配文本中的情感词汇进行情感分析。
机器学习法
利用机器学习算法，对大量标注好的情感文本进行训练，构建情 感分类器。
深度学习法
利用深度学习技术，构建神经网络模型进行情感分析，具有更高 的准确率和泛化能力。
随着人们对个性化和情感计算的需求不断增加，未来 NLP将更加注重个性化和情感计算技术的研发和应用。
行业应用前景展望
智能客服
利用NLP技术实现智能客服，能够 自动回答用户的问题和解决用户的 问题，提高客户满意度和效率。
智能翻译
利用NLP技术实现智能翻译，能够 快速准确地将一种语言翻译成另一 种语言，促进跨语言交流和合作。
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达， 对于舆情分析和产品评价具有重要意义。
百度深度学习进展介绍(PPT61页)
• Some believe that this will happen in the next generation
• AI will be the vehicle to spread human civilization throughout the universe (Ray Kurzweil:The Singularity is NeDD上发 表演讲，提出9个希望学术界帮助解决的技术难题，其中前三项是： 1. 自然图片OCR 2. 语音识别和理解 3. 图像搜索
业界现状和趋势：读图时代
业界现状和趋势：读图时代ome exceeding CNY 160 billion
• Influential Chinese company in global economy • Prestigious brand in > 50% countries worldwide • One of the world’s largest new确率
语音搜索识别准确率
语音搜索2G网络响应时间
For mobile search, the proportion of voice queries has grown from 1% to 10 % in 201iOS APP拍照写诗– iOS APP地图语音搜索
/map/
移动语音输入法
nn 中国互联网企业唯一自主开发的语音输入法产品 nn 识别率大大超过苹果Siri nn 获得用户广泛好评
/input/
适合多种应用的高精度语音输入
短信输入
微博输入
古诗输入
2012.6 “谷歌大脑”项目
2012.11 微软智能同声传译
图像识别领域的突破
9/16/13
ImageNet Challenge
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- 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)。
6
什么是感知器(perceptron)
···
7
最简单的分离器设计
8
训练感知器
感知器定义了一个超平面，而神经网络感知器事不过是实现超平面的一种方法。给定 数据样本，权重可以离线计算，并且将其带入后，感知器就可以用来计算输出的值。
在训练神经网络时，若果未提供全部样本，而是逐个提供实例，则我们通常使用在线 学习，并且在每个实例之后更新网络参数，让给网络缓慢的及时调整。这是目前比较 常见的一种训练方式。
9
后向传播算法(back propagation,1986)
这是在训练多层感知器时提出的一个概念。 训练多层感知器与训练感知器是一样的。唯一区别是现在的输出是输入的非线性函数
，这要归咎于隐藏单元中的非线性偏倚函数。 在对于多层感知器，计算梯度时误差就向传回到输出一样，所以创造了这个术语。
10
13
自然语言处理
在语音识别中，“语言模型”的集成是至关重要的，而且提供一语言模型的最好方法 仍然是从实例数据的大型一语料库中学习。机器学习在自然语言处理(natural language processing)方面的应用与日俱增。垃圾邮件过滤就是一种应用，其中垃圾 邮件的制造者为一方，过滤者为另一方，一直都在寻找越来越精巧的方法以便超越对 方，也许最吸引人的是机器翻译(machine translation)，经历了数十年手工编写翻译 规则的研究之后，最近人们认识到最有希望的办法是提供大量翻译文本实例对，并且 让程序自动地提取，一个字符串映射到另一个字符串的规则。
通俗来讲，机器学习是一种算法框认识世界的一种方式；
为人类提供“大数据+简单模型”的实现方式。
1
深度学习的实际应用类型
语音识别 图像识别 自然语言处理
2
纠正一个错误
论点：机器学习是要制造一个超级大脑，能够具有人类一样的智慧。 这是一个非常典型的错误。 机器学习是一个古老的计算机学科，而深度学习正是机器学习的一个狭窄领域，并非新生 事物。持此观点的人一般都是对此学科一知半解的人。 在工程上，深度学习的目的不是理解人脑的本质，也不是需要制造一个类人的生命体，而 是构建有用的机器。神经网络(artificial neural networks)能够帮助我们建立更好的计算机 系统，用以处理信息。 人脑也是一种处理信息的装置，具有非凡的鞥努力并且在视觉、语音、语义等方面都超过 了目前的工程产品，目前研究的方向是用形式算法定义人脑处理这些任务的解，并在计算 机上实现此过程。
工神经网络的第一个数学模型。1962年提出了感知器和学习算法。1969年有人指出了 单层感知器的局限性。1986年后，后向传播被发明，单层感知器局限性不复存在。
4
和机器学习相关的学科
人工智能 贝叶斯方法 计算复杂性理论 控制论 信息论 哲学 心理学和神经生物学 统计学
5
理解人脑处理信息的过程
对于在线学习，不需要全部样本而是需要单个实例上的误差函数。从随机初始权重开 始，每次迭代中，我们都对参数稍作调整，以最小化误差，而不是忘记先前学习的。 若误差函数可微，则可以使用梯度下降方法。
具有单层权重的感知器，只能逼近输入的线性函数，不能解决XOR类型的问题，这些 问题的判别式是非线性的。类似的，这种感知器也不能用于非线性回归。鉴于此， MLP可以实现非线性的判别。
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。
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。
深度学习技术介绍 Deep Learning Technology
什么是深度学习
深度学习是机器学习中表征学习方法的一类。一个观测值（例如一幅图像）可以使用 多种方式来表示，而某些特定的表示方法可以让机器学习算法更加容易进行学习。表 征学习的目标是寻求更好的表示方法并建立更好的模型来学习这些表示方法；
12
具体应用-语音识别
在语音识别(speech recognition) ,输人是语音，类是可以读出的词汇。这里要学习的 是从语音信号到某种语言的词汇的关联性。由于年龄、性别或口音方面的差异，相同 词汇的读音不同，这使得语音识别问题相当困难。语音识另的另一个特点是其输入信 号是时态的，词汇作为音素的序列实时读出，而且有些词汇的读音会较长一些。
11
具体应用-医学诊断
对于医学诊断(medical diagnosis)。输人是关于患者的信息，而类是疾病。输入包括 患者的年龄、性别、既往病史、目前症状等。当然，患者可能还没有做过某些检查， 因此这些输入将会缺失。检查需要时间，还可能要花很多钱，而目、也许还会给患者 带来不便。因此，除非我们确信检查将提供有价值的信息，否则我们将不对患者进行 检查。在医学诊断的情况下，错误的诊断结果可能会导致我们采取错误的治疗或根本 不进行治疗。在不能确信诊断结果的情况下，分类器最好还是放弃判定，而等待医学 专家来做决断。
3
为什么说机器学习是一个古老的学科
1989年，计算机已经可以学习识别人类讲话，并且用到了神经网络学习方法和隐马尔 科夫模型学习方法；
1989年，机器学习方法已经被用于训练计算机控制车辆，实现无人驾驶； 1995年，决策树学习算法已经被NASA用来分类天体； 1995年，计算机已经可以通过学习，在博弈类游戏中击败人类。 人工神经网络的研究历史和数字计算机一样长。1943年，McCulloch和Pitts提出了人
什么是感知器(perceptron)
···
7
最简单的分离器设计
8
训练感知器
感知器定义了一个超平面，而神经网络感知器事不过是实现超平面的一种方法。给定 数据样本，权重可以离线计算，并且将其带入后，感知器就可以用来计算输出的值。
在训练神经网络时，若果未提供全部样本，而是逐个提供实例，则我们通常使用在线 学习，并且在每个实例之后更新网络参数，让给网络缓慢的及时调整。这是目前比较 常见的一种训练方式。
9
后向传播算法(back propagation,1986)
这是在训练多层感知器时提出的一个概念。 训练多层感知器与训练感知器是一样的。唯一区别是现在的输出是输入的非线性函数
，这要归咎于隐藏单元中的非线性偏倚函数。 在对于多层感知器，计算梯度时误差就向传回到输出一样，所以创造了这个术语。
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自然语言处理
在语音识别中，“语言模型”的集成是至关重要的，而且提供一语言模型的最好方法 仍然是从实例数据的大型一语料库中学习。机器学习在自然语言处理(natural language processing)方面的应用与日俱增。垃圾邮件过滤就是一种应用，其中垃圾 邮件的制造者为一方，过滤者为另一方，一直都在寻找越来越精巧的方法以便超越对 方，也许最吸引人的是机器翻译(machine translation)，经历了数十年手工编写翻译 规则的研究之后，最近人们认识到最有希望的办法是提供大量翻译文本实例对，并且 让程序自动地提取，一个字符串映射到另一个字符串的规则。
通俗来讲，机器学习是一种算法框认识世界的一种方式；
为人类提供“大数据+简单模型”的实现方式。
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深度学习的实际应用类型
语音识别 图像识别 自然语言处理
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纠正一个错误
论点：机器学习是要制造一个超级大脑，能够具有人类一样的智慧。 这是一个非常典型的错误。 机器学习是一个古老的计算机学科，而深度学习正是机器学习的一个狭窄领域，并非新生 事物。持此观点的人一般都是对此学科一知半解的人。 在工程上，深度学习的目的不是理解人脑的本质，也不是需要制造一个类人的生命体，而 是构建有用的机器。神经网络(artificial neural networks)能够帮助我们建立更好的计算机 系统，用以处理信息。 人脑也是一种处理信息的装置，具有非凡的鞥努力并且在视觉、语音、语义等方面都超过 了目前的工程产品，目前研究的方向是用形式算法定义人脑处理这些任务的解，并在计算 机上实现此过程。
工神经网络的第一个数学模型。1962年提出了感知器和学习算法。1969年有人指出了 单层感知器的局限性。1986年后，后向传播被发明，单层感知器局限性不复存在。
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和机器学习相关的学科
人工智能 贝叶斯方法 计算复杂性理论 控制论 信息论 哲学 心理学和神经生物学 统计学
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理解人脑处理信息的过程
对于在线学习，不需要全部样本而是需要单个实例上的误差函数。从随机初始权重开 始，每次迭代中，我们都对参数稍作调整，以最小化误差，而不是忘记先前学习的。 若误差函数可微，则可以使用梯度下降方法。
具有单层权重的感知器，只能逼近输入的线性函数，不能解决XOR类型的问题，这些 问题的判别式是非线性的。类似的，这种感知器也不能用于非线性回归。鉴于此， MLP可以实现非线性的判别。
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。
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。
深度学习技术介绍 Deep Learning Technology
什么是深度学习
深度学习是机器学习中表征学习方法的一类。一个观测值（例如一幅图像）可以使用 多种方式来表示，而某些特定的表示方法可以让机器学习算法更加容易进行学习。表 征学习的目标是寻求更好的表示方法并建立更好的模型来学习这些表示方法；
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具体应用-语音识别
在语音识别(speech recognition) ,输人是语音，类是可以读出的词汇。这里要学习的 是从语音信号到某种语言的词汇的关联性。由于年龄、性别或口音方面的差异，相同 词汇的读音不同，这使得语音识别问题相当困难。语音识另的另一个特点是其输入信 号是时态的，词汇作为音素的序列实时读出，而且有些词汇的读音会较长一些。
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具体应用-医学诊断
对于医学诊断(medical diagnosis)。输人是关于患者的信息，而类是疾病。输入包括 患者的年龄、性别、既往病史、目前症状等。当然，患者可能还没有做过某些检查， 因此这些输入将会缺失。检查需要时间，还可能要花很多钱，而目、也许还会给患者 带来不便。因此，除非我们确信检查将提供有价值的信息，否则我们将不对患者进行 检查。在医学诊断的情况下，错误的诊断结果可能会导致我们采取错误的治疗或根本 不进行治疗。在不能确信诊断结果的情况下，分类器最好还是放弃判定，而等待医学 专家来做决断。
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为什么说机器学习是一个古老的学科
1989年，计算机已经可以学习识别人类讲话，并且用到了神经网络学习方法和隐马尔 科夫模型学习方法；
1989年，机器学习方法已经被用于训练计算机控制车辆，实现无人驾驶； 1995年，决策树学习算法已经被NASA用来分类天体； 1995年，计算机已经可以通过学习，在博弈类游戏中击败人类。 人工神经网络的研究历史和数字计算机一样长。1943年，McCulloch和Pitts提出了人