深度学习
深度学习概念
深度学习(Deep Learning, DL)，由Hinton等人于2006年提出，是机器学习(MachineLearning, ML)的一个新领域。
深度学习被引入机器学习使其更接近于最初的目标----人工智能（AI，Artificial Intelligence）。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语言和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
它在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术，以及其它相关领域都取得了很多成果。
深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
2006年，机器学习大师、多伦多大学教授Geoffrey Hinton及其学生Ruslan 发表在世界顶级学术期刊《科学》上的一篇论文引发了深度学习在研究领域和应用领域的发展热潮。
这篇文献提出了两个主要观点：（1）、多层人工神经网络模型有很强的特征学习能力，深度学习模型学习得到的特征数据对原数据有更本质的代表性，这将大大便于分类和可视化问题；（2）、对于深度神经网络很难训练达到最优的问题，可以采用逐层训练方法解决。
将上层训练好的结果作为下层训练过程中的初始化参数。
在这一文献中深度模型的训练过程中逐层初始化采用无监督学习方式。
2010年，深度学习项目首次获得来自美国国防部门DARPA计划的资助，参与方有美国NEC研究院、纽约大学和斯坦福大学。
自2011年起，谷歌和微软研究院的语音识别方向研究专家先后采用深度神经网络技术将语音识别的错误率降低20%-30%，这是长期以来语音识别研究领域取得的重大突破。
2012年，深度神经网络在图像识别应用方面也获得重大进展，在ImageNet评测问题中将原来的错误率降低了9%。
深度学习知识点总结
深度学习知识点总结深度学习是一种人工智能（AI）的子领域，它的目标是让计算机系统像人类一样具有分析、理解和解释数据的能力。
通过模拟人脑中神经元的工作原理，深度学习算法可以学习和理解数据中的复杂模式，并进行非常准确的分类和预测。
本文将系统地总结深度学习的基本概念和常见技术，帮助读者全面了解深度学习的核心知识点。
一、基本概念1. 神经网络神经网络是深度学习的基础，它模拟了人脑中神经元之间的连接关系。
一个神经网络由许多神经元组成，并通过神经元之间的连接来传递信息。
通常，神经网络被组织成多个层次，包括输入层、隐藏层和输出层。
每个神经元接收来自上一层神经元的输入，通过加权求和和激活函数的处理后产生输出。
神经网络可以通过训练来学习适应不同的数据模式和特征。
2. 深度学习深度学习是一种使用多层神经网络进行学习的机器学习技术。
与传统的浅层神经网络相比，深度学习能够更好地处理大规模高维度的数据，并学习到更加复杂的特征和模式。
深度学习已经广泛应用在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，取得了显著的成果。
3. 监督学习监督学习是一种常见的机器学习方法，它通过使用有标签的数据样本来训练模型。
在监督学习中，模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测。
常见的监督学习算法包括：神经网络、决策树、支持向量机等。
4. 无监督学习无监督学习是一种不使用标签数据的机器学习方法，它通过学习数据之间的内在结构和模式来进行数据分析和分类。
无监督学习常用的算法包括聚类、关联规则、降维等。
5. 强化学习强化学习是一种通过与环境交互来学习最优决策策略的机器学习方法。
在强化学习中，智能体通过观察环境的反馈和奖励来调整自身的行为，并不断优化决策策略。
强化学习在机器人控制、游戏AI等领域有着广泛应用。
6. 深度学习框架深度学习框架是一种方便开发者进行深度学习模型搭建和训练的软件工具。
常见的深度学习框架包括：TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。
什么是深度学习
什么是深度学习深度学习，是一种基于神经网络的机器学习方法，其通过分析大量数据形成对复杂模式的映射，从而实现对数据的高度抽象处理和认知。
随着计算机能力的提升和数据资源的增加，深度学习正在成为人工智能领域的新宠，其已经应用于语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域，并在不断地得到完善和优化。
一、深度学习的简介深度学习是机器学习的分支之一，它模拟了人类大脑的神经网络结构，将数据注入到计算模型中，通过隐藏层中的节点对数据进行处理和学习。
在深度学习中，随着模型的层数增多，处理的抽象层次也会逐渐提高，这就是深度学习模型的核心特征。
目前主流使用的深度学习模型有卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
深度学习的优势在于能够自行学习、发现和提取数据中的特征，而不需要过多的人为干预。
深度学习可以通过学习数据的规律，在面对大量数据时发现新的结构，从而实现数据的智能处理。
因此，深度学习成为了人工智能领域中最为热门的技术之一。
二、深度学习的应用领域深度学习已经被广泛应用于很多领域，包括语音识别和语音合成、计算机视觉、自然语言处理、智能游戏、自动驾驶、医疗、金融等等。
语音识别和语音合成：深度学习可以有效地处理语音信号，将语音波形转化为语音文本或者将文本转化为合成语音。
这种技术已经被广泛应用于智能语音助手、智能客服等领域。
计算机视觉：深度学习可以对图像进行处理和分析，实现自动化的图像识别、目标检测、图像分割等。
这种技术可以应用于人脸识别、智能安防、智能家居等领域。
自然语言处理：深度学习可以对文本语料进行处理和分析，实现语言的理解、语义的建模、句子的生成和翻译等，这种技术会在智能问答、机器翻译等领域有广泛应用。
智能游戏：深度学习开始应用于智能游戏领域，通过深度学习技术进行训练，可以使得游戏人物有更加逼真的行动和更加智能的玩法。
深度学习概念
深度学习概念深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模仿人类大脑的结构和工作原理，通过多个神经网络层的组合和训练来实现对大规模数据的分析和处理。
深度学习以其出色的性能和广泛的应用领域而备受关注。
本文将从深度学习的定义、原理、应用以及存在的挑战等方面进行深入探讨。
一、深度学习的定义深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，它通过构建和训练多层神经网络来提取和学习数据的特征。
与传统的机器学习算法相比，深度学习通过增加网络的深度，能够更好地处理具有复杂结构和高维度的数据。
深度学习的核心思想是模拟人脑中神经元之间相互连接的复杂关系，从而实现对数据的有效表示和分析。
二、深度学习的原理深度学习的实现依赖于人工神经网络，尤其是深度神经网络。
深度神经网络由多个神经网络层组成，每一层都包含多个神经元。
网络的输入层接收原始数据，随着数据通过每一层的传递，神经元将对数据的特征进行抽象和提取。
最后，网络的输出层将产生对数据进行分类、识别或预测的结果。
深度学习通过反向传播算法来训练神经网络，即通过不断调整网络参数来最小化预测结果与实际结果之间的误差。
这一过程需要大量的标记数据和计算资源，但可以通过GPU加速来提高训练效率。
同时，深度学习还可以利用无监督学习的方法来进行特征学习，从而减少对大量标记数据的依赖。
三、深度学习的应用深度学习在各个领域都有广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。
在计算机视觉领域，深度学习能够对图像进行分类、目标检测和图像生成等任务。
在自然语言处理领域，深度学习可以实现文本分类、机器翻译和情感分析等任务。
在语音识别领域，深度学习可以提高语音识别的准确度和稳定性。
在推荐系统领域，深度学习能够通过分析用户兴趣和行为来实现个性化推荐。
四、深度学习的挑战虽然深度学习在许多领域取得了重大突破，但仍然存在一些挑战。
首先，深度学习需要大量的标记数据来进行训练，这对于一些领域来说可能存在数据获取的难题。
深度学习是什么
深度学习是什么
深度学习（Deep Learning）是机器学习领域中的一种重要的应用，它
是当今AI技术发展的核心，吸纳了传统的统计学、机器学习、计算机
视觉、自然语言处理等多领域的知识，有效地让计算机“自动知晓”复
杂的系统世界，有助于广泛的实际操作中取得有效的结果。
下面是关
于深度学习的三点简要介绍：
一、深度学习的历史
深度学习发展至今，可以追溯到深度网络（deep network）的诞生，最
早可以追溯到1957年，那时由Rosenblatt以及他的研究人员研发出来
的多层感知机（perceptron）。
有关神经网络（artificial neural network）的发展也是深度学习的基础，而随着计算机技术的进步和发展，深度
学习才得以迅速发展。
二、深度学习的基本原理
深度学习建立在神经网络的框架之上，它的主要概念是借助多层网络
的多层神经元组合来表示抽象的函数，这些函数可以模拟各种复杂的
过程，主要用于分析和预测复杂、自然环境中的特征和行为，从而实
现了自动化处理和分析文本、图像、声音等非结构化信息的功能。
三、深度学习的应用
深度学习已经取得了很大的进展，应用也遍及到医疗、安全、金融、军事、农业等多个领域。
在金融领域，已经成功应用神经网络进行特征识别和交易预测，通过深度学习让计算机自动进行风险评估、客户识别和金融交易决策，从而显著提升金融服务水平。
在军事领域，深度学习技术可以从云端或从机器人设备上收集大量非结构化信息，用于侦测、监测以及战场分析，从而更好地实施军事战略。
什么是深度学习
什么是深度学习深度学习，又称深层网络，是基于现代计算机技术的一种新型的神经网络学习技术，它可以从数据中挖掘出规律，从而帮助人们解决机器学习任务。
日趋普及的深度学习，不仅可以让人类做更多的预测，也可以使得AI技术更轻松地实现学习机器任务，为我们带来想不到的智能应用。
深度学习的科普文章主要有以下几点：1、深度学习的基本原理深度学习是基于多层的人工神经网络的一种机器学习技术，它可以从复杂的数据中挖掘出深层的规律，从而有效的解决机器学习任务。
深度学习的核心原理是仿照人类神经网络的构造，通过大量的数据训练，不断学习和优化网络参数，从而实现机器学习的目的。
2、深度学习的特点深度学习能够提取出更丰富的特征，更准确和高效地解决复杂机器学习问题，例如视觉任务、自然语言处理任务等。
此外，深度学习还具有良好的自动特征工程能力，可以自动学习有效的特征，在此基础上构建出高效的预测模型。
3、深度学习的应用深度学习在机器学习领域应用越来越广泛，如在机器视觉领域的图像分类，弥补了传统的机器学习方法的不足；在自然语言处理领域，深度学习模型可以更好的理解和解释自然语言文本；一些复杂的推荐系统问题也可以通过深度学习解决。
总而言之，深度学习已经发展为机器学习领域不可或缺的一环，可以用于解决诸多复杂的机器学习问题。
4、深度学习的未来发展深度学习的未来潜力巨大，例如神经网络的深度增加可以让算法更有效地挖掘出数据中的特征；敐细化处理器技术可以加快训练模型的速度，更快提取有效特征；更高层次的技术，如正则化技术、强化学习等，也可以有效帮助提高深度学习模型的准确度和效率。
此外，深度学习在未来可能会发展到更宽泛的领域，如生物医学等。
分析上述内容可以得出，深度学习是一种新型的神经网络学习技术，可以有效的解决机器学习任务，并得到越来越广泛的应用。
它能提取更丰富的特征，良好的自动特征工程能力，而且未来的技术进步也可以提高深度学习模型的准确度和效率，甚至有可能发展到更宽泛的领域，这样，深度学习就会为我们带来更多惊喜。
什么是深度学习
什么是深度学习深度学习是一种机器学习领域的技术，通过模仿人脑神经网络的工作方式来进行数据处理和决策。
它是人工智能领域的一大突破，被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。
深度学习的核心思想是通过构建多层神经网络，实现对数据的复杂特征表达和学习。
与传统机器学习算法相比，深度学习更加强调数据的层次化特征提取和抽象能力。
神经网络的每个层次都会将输入数据进行特征提取，并传递给下一层。
通过多层次的特征提取，神经网络可以学习到更加高级的特征和模式。
深度学习中最经典的神经网络模型是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
卷积神经网络主要用于图像识别和计算机视觉任务，它通过卷积和池化等操作提取图像特征。
循环神经网络则主要用于自然语言处理和语音识别等任务，它通过记忆单元的循环连接能够处理序列数据。
深度学习的训练过程通常采用反向传播算法。
该算法通过计算网络输出与期望输出之间的误差，并将误差从网络输出层向输入层进行传递，不断调整网络参数，使得网络输出逐渐接近期望输出。
随着训练数据的不断迭代和网络参数的优化，深度学习模型可以逐渐提升性能。
与传统机器学习算法相比，深度学习具有以下优势：首先，深度学习可以自动进行特征提取。
传统机器学习算法通常需要手动选择和提取特征，这一过程往往需要专业知识和经验。
而深度学习可以通过网络自动学习到数据的复杂特征，减少了对特征工程的依赖。
其次，深度学习对大规模数据具有很强的处理能力。
由于深度学习模型参数众多，其对大规模数据的学习能力更加强大。
这使得深度学习在大规模数据集上的表现远优于传统机器学习算法。
再次，深度学习具有较好的泛化能力。
泛化能力是指模型对未知数据的适应能力。
深度学习通过大规模数据的训练，可以学习到更加通用的特征和模式，从而提升了模型的泛化性能。
最后，深度学习可以处理非线性和复杂的问题。
传统机器学习算法通常只能处理线性可分或者近似线性可分的问题，而深度学习可以通过多层非线性激活函数进行复杂的非线性映射，从而更好地适应非线性和复杂的问题。
深度学习技术基础知识文档
深度学习技术基础知识文档第一章：深度学习概述1.1 什么是深度学习•深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过使用多层神经网络来实现复杂的数据处理和分析。
它可以学习数据的高级抽象特征和模式，实现对数据的精确识别和预测。
1.2 深度学习的核心原理•深度学习的核心原理包括：反向传播算法、激活函数、优化算法等。
这些原理使得深度学习网络可以学习数据的高级抽象特征和模式。
第二章：主要方法介绍2.1 卷积神经网络（CNN）•CNN是一种基于卷积和池化操作的神经网络，主要用于图像识别和分类。
它可以学习图像的局部特征和全局特征，实现对图像的精确识别和分类。
2.2 循环神经网络（RNN）•RNN是一种基于递归和循环连接的神经网络，主要用于序列数据的处理和分析。
它可以学习序列数据的时序特征和依赖关系，实现对序列数据的精确识别和预测。
2.3 长短时记忆网络（LSTM）•LSTM是一种基于门控循环单元的神经网络，主要用于序列数据的处理和分析。
它可以学习序列数据的长期依赖关系和时序特征，实现对序列数据的精确识别和预测。
第三章：应用领域3.1 自然语言处理（NLP）•NLP是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机理解和处理人类语言。
深度学习在NLP中的应用包括：文本分类、情感分析、机器翻译等。
3.2 计算机视觉（CV）•CV是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机理解和处理图像和视频。
深度学习在CV中的应用包括：图像识别、目标检测、图像生成等。
第四章：伦理考量4.1 数据隐私保护•数据隐私保护是深度学习应用中的一个重要伦理问题。
我们需要确保数据的隐私和安全，避免数据的滥用和泄露。
4.2 AI偏见和公平性•AI偏见和公平性是深度学习应用中的一个重要伦理问题。
我们需要确保AI系统的公平性和无偏见，避免AI系统的歧视和偏见。
第五章：结论•深度学习是一种强大的机器学习方法，可以实现对数据的精确识别和预测。
通过了解深度学习的核心原理和主要方法，我们可以更好地应用深度学习技术来解决实际问题。
- 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)。
• 对捕捉短时或者长时间的时间依赖，哪种架构才是有效的 ？
• 如何对于一个给定的深度学习架构，融合多种感知的信息 ？ • 如何分辨和利用学习获得的中、高层特征语义知识？ • 有什么正确的机理可以去增强一个给定的深度学习架构， 以改进其鲁棒性和对变形及数据丢失的不变性？ • 模型方面是否有其他更为有效且有理论依据的深度模型学 习算法？ • 是否存在更有效的可并行训练算法？
深度学习的基本理论与方法
目录
概述与动机
深度学习具体模型
工具箱简介
总结与展望
特征表示
基本概念
浅层学习与深度学习
浅层学习是机器学习的第一次浪潮 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 SVM、Boosting、最大熵方法（如LR，Logistic Regression） —带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有 隐层节点（如LR）的浅层模型 局限性：有限样本和计算单元情况下对复杂函数的 表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受 限。
为什么采用层次网络
基本概念
• 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
基本概念
为什么采用层次网络
基本概念
• 深度学习的优势： • 能以更加紧凑简洁的方式来表达比浅层网络大得 多的函数集合 • 训练深度学习的困难： • （1）数据获取问题 • 考虑到深度网络具有强大的表达能力，在不充足 的数据上进行训练将会导致过拟合 • （2）局部极值问题 • 与梯度下降法有关
基本概念
• 深度学习：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， 以发现数据的分布式特征表示 • 深度神经网络：含有多个隐层的神经网络
基本概念
1981年的诺贝尔 医学奖获得者 David Hubel和 Torsten Wiesel 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
深度学习的具体模型与方法
Deep Learning website – / •Matlab code for R-ICA unsupervised algorithm – / Python-based learning library – / C++ code for ConvNets – /software/theano/ Lush learning library which includes ConvNets – /~quocle/rica_release.zip learning library that supports neural net training – http://www.torch.ch Code used to generate demo for this tutorial Ranzato – /~fergus/tutorials/deep_learning_cvpr12/
深度学习的具体模型与方法
• 卷积网络较一般神经网络在图像处理方面有如下 优点： • a）输入图像和网络的拓扑结构能很好的吻合； • b）特征提取和模式分类同时进行，并同时在训练 中产生； • c）权重共享可以减少网络的训练参数，使神经网 络结构变得更简单，适应性更强
深度学习的具体模型与方法
• 深信度网络
深度学习的具体模型与方法
• 受限玻尔兹曼机
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：
深度学习的具体模型与方法
给定隐层h的基础上，可视层的概率确定：
（可视层节点之间是条件独立的）
给定可视层v的基础上，隐层的概率确定：
深度神经网络
• 好处：可通过学习一种深层非线性网络结 构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分 布式表示。
深度神经网络
神经网络 ： 深度学习：
深度学习的具体模型与方法
• • • • 1）自动编码器 2）稀疏自编码 3）卷积神经网络 4）限制玻尔兹曼机
深度学习的具体模型与方法
深度学习的具体模型与方法
深度学习的具体模型与方法
• CNN的优点：
• 1、避免了显式的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行 学习； • 2、同一特征映射面上的神经元权值相同，从而网络可以 并行学习，降低了网络的复杂性； • 3、采用时间或者空间的子采样结构，可以获得某种程度 的位移、尺度、形变鲁棒性； • 3、输入信息和网络拓扑结构能很好的吻合，在语音识别 和图像处理方面有着独特优势
深度学习的具体模型与方法
• 卷积神经网络
深度学习的具体模型与方法
• 卷积层
• 下采样层 • 具有使特征映射的输出对平移和其他形式的
变形的敏感度下降的作用
深度学习的具体模型与方法
下采样层与 卷积层之间 的连接方式
是否有改进的地方？深Biblioteka 学习的具体模型与方法权值共享
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。
深度神经网络的演化
神经网络
多层感知器
深度神经网络
神经网络
输出： 激活函数：
神经网络
多层感知器
• 网络中包含一层或多个隐藏在输入和输出神 经节点之间的层
多层感知器
• 多层感知器的训练分为以下两个阶段：
• 前向阶段
• 网络中突触的权值是固定的，输入信号在网 络中一层一层的传播，直到输出端。 反向传播算法
基本概念
基本概念
• 2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域 的泰斗Geoffrey Hinton在《科学》上发表论文提出 深度学习主要观点： • 1）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； • 2）深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐 层初始化”（layer-wise pre-training）来有效克服 ，逐层初始化可通过无监督学习实现的。
• 反向阶段
•
反向传播算法
反向传播算法可表示为以下几个步骤： 1.进行前馈传导计算，利用前向传导公式，得到 激活值。 2.对输出层（第 层），计算： 3.对于 4.计算最终需要的偏导数值： 的各层，计算： 直到输出层 的
5.根据残差对参数W和b做出更新
深度神经网络
1）强调了模型结构的深度，通常有5-10多层 的隐层节点； 2）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。
深度学习的具体模型与方法
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：
深度学习的应用
• 深度学习在多任务学习中的应用 在深度学习模型中，对于相关任务的联合学习，往往会取 得较好的特征表达； 多任务联合学习，能够增强损失函数的作用效能； 比如：单独进行人脸检测会比较难（光照、遮挡等因素 ），但是当人脸检测与人脸识别这两个相关的任务联合学 习时，人脸检测的难度反而降低了。
未来需解决的问题：