深度学习ppt讲述
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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
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。
深度学习详解37页PPT文档
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。
深度学习的训练方法
深度学习的训练过程
自下而上的非监督学习：从底层开始，一层一层的往 顶层训练，分别得到各层参数。
采用无标签数据分层训练各层参数（可以看作是特征学习 的过程）。
自上而下的监督学习
基于第一步的得到的各层参数进一步调整整个多层模型的 参数，这一步是一个有监督的训练过程。
深度学习的几种常用模型
Auto Encoder（自动编码器） Sparse Coding （稀疏编码） Restricted Boltzmann Machine（限制玻尔兹曼机） Deep Belief Networks （深度信任网络） Convolutional Neural Networks （卷积神经网络）
深度学习可以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，并展现 了强大的从少数样本中集中学习数据及本质特征的能 力。
深度学习的实质
通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数 据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的 准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是 目的。
Convolutional Neural Networks(CNN)
Convolutional Neural Networks(CNN)
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，使图像可以直接作为网络的输入，避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殊设计的一个多层 感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度 不变性。
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。
深度学习的训练方法
深度学习的训练过程
自下而上的非监督学习：从底层开始，一层一层的往 顶层训练，分别得到各层参数。
采用无标签数据分层训练各层参数（可以看作是特征学习 的过程）。
自上而下的监督学习
基于第一步的得到的各层参数进一步调整整个多层模型的 参数，这一步是一个有监督的训练过程。
深度学习的几种常用模型
Auto Encoder（自动编码器） Sparse Coding （稀疏编码） Restricted Boltzmann Machine（限制玻尔兹曼机） Deep Belief Networks （深度信任网络） Convolutional Neural Networks （卷积神经网络）
深度学习可以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，并展现 了强大的从少数样本中集中学习数据及本质特征的能 力。
深度学习的实质
通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数 据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的 准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是 目的。
Convolutional Neural Networks(CNN)
Convolutional Neural Networks(CNN)
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，使图像可以直接作为网络的输入，避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殊设计的一个多层 感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度 不变性。
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。
《经典深度学习》课件
深度学习中的应用
图像识别
探索深度学习在图像识别和目 标检测领域的应用，以及最新 的研究成果。
自然语言处理
了解深度学习在自然语言处理 任务中的应用，如自动翻译和 情感分析。
推荐系统
研究深度学习在推荐系统中的 应用，以提高个性化推荐的准 确性和效果。
结语
1 深度学习的未来发展趋势
展望深度学习在未来的发展方向，如更复杂的网络结构和更广泛的应用领域。
经典深度学习PPT课件
欢迎来到《经典深度学习》PPT课件！在本课程中，我们将探索深度学习的 基本概念、发展历程以及应用实例，为您解锁深度学习的奥秘。
深度学习的基础
1 感知机模型
了解感知机模型及其应用，以及多层感知机模型在深度学习中的重要性。
2 反向传播算法
深入研究反向传播算法的原理，掌握如何在神经网络中进行有效的权重更新。
3 卷积神经网络
探索卷积神经网络的架构、卷积操作和池化操作，以及卷积神经网络在图像识别中的应 用实例递归神经网络的基本结构和工作原理，以及其在处理序列数据中的应用。
2
长短记忆模型（LSTM）
学习如何使用LSTM解决长序列数据的问题，并了解其在自然语言处理中的重要 性。
3
应用实例
探索递归神经网络在自然语言生成和语音识别等领域的应用案例。
深度学习中的优化
1 常见的优化算法
介绍深度学习中常用的 优化算法，如随机梯度 下降法（SGD）和自适 应学习率优化器。
2 学习率的设置
讨论如何合理地设置学 习率，以提高模型的收 敛速度和性能。
3 正则化技术
介绍正则化技术，如L1 正则化和L2正则化，用 于控制模型的复杂度和 防止过拟合。
2 学习资源推荐
深度学习PPT幻灯片
❖ 案例：星光智能一号广泛应用于高清视频监控、智能驾驶辅助、无人机、 机器人等嵌入式机器视觉领域
14
深度学习硬件加速方式——ASIC
❖ 阻碍深度学习发展的瓶颈仍是算法速度 ❖ 传统处理器需要多条指令才能完成一个神经元的处理 ❖ ASIC根据深度学习算法定制：处理效率、能效均最高 ❖ 代表：Cambricon（寒武纪科技）DianNao芯片、谷歌的TPU芯片、
11
深度学习硬件加速方式——GPU
❖ SIMD方式，计算能力强，并行度支持好 ❖ 通用性，并非针对深度学习
➢ 运行效率受影响 ➢ 能耗仍较大 ❖ 代表： NVIDIA Tesla P100 GPU ❖ 案例：基于GPADAS)方面与众多车企进行合作
样思考
取新的知识技能，并
应用：国际跳棋程序
改善自身性能
应用：垃圾邮件过滤
深度学习
一种机器学习方法，模 拟人脑机制解释数据， 通过组合低层特征形成 更加抽象的高层属性类 别或特征
应用：谷歌视频寻猫
1950's 1960's 1970's 1980's 1990's 2000's 2010's
3
深度学习的流程
Horizon Robotics（地平线机器人）BPU芯片 ❖ 案例：基于TPU的AlphaGo与围棋冠军李世石人机大战，总比分4:1获胜
15
深度学习硬件加速方式比较
加速方式
优点
缺点
CPU
通用结构、可独立工作 通用性导致效率和能效比低
GPU FPGA DSP ASIC
强大的并行计算能力
通用性导致效率受影响、能耗大
灵活性好、设计空间大、 省去流片过程 改动小、计算能力较高
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深度学习硬件加速方式——ASIC
❖ 阻碍深度学习发展的瓶颈仍是算法速度 ❖ 传统处理器需要多条指令才能完成一个神经元的处理 ❖ ASIC根据深度学习算法定制：处理效率、能效均最高 ❖ 代表：Cambricon（寒武纪科技）DianNao芯片、谷歌的TPU芯片、
11
深度学习硬件加速方式——GPU
❖ SIMD方式，计算能力强，并行度支持好 ❖ 通用性，并非针对深度学习
➢ 运行效率受影响 ➢ 能耗仍较大 ❖ 代表： NVIDIA Tesla P100 GPU ❖ 案例：基于GPADAS)方面与众多车企进行合作
样思考
取新的知识技能，并
应用：国际跳棋程序
改善自身性能
应用：垃圾邮件过滤
深度学习
一种机器学习方法，模 拟人脑机制解释数据， 通过组合低层特征形成 更加抽象的高层属性类 别或特征
应用：谷歌视频寻猫
1950's 1960's 1970's 1980's 1990's 2000's 2010's
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深度学习的流程
Horizon Robotics（地平线机器人）BPU芯片 ❖ 案例：基于TPU的AlphaGo与围棋冠军李世石人机大战，总比分4:1获胜
15
深度学习硬件加速方式比较
加速方式
优点
缺点
CPU
通用结构、可独立工作 通用性导致效率和能效比低
GPU FPGA DSP ASIC
强大的并行计算能力
通用性导致效率受影响、能耗大
灵活性好、设计空间大、 省去流片过程 改动小、计算能力较高
深度学习基础理论ppt课件
13
AutoEncoder自动编码器
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训 练：
将第一层输出的code当成第二层的输入信号，同样最小化重构误差，就会 得到第二层的参数，并且得到第二层输出的code，也就是原输入信息的第 二个表达了。其他层就用同样的方法炮制。
14
AutoEncoder自动编码器
3）有监督微调： 到这里，这个AutoEncoder还不能用来分类数据，可
以在AutoEncoder的最顶的编码层添加一个分类器，然后 通过标准的多层神经网络的监督训练方法（梯度下降法） 去训练。
微调分为两种，一个是只调整分类器（黑色部分）：
15
AutoEncoder自动编码器
另一种：通过有标签样本，微调整个系统：
在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特 征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还 要好！
16
AutoEncoder自动编码器
AutoEncoder存在的一些变体：
a）Sparse AutoEncoder稀疏自动编码器 b）Denoising AutoEncoders降噪自动编码器
20
Sparse Coding稀疏编码
2）Coding阶段：
给定一个新的图片x，由上面得到的字典，通过解一 个LASSO问题得到稀疏向量a。这个稀疏向量就是这个输入 向量x的一个稀疏表达了。
21
深度学习的常用模型
3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限 制波尔兹曼机
18
Sparse Coding稀疏编码
19
Sparse Coding稀疏编码
Sparse coding分为两个部分：
AutoEncoder自动编码器
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训 练：
将第一层输出的code当成第二层的输入信号，同样最小化重构误差，就会 得到第二层的参数，并且得到第二层输出的code，也就是原输入信息的第 二个表达了。其他层就用同样的方法炮制。
14
AutoEncoder自动编码器
3）有监督微调： 到这里，这个AutoEncoder还不能用来分类数据，可
以在AutoEncoder的最顶的编码层添加一个分类器，然后 通过标准的多层神经网络的监督训练方法（梯度下降法） 去训练。
微调分为两种，一个是只调整分类器（黑色部分）：
15
AutoEncoder自动编码器
另一种：通过有标签样本，微调整个系统：
在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特 征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还 要好！
16
AutoEncoder自动编码器
AutoEncoder存在的一些变体：
a）Sparse AutoEncoder稀疏自动编码器 b）Denoising AutoEncoders降噪自动编码器
20
Sparse Coding稀疏编码
2）Coding阶段：
给定一个新的图片x，由上面得到的字典，通过解一 个LASSO问题得到稀疏向量a。这个稀疏向量就是这个输入 向量x的一个稀疏表达了。
21
深度学习的常用模型
3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限 制波尔兹曼机
18
Sparse Coding稀疏编码
19
Sparse Coding稀疏编码
Sparse coding分为两个部分：
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。
一天搞懂深度学习演示教学ppt课件
= Multi-class Classifier
Softmax
1-2 基本思想
Neural Network
1-2 基本思想
……
……
……
……
……
……
y1
y2
y10
Cross Entropy
“1”
……
1
0
0
……
target
Softmax
……
Given a set of parameters
目标识别
目标分析
图像捕获 图像压缩 图像存储
图像预处理 图像分割
特征提取 目标分类 判断匹配
模型建立 行为识别
2-1 机器视觉
关键技术与应用
A)生物特征识别技术——安全领域应用广泛 生物特征识别技术是一种通过对生物特征识别和检测,对身伤实行鉴定的技术。从 统计意义上讲人类的指纹、虹膜等生理特征存在唯一性，可以作为鉴另用户身份 的依据。目前，生物特征识别技术主要用于身份识别，包括语音、指纹、人脸、 静脉，虹膜识别等。
1958: Perceptron (linear model) 1969: Perceptron has limitation 1980s: Multi-layer perceptron Do not have significant difference from DNN today 1986: Backpropagation 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 2012: win ILSVRC image competition 2015.2: Image recognition surpassing human-level performance 2016.3: Alpha GO beats Lee Sedol 2016.10: Speech recognition system as good as humans
Softmax
1-2 基本思想
Neural Network
1-2 基本思想
……
……
……
……
……
……
y1
y2
y10
Cross Entropy
“1”
……
1
0
0
……
target
Softmax
……
Given a set of parameters
目标识别
目标分析
图像捕获 图像压缩 图像存储
图像预处理 图像分割
特征提取 目标分类 判断匹配
模型建立 行为识别
2-1 机器视觉
关键技术与应用
A)生物特征识别技术——安全领域应用广泛 生物特征识别技术是一种通过对生物特征识别和检测,对身伤实行鉴定的技术。从 统计意义上讲人类的指纹、虹膜等生理特征存在唯一性，可以作为鉴另用户身份 的依据。目前，生物特征识别技术主要用于身份识别，包括语音、指纹、人脸、 静脉，虹膜识别等。
1958: Perceptron (linear model) 1969: Perceptron has limitation 1980s: Multi-layer perceptron Do not have significant difference from DNN today 1986: Backpropagation 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 2012: win ILSVRC image competition 2015.2: Image recognition surpassing human-level performance 2016.3: Alpha GO beats Lee Sedol 2016.10: Speech recognition system as good as humans
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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)。
浅层学习与深度学习
传统机器学习和信号处理技术探索仅含单层非线性变
换的浅层学习结构。浅层模型的一个共性是仅含单个 将原始输入信号转换到特定问题空间特征的简单结构。 典型的浅层学习结构包括传统隐马尔科夫模型(HMM)、 条件随机场(CRFs)、最大熵模型(Max Ent)、支持向量 机(SVM)、核回归及仅含单隐层的多层感知器(MLP)等。 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。
深度学习的实质 通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数 据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的 准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是 目的。 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。
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。
Sparse Coding （稀疏编码） Restricted Boltzmann Machine（限制玻尔兹曼机）
Deep Belief Networks （深度信任网络）
Convolutional Neural Networks （卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks(CNN)
深度学习的训练过程
自下而上的非监督学习：从底层开始，一层一层的往
顶层训练，分别得到各层参数。
采用无标签数据分层训练各层参数（可以看作是特征学习 的过程）。
自上而下的监督学习 基于第一步的得到的各层参数进一步调整整个多层模型的 参数，这一步是一个有监督的训练过程。
深度学习的几种常用模型
Auto Encoder（自动编码器）
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。
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。
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。
由此可知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。
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。 深度学习可以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，并展现 了强大的从少数样本中集中学习数据及本质特征的能 力。
Convolutional Neural Networks(CNN)
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，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的 特计的一个多层 感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度 不变性。
深度学习的训练方法
与神经网络的异同
深度学习与神经网络的异同
神经网络 深度学习
深度学习与神经网络的异同
相同点 二者均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、 输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同 一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一 个logistic 回归模型。 不同点：采用不同的训练机制 神经网络：采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训 练整个网络。随机设定初值，计算当前网络的输出，然后 根据当前输出和样本真实标签之间的差去改变前面各层的 参数，直到收敛； 深度学习：BP算法不适合深度神经网络，如果对所有层 同时训练，时间复杂度会太高，如果每次训练一层，偏差 逐层传递会出现过拟合。因此深度学习整体上是是一个分 层训练机制。
Deep Learning
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
What is Deep Learning?
A brief introduce of deep learning