基于神经网络的深度学习
神经网络中的深度学习算法及其应用
神经网络中的深度学习算法及其应用神经网络是一种基于人类神经系统工作原理的模拟系统，可以通过对输入数据的传递和处理，实现各种复杂的任务。
随着科技的不断进步，神经网络越来越广泛地应用于人工智能、自然语言处理、计算机视觉等领域。
而深度学习算法作为神经网络的一个重要分支，更是为各种任务的实现提供了强有力的支撑。
那么，什么是深度学习算法呢？深度学习算法，又被称为深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）算法。
它是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过对大量数据的训练，自动学习出一些难以用规则进行描述的特征，并进行分类或预测等操作。
与传统的机器学习算法相比，深度学习算法具有以下几个优点：1.在大规模数据任务上表现出色：深度学习算法可以处理大量的数据，并从中挖掘出有用的信息。
2.具备自适应性：深度学习算法可以在大量的数据和计算资源上进行自我优化，提高运行效率。
3.良好的处理非结构化数据的能力：深度学习算法可以有效地处理图片、声音、文字等非结构化数据，并实现进行相应的操作。
深度学习算法在实际应用中的表现也十分优越，例如：1.在计算机视觉中，可以通过深度学习算法来实现图像分类、物体检测和目标识别等任务。
2.在自然语言处理中，可以通过深度学习算法来实现情感分析、语音识别和机器翻译等任务。
3.在智能交通中，可以通过深度学习算法来实现交通流量分析、车辆自动驾驶等任务。
此外，深度学习算法还在医疗健康、金融服务等众多应用场景中发挥着作用。
那么，深度学习的原理是什么呢？深度学习的核心原理是神经网络，并且比传统的神经网络拥有更多层次。
每个神经网络由多个神经元组成，每个神经元通过传递输入神经元的值，计算类似于回归模型的线性方程和激活函数来得到输出值，最后传递给下一个神经元。
在深度学习中，使用的神经网络通常包含多层，其中每一层代表着网络的一个阶段。
最初的层主要负责处理生物信号，如图像、音频或其他传感器数据，并将其处理为更高层次的功能。
基于深度神经网络的深度学习系统设计
基于深度神经网络的深度学习系统设计随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术已经成为应用广泛的关键技术之一。
深度学习系统是基于深度神经网络实现的，其主要特点是具有高度自适应性和自学习能力，可以通过学习大量数据来提高自身的预测和识别能力。
本文将介绍基于深度神经网络的深度学习系统设计。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种由多个神经元构成的互连网络，其结构和功能类似于人脑中的神经元网络。
在神经网络中，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号并产生输出信号，从而实现信息的传递和处理。
神经网络通常分成多层，包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层用于接收原始数据，输出层用于输出处理结果，而隐藏层则用于对输入信息进行中间处理，提取特征和隐藏模式。
二、深度学习的基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，其特点是能够自动从数据中学习到更加复杂的表示，并利用这些表示解决各种实际问题。
深度学习是通过构建深层神经网络来实现，并使用大量标注数据进行训练。
深度学习的核心思想是逐层训练，每层网络都可以提取上一层的输出作为输入，这样就可以逐步提取更抽象和复杂的特征。
三、深度学习系统的设计深度学习系统的设计主要包括数据预处理、网络设计、训练和预测等步骤。
（一）数据预处理数据预处理是深度学习的重要步骤，其目的是减少数据噪声并为网络提供更优质的数据。
在数据预处理过程中，可以进行数据清洗、数据格式转换、数据归一化等操作。
例如，在图像处理中，可以使用数据增强技术来扩充数据集，如旋转、镜像、裁剪等操作生成新的图像。
（二）网络设计在网络设计中，需要选择合适的网络结构和参数进行配置。
目前，深度学习中比较常用的网络结构包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
在网络设计时，需要根据任务的要求选择不同的网络结构和层数，同时需要调整网络参数以达到最佳性能。
（三）训练深度学习的训练过程是通过在大量数据集上进行迭代训练，调整网络参数以取得最好的性能。
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。
神经网络算法在深度学习中的应用
神经网络算法在深度学习中的应用神经网络算法在深度学习中有广泛的应用。
深度学习是一种模仿人类神经系统的机器学习技术，它通过多层神经网络模型来自动学习和提取输入数据的特征，并根据这些特征进行预测和决策。
下面将介绍神经网络算法在深度学习中的一些主要应用。
图像识别和分类：深度学习在图像识别和分类方面取得了巨大的成功。
神经网络算法能够自动从大量的图像数据中学习到特征，然后通过学习到的特征对图像进行分类和识别。
例如，卷积神经网络（CNN）是一种特别适用于图像识别的神经网络算法，它通过多层卷积和池化操作对图像进行特征提取。
在图像识别竞赛中，使用神经网络算法的深度学习模型已经超越了人类在一些图像分类任务上的表现。
语音识别：深度学习在语音识别领域也取得了重大突破。
通过神经网络算法，深度学习模型可以自动地从大量的语音数据中学习到声音和语音的特征，并将其与相应的文本进行匹配。
DeepSpeech是一个基于神经网络算法的开源语音识别系统，它已经成功地应用于实时语音转写和交互式语音应用。
自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有广泛应用。
神经网络算法可以自动地从大量的文本数据中学习到语言的特征和含义，然后可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是两种常用的神经网络算法，在处理序列数据和自然语言处理任务方面表现出色。
推荐系统：深度学习在个性化推荐系统中也有重要的应用。
通过神经网络算法，深度学习模型可以从大量的用户和商品数据中学习到用户的喜好和商品的特征，并根据这些信息进行个性化的推荐。
深度学习能够从隐含的模式和关联中挖掘出更准确的用户兴趣和行为模式，从而提升推荐系统的效果。
医学图像分析：深度学习在医学图像分析领域也有重要的应用。
通过神经网络算法，深度学习模型可以自动地从医学图像中学习到病变的特征和特征之间的关联，并进行疾病的诊断和预测。
例如，在乳腺癌检测中，使用神经网络算法的深度学习模型可以自动地从乳腺X光和乳腺超声图像中学习到乳腺癌的特征，并进行癌症的诊断。
深度学习的原理与实践
深度学习的原理与实践深度学习是近年来人工智能领域最具前景的技术之一。
它是一种基于神经网络的机器学习算法，能够从大量数据中学习规律并进行预测、识别等任务。
深度学习已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了很好的效果。
一、深度学习的原理深度学习是基于神经网络理论的一种算法，其基本原理是构建多层神经元组成的网络，在网络中传递训练数据，通过反向传播算法不断调整各层神经元之间的权重，最终使得网络得到一个比较好的分类或预测结果。
深度学习中最常见的神经网络结构是卷积神经网络和循环神经网络。
卷积神经网络适用于图像、视频等处理，其特点是神经元之间的权重共享，从而减少参数数量，提高训练效率。
循环神经网络适用于序列数据的处理，如语音、文本等，其特点是神经元之间的连接形成环路，可以将过去的信息传递到未来。
深度学习还包含了许多变种和优化算法，如深度残差网络（ResNet）、递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、自编码器（AutoEncoder）等，这些算法都是对神经网络的不同改进和优化。
二、深度学习的实践深度学习的实践需要有大量的数据和计算资源支持。
数据是深度学习的基础，只有大量的标注数据才能够训练出准确的模型。
计算资源方面，可以利用GPU等并行计算设备，加速神经网络的训练和预测过程。
在深度学习的实践中，还需要进行模型的构建和调参。
模型的构建包括选择合适的神经网络结构，调整网络的超参数（如学习率、正则化系数、激活函数等），以及将网络与数据结合起来进行训练。
调参是指在构建好模型之后，通过实验不断调整超参数，使得模型达到最佳的预测效果。
深度学习的实践还需要考虑模型的部署和运维。
训练好的模型需要转换为可部署的形式，通常是通过将模型导出为TensorFlow、Caffe等格式。
此外，还需要进行模型的优化和监控，确保模型在实际应用中能够达到预期的效果。
三、深度学习的应用深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域都有广泛的应用。
基于神经网络的深度特征学习与应用
基于神经网络的深度特征学习与应用Introduction随着人工智能领域的飞速发展，深度学习已成为了非常流行的研究方向。
神经网络被广泛应用于语音识别、图像分类、自然语言处理等领域，已经成为实现卓越性能的标准工具之一。
本文将重点探讨基于神经网络的深度特征学习与应用。
Chapter 1: 深度特征学习深度学习与传统机器学习的主要区别是它可以自动学习从原始输入到学习目标的映射，其中，深度特征是深度学习中最为重要的概念之一。
深度学习模型通过多层的非线性变换，将输入数据从低层次特征映射到高层次特征，从而实现对复杂数据的分层抽象表示。
深度特征的表示性能直接影响到模型的分类性能。
因此，深度特征学习是深度学习中重要的步骤之一。
目前，深度特征学习的方法主要有两种：有监督和无监督。
有监督的深度学习方法一般是通过使用标记数据进行训练，学习从低层次的原始输入到高层次分类的映射。
无监督的深度学习方法则在没有标签数据的情况下学习从原始输入到高层次特征的映射，这种方法主要包括自动编码器（autoencoder）和深度生成模型（deep generative models）等。
Chapter 2: 基于神经网络的深度特征学习应用基于深度特征学习的神经网络在计算机视觉和自然语言处理等领域中得到了广泛的应用。
下面我们将分别介绍这两个领域中深度学习的应用案例。
计算机视觉在计算机视觉中，深度学习已经成为了无人驾驶、人脸识别、目标检测等应用中的标准技术。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是最常用的深度学习模型之一。
使用CNN进行图像分类时，通常将输入图像送入模型中，通过多个卷积和池化层，将输入图像转换为高层次特征表示。
最后，再由全连接层完成分类任务。
另一个计算机视觉领域的重要任务是目标检测。
目标检测旨在从图像中检测出物体的位置和类别。
Faster R-CNN是一种被广泛应用的目标检测框架。
深度学习与神经网络
深度学习与神经网络深度学习和神经网络是近年来在人工智能领域取得重大突破的两个概念。
它们的出现改变了传统机器学习的方式，为我们提供了更强大、更高效的算法和模型。
本文将介绍深度学习与神经网络的基本概念和原理，并探讨它们在各个领域的应用。
一、深度学习的基本概念深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法。
它的核心思想是通过多层次、逐层抽象的方式，从数据中自动学习特征，并用于任务的求解。
与传统机器学习相比，深度学习能够处理大规模的数据集，并能够自主学习和提取复杂高级特征。
神经网络是深度学习的基本构件，它是由人工神经元相互连接而成的网络模型。
神经网络的节点称为神经元，它们通过权重、偏置和激活函数来计算输入信号的输出。
通过调整权重和偏置，神经网络能够自我适应地学习和调整参数，达到更好的拟合数据和解决问题的效果。
二、深度学习的原理与算法深度学习的原理基于反向传播算法。
反向传播算法通过计算误差的梯度，以梯度下降的方式，不断调整神经网络的参数，使得网络输出尽可能接近实际标签。
例如，在图像识别任务中，反向传播算法能够让神经网络自动学习到图像的边缘、纹理等特征。
为了提高神经网络的性能和训练效率，人们提出了一系列深度学习算法和模型。
其中，卷积神经网络（CNN）是处理图像和视觉任务的经典模型；循环神经网络（RNN）则适用于语言处理和时序数据分析；生成对抗网络（GAN）则能够生成逼真的图像样本。
这些模型的结构和算法都经过不断改进和优化，使得深度学习在多个领域中都取得了令人瞩目的成果。
三、深度学习的应用领域深度学习的应用领域非常广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医学影像分析等多个方向。
在计算机视觉中，深度学习可以用于图像分类、物体检测、人脸识别等诸多任务。
在自然语言处理中，深度学习能够实现文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
在医疗领域，深度学习可以帮助医生进行病理判断、癌症检测等。
这些应用不仅提高了工作效率，也改善了我们的生活质量。
深度学习心得范文
深度学习心得范文一、引言深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破和应用。
在我学习深度学习的过程中，我深刻认识到了深度学习的强大能力和广阔前景，也对深度学习领域的研究和应用产生了极大的兴趣。
在这篇心得中，我将结合自己的学习和实践经验，分享我对深度学习的认识和思考。
二、理论学习在深度学习的理论学习方面，我首先了解了神经网络的基本原理和结构。
神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元层组成，每个神经元接收上一层神经元的输出作为输入，并进行加权求和和激活函数等操作，最后输出结果。
深度学习通过不断深化神经网络的层数，提高网络的表示能力，从而实现更复杂的任务。
我还学习了深度学习中常用的优化算法，如梯度下降、RMSProp 和Adam等。
这些优化算法能够帮助神经网络高效地学习和优化模型的参数。
同时，我也了解了深度学习的常见模型和架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
这些模型在图像分类、序列问题和生成任务等方面表现出色，广泛应用于实际场景中。
在深入学习理论的过程中，我深刻认识到深度学习的核心思想是从数据中学习，并且需要大量的数据和计算资源支持。
深度学习是一种端到端的机器学习方法，不需要人工提取特征，通过神经网络自动学习数据的特征，并从中进行高级表示和决策。
这种数据驱动的特点使得深度学习在处理大规模数据和复杂任务时具有巨大优势。
三、实践探索除了理论学习，我也进行了一些深度学习的实践探索。
我首先在图像分类问题上进行了实践，使用了深度学习库Keras和TensorFlow 来搭建和训练卷积神经网络模型。
通过对已有的图像数据集进行训练和测试，我深刻感受到了深度学习模型的高准确率和泛化能力。
在图像分类实践中，我还尝试了迁移学习的方法。
通过将预训练的卷积神经网络模型作为特征提取器，我可以在较小的数据集上进行训练，并获得较好的效果。
- 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)。
稀疏编码的训练阶段 稀疏编码分为两个部分：训练阶段和编码阶段。
训练阶段：给定一系列的样本图片[x1,x2, …]，我们 需要学习得到一组基[Φ1,Φ2, …]，也就是字典。 训练过程就是一个重复迭代的过程，通过交替的更 改a和Φ使得下面这个目标函数最小。
训练（Training）阶段 每次迭代分两步：
由于第一次计算电脑没有经验,所以结果是随机的.一般我们设定是正确的,因为 我们输入张三的身体数据啊.
神经网络
1，神经网络的发展 2，神经网络的原理（语音/图像识别） 3，Deep Learnning的训练过程 4，Deep Learning的常用模型或者方法（需要大家 做的部分）
1，神经网络的发展
(1）固定字典Φ[k]，然后调整a[k]，使得上式， 即目标函数最小（即解LASSO问题）。
(2）然后固定住a [k]，调整Φ[k]，使得上式，即 目标函数最小。 不断迭代，直至收敛。这样就可以得到一组可以良 好表示这一系列样本图片X的基Φ[k]，也就是字典。
Deep Learning的常用模型或者方法--AutoEncoder自 动编码器
Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的 特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系 统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相 同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然 地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一 种表示），这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽可 能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现，自动编 码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像 PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。
一.启蒙时期。开始于1890年美国著名心理学家W.James关于人脑结构与功能的研究，结束 于1969年Minsky和Papert发表《感知器》（Perceptron）一书。
二.低潮时期。开始于1969年，因为Minsky和Papert指出单层系统的局限性，并表达了对 多层系统的悲观看法，在20世纪70年代人们对ANN的研究兴趣减弱，直到1982年Hopfield 发表著名的文章《神经网络和物理系统》（NeuralNetworkandPhysicalSystem）。
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
第1）步得到第一层的code，重构误差最小让我们相信这 个code就是原输入信号的良好表达了，或者牵强点说，它 和原信号是一模一样的，那第二层和第一层的训练方式就 没有差别了，我们将第一层输出的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 且得到第二层输入的code，也就是原输入信息的第二个表 达了。其他层就同样的方法炮制就行了。
传统的神经网络就是采用迭代的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label之间的差去 改变前面各层的参数，直到收敛（整体是一个梯度下降法）。而 deeplearning整体上是一个layer-wise的训练机制。这样做的原因是 因为，如果采用backpropagation的机制，对于一个deepnetwork（7 层以上），残差传播到最前面的层已经变得太小，出现所谓的 gradientdiffusion（梯度扩散）。这个问题我们接下来讨论。
稀疏编码基本概念
“稀疏性”含义：只有很少的几个非零元素或只有 很少的几个远大于零的元素。
要求系数 ai具有稀疏性即对于一组输入向量， 我们只想有尽可能少的几个系数远大于零。
稀疏编码基本概念 稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻 找一组“超完备”基向量（基向量的个数比输入 向量的维数要大）来更高效地表示样本数据。其 目的就是找到一组基向量 ϕi，使得我们能将输入 向量X表示为这些基向量的线性组合。 超完备基的好处是它们能更有效地找出隐含在输 入数据内部的结构与模式。然而，对于超完备基 来说，系数ai不再由输入向量唯一确定。因此， 在稀疏编码算法中，我们另加了一个评判标准 “稀疏性”来解决因超完备而导致的退化 （degeneracy）问题。
AutoEncoder自动编码器
3）有监督微调
经过以上几步得到多层原始输入的不同的表达， 然后在AutoEncoder的最顶的编码层添加一个分类 器，通过标准的多层神经网络的监督训练方法去训 练，将最后层的特征code输入到最后的分类器，通 过有标签样本，通过监督学习进行微调，微调分为 只调整分类器和调整个系统。一旦监督训练完成， 这个网络就可以用来分类了。
3，Deep Learnning的训练过程 传统的神经网络就是采用迭代的算法来训练整个网 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label之间的差去改变前面各层的参数， 直到收敛（整体是一个梯度下降法）。而 deeplearning整体上是一个layer-wise的训练机制。 这样做的原因是因为，如果采用backpropagation 的机制，对于一个deepnetwork（7层以上），残 差传播到最前面的层已经变得太小，出现所谓的 gradientdiffusion（梯度扩散）。
深度学习 DeepLearning
组员：
先从一个例子讲起
X(1)面部特征 X(2)代表人的身高特征 X(3)代表人的体形特征 X(4)代表人的声音特征 W(1)W(2)W(3)W(4)分别代表四种特征的链接权重 Y=X(1)*W(1)+X(2)*W(2)+X(3)*W(3)+X(4)*W(4) （Y要和一个门槛值（设为Θ）进行比较） 如果Y>Q,那么电脑就判定这个人是张三；否则判定不是 张三.
因此，上述式子可以用来表达输入I，这个过程 也是自动学习得到的。如果我们在上式上加上L1 的Regularity限制，可得到： Min|I–O|+u×(|a1|+|a2|+…+|an|)
以上这种重新表达输入I的方法就被成为稀疏 编码，通俗的说，就是将一个信号表示为一组基的 线性组合，而且要求用尽可能少的几个基就可以将 信号表示出来。
2，神经网络的原理※
2，神经网络的原理※
科学家们还发现，不 仅图像存在这个规律， 声音也存在。他们从 未标注的声音中发现 了20种基本的声音结 构，其余的声音可以 由这20种基本结构合 成。
2，神经网络的原理※
传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网BP算法作为传统训 练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该训练方法就已经很 不理想。深度结构（涉及多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中 普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。 BP算法存在的问题： （1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小； （2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区域开始的时候（随机值初始 化会导致这种情况的发生）； （3）一般，我们只能用有标签的数据来训练：但大部分的数据是没标签的， 而大脑可以从没有标签的的数据中学习；
O= a1×Φ1+a2×Φ2+…+an×Φn，Φi是基，ai是系数， 我们可以得到这样一个优化问题： Min|I–O| 其中I表示输入，O表示输出)
通过求解这个最优化式子，我们可以求得系数ai和 基Φi，这些系数和基就是输入X的另外一种近似表达。 k 即可得：
X ii
i 1
稀疏编码基本概念
Sum_k(a[k]*S[k])-->T,其中 a[k]是在叠加碎片S[k]时的 权重系数。
稀疏编码： 1）选择一组S[k]，然后调整a[k]， 使得Sum_k(a[k]*S[k])最接近T。 2）固定住a[k]，在400个碎片中， 选择其它更合适的碎片S’[k]，替 代原先的S[k]，使得 Sum_k(a[k]*S'[k])最接近T。
三.复兴时期。开始于Hopfield的突破性研究论文，结束于1986年Rumelhart和Mcclelland 领导的研究小组发表的《并行分布式处理》（ParallelDistributedProcessing）一书。 四.第一次浪潮。1980年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫 BackPropagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模 型的机器学习热潮。---浅层学习 五.第二次浪潮。2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗—— GeoffreyHinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在顶尖学术刊物《科学》上发表了一篇 文章，开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。---深度学习
①只调整分类器
②调整整个系统
Autoencoder是多层神经网络，其中输入层 和输出层表示相同的含义，具有相同的节 点数，Autoencode学习的是一个输入输出 相同的“恒等函数”。
简单来说Autoencoder是一个压缩编码器
稀疏编码（Sparse Coding）基本概念
如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利 用线性代数中基的概念，即令：
AutoEncoder自动编码器
具体过程简单的说明如下： 1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征； 2）通过编码器产生特征，然后训练下一层，这样 逐层训练； 3）有监督微调。
AutoEncoder自动编码器 1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征
有标签
无标签
在我们之前的神经网络中，输入的样本是有标签的，即 （input, target），根据当前输出和target（label）之间 的差去改变前面各层的参数，直到收敛。但现在只有无标签 数据，误差？
2，神经网络的原理
（1）单个神经元细胞解剖 图
（2）神经元结构模型
（3）典型的人工神 经网络
元、辅音在多维 空间中的示意图
对元音和辅音模式分类
元辅音模式的模式分布图
2，神经网络的原理
视觉神经
1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了DavidHubel（出生于加拿大的美国 神经生物学家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前两位的主要 贡献，是“发现了视觉系统的信息处理”：可视皮层是分级的。