机器学习与深度学习_图文
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机器学习课件ppt
详细描写
逻辑回归通过将输入变量映射到概率 值来工作，然后使用阈值将概率值转 换为二进制类别。它通常用于二元分 类问题，如点击率猜测或敲诈检测。
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，它通过树形结构进行决策和分 类。
详细描写
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来工作，直到 到达终止条件。每个内部节点表示一个特征的测试，每个分 支表示测试的一个结果，每个叶节点表示一个类标签。
深度学习的应用场景包括图像 辨认、语音辨认、自然语言处 理和推举系统等。
强化学习
01
强化学习是机器学习的一个分支 ，通过让智能体与环境交互来学 习最优的行为策略。
02
强化学习的特点是基于环境的反 馈来不断优化行为，以到达最终
的目标。
常见的强化学习算法包括Qlearning、SARSA和Deep Qnetwork等。
计算机视觉
机器学习在计算机视觉领域的应用包 括图像分类、目标检测、人脸辨认等 。
推举系统
机器学习在推举系统中的应用是通过 分析用户行为和偏好来推举相关的内 容或产品。
语音助手
机器学习在语音助手中的应用是通过 语音辨认和自然语言处理技术来理解 用户意图并作出相应回应。
02
机器学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过拟合数据点来猜测连续值的算法。
详细描写
线性回归通过找到最佳拟合直线来猜测因变量的值，该直线基于自变量和因变 量之间的关系。它使用最小二乘法来拟合数据，并输出一个线性方程，可以用 来进行猜测。
逻辑回归
总结词
逻辑回归是一种用于分类问题的算法 ，它将连续的输入变量转换为二进制 的输出变量。
数据清洗
去除特殊值、缺失值和重复数据，确保数据质量。
逻辑回归通过将输入变量映射到概率 值来工作，然后使用阈值将概率值转 换为二进制类别。它通常用于二元分 类问题，如点击率猜测或敲诈检测。
决策树
总结词
决策树是一种监督学习算法，它通过树形结构进行决策和分 类。
详细描写
决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来工作，直到 到达终止条件。每个内部节点表示一个特征的测试，每个分 支表示测试的一个结果，每个叶节点表示一个类标签。
深度学习的应用场景包括图像 辨认、语音辨认、自然语言处 理和推举系统等。
强化学习
01
强化学习是机器学习的一个分支 ，通过让智能体与环境交互来学 习最优的行为策略。
02
强化学习的特点是基于环境的反 馈来不断优化行为，以到达最终
的目标。
常见的强化学习算法包括Qlearning、SARSA和Deep Qnetwork等。
计算机视觉
机器学习在计算机视觉领域的应用包 括图像分类、目标检测、人脸辨认等 。
推举系统
机器学习在推举系统中的应用是通过 分析用户行为和偏好来推举相关的内 容或产品。
语音助手
机器学习在语音助手中的应用是通过 语音辨认和自然语言处理技术来理解 用户意图并作出相应回应。
02
机器学习基础
线性回归
总结词
线性回归是一种通过拟合数据点来猜测连续值的算法。
详细描写
线性回归通过找到最佳拟合直线来猜测因变量的值，该直线基于自变量和因变 量之间的关系。它使用最小二乘法来拟合数据，并输出一个线性方程，可以用 来进行猜测。
逻辑回归
总结词
逻辑回归是一种用于分类问题的算法 ，它将连续的输入变量转换为二进制 的输出变量。
数据清洗
去除特殊值、缺失值和重复数据，确保数据质量。
机器学习精选ppt精选全文
人工神经网络
人工神经网络
1 生物神经元及人工神经元的组成2 人工神经网络的模型 2 .1 人工神经元的模型 2 .2 常用的激活转移函数 2 .3 MP模型神经元
1、生物神经元及人工神经元的组成
神经元也称神经细胞，它是生物神经系统的最基本单元，它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突和轴突，见图5（a）。
5
监督学习
决策树（简单问题）人工神经网络（大量样本）支持向量机（小样本）
决策树学习
决策树学习 1．什么是决策树 决策树(decision tree)也称判定树，它是由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性（一般为语言变量），分枝为相应的属性值（一般为语言值）。从同一节点出发的各个分枝之间是逻辑“或”关系；根节点为对象的某一个属性；从根节点到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串连成一条分枝路径，位于同一条分枝路径上的各个“属性-值”对之间是逻辑“与”关系，叶子节点为这个与关系的对应结果，即决策。例如图1就是一棵决策树。其中，A, B, C代表属性，ai, bj, ck代表属性值，dl代表对应的决策。处于同一层的属性（如图中的B, C）可能相同，也可能不相同，所有叶子节点（如图中的dl ，l=1,2,…, 6）所表示的决策中也可能有相同者。
由图1不难看出，一棵决策树上从根节点到每一个叶子节点的分枝路径上的诸“属性-值”对和对应叶子节点的决策，刚好就构成一个产生式规则：诸“属性-值”对的合取构成规则的前提，叶子节点的决策就是规则的结论。例如，图1中从根节点A到叶子节点d2的这一条分枝路径就构成规则：(A= a1)∧(B = b2) => d2而不同分枝路径所表示的规则之间为析取关系。
人工神经网络
1 生物神经元及人工神经元的组成2 人工神经网络的模型 2 .1 人工神经元的模型 2 .2 常用的激活转移函数 2 .3 MP模型神经元
1、生物神经元及人工神经元的组成
神经元也称神经细胞，它是生物神经系统的最基本单元，它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突和轴突，见图5（a）。
5
监督学习
决策树（简单问题）人工神经网络（大量样本）支持向量机（小样本）
决策树学习
决策树学习 1．什么是决策树 决策树(decision tree)也称判定树，它是由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性（一般为语言变量），分枝为相应的属性值（一般为语言值）。从同一节点出发的各个分枝之间是逻辑“或”关系；根节点为对象的某一个属性；从根节点到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串连成一条分枝路径，位于同一条分枝路径上的各个“属性-值”对之间是逻辑“与”关系，叶子节点为这个与关系的对应结果，即决策。例如图1就是一棵决策树。其中，A, B, C代表属性，ai, bj, ck代表属性值，dl代表对应的决策。处于同一层的属性（如图中的B, C）可能相同，也可能不相同，所有叶子节点（如图中的dl ，l=1,2,…, 6）所表示的决策中也可能有相同者。
由图1不难看出，一棵决策树上从根节点到每一个叶子节点的分枝路径上的诸“属性-值”对和对应叶子节点的决策，刚好就构成一个产生式规则：诸“属性-值”对的合取构成规则的前提，叶子节点的决策就是规则的结论。例如，图1中从根节点A到叶子节点d2的这一条分枝路径就构成规则：(A= a1)∧(B = b2) => d2而不同分枝路径所表示的规则之间为析取关系。
boost-机器学习与深度学习入门-黄海广博士整理PPT
特征增益的均值 特征分裂时的平均覆盖样本数
线性特征生成
new_feature= model.apply(X_train)
大学
谢谢！
x<4.5
8.95
x<3.5
6.83Βιβλιοθήκη x<2.56.56
5.63
5.82
机器学习基础-Gradient boosting Tree
损失函数的负梯度在当前模型的 值作为提升树的残差的近似值来 拟合回归树
机器学习基础-Gradient boosting Tree
机器学习基础-XGBoost
机器学习基础-XGBoost
机器学习基础-集成学习
Stacking
将训练好的所有基模型对训 练基进行预测，第j个基模型 对第i个训练样本的预测值将 作为新的训练集中第i个样本 的第j个特征值，最后基于新 的训练集进行训练。同理， 预测的过程也要先经过所有 基模型的预测形成新的测试 集，最后再对测试集进行预 测。
机器学习基础-Boosting Tree
C为常数，J为叶子节点
机器学习基础-Boosting Tree
前向分步算法：
机器学习基础-Boosting Tree
机器学习基础-Boosting Tree
s
1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5
m(s) 15.72 12.07 8.36 5.78 3.91 1.93 8.01 11.73 15.74
xx研究院
机器学习与深度学习入门
黄海广
2019年6月
机器学习基础-决策树
帅
能
长相
不帅
家庭背景
好
不好
能
线性特征生成
new_feature= model.apply(X_train)
大学
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机器学习基础-Gradient boosting Tree
损失函数的负梯度在当前模型的 值作为提升树的残差的近似值来 拟合回归树
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机器学习基础-XGBoost
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Stacking
将训练好的所有基模型对训 练基进行预测，第j个基模型 对第i个训练样本的预测值将 作为新的训练集中第i个样本 的第j个特征值，最后基于新 的训练集进行训练。同理， 预测的过程也要先经过所有 基模型的预测形成新的测试 集，最后再对测试集进行预 测。
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C为常数，J为叶子节点
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前向分步算法：
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2024版机器学习ppt课件
机器学习ppt课件contents •机器学习概述•监督学习算法•非监督学习算法•神经网络与深度学习•强化学习与迁移学习•机器学习实践案例分析目录01机器学习概述03重要事件包括决策树、神经网络、支持向量机等经典算法的提出，以及深度学习在语音、图像等领域的突破性应用。
01定义机器学习是一门研究计算机如何从数据中学习并做出预测的学科。
02发展历程从符号学习到统计学习，再到深度学习，机器学习领域经历了多次变革和发展。
定义与发展历程计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控机器学习应用领域用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。
根据用户历史行为推荐相似或感兴趣的内容。
用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
用于信贷审批、反欺诈、客户分群等场景。
A BC D机器学习算法分类监督学习包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等算法，用于解决有标签数据的预测问题。
半监督学习结合监督学习和无监督学习的方法，利用部分有标签数据进行训练。
无监督学习包括聚类、降维、异常检测等算法，用于解决无标签数据的探索性问题。
强化学习通过与环境交互来学习策略，常用于游戏AI 、自动驾驶等领域。
02监督学习算法线性回归与逻辑回归线性回归一种通过最小化预测值与真实值之间的均方误差来拟合数据的算法，可用于预测连续型变量。
逻辑回归一种用于解决二分类问题的算法，通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。
两者联系与区别线性回归用于回归问题，逻辑回归用于分类问题；逻辑回归在线性回归的基础上引入了sigmoid函数进行非线性映射。
支持向量机（SVM）SVM原理SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略是使间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
核函数当数据在原始空间线性不可分时，可通过核函数将数据映射到更高维的特征空间，使得数据在新的特征空间下线性可分。
SVM优缺点优点包括在高维空间中有效、在特征维度高于样本数时依然有效等；缺点包括对参数和核函数的选择敏感、处理大规模数据效率低等。
《机器学习与深度学习》PPT课件讲义
训练神经元网络 -- Back Propagation
梯度下降迭代算法
输出层误差： δki 隐含层误差： smi
BP 算法
初始化参数 θ 两阶段算法： Two-Pass
前向 Forward-Pass： 给定参数，计算输出值 后向 Backward-Pass: 计算输出层误差， 计算隐含层误差，更新
• 一个BN 是一个由随机变量 组成的有向非循环图
• 一部分变量为可观察已知 变量
• 如何由已知变量推断出非 观察变量的状态
• 调整变量之间连接的参数 优化：最大可能重新生成 观察变量
可信任， 信任什么？
随机的二元单元
(Bernoulli variables)
• 隐含层的神经元的状态 为0或1
• 该神经元激活的概率为 输入层加权和的 sigmoid 函数
什么为最佳匹配？
参数估计方法一： 最小化误差平方和
机器学习背景
RSS()
0
正则化 L2 (Ridge) Regularization
限制参数的大小 ， 以避免过拟合
正则化 L1 Regularization (Lasso)
| j | j1...p
No closed form for β 限制参数的大小 ， 以避免过拟合
➢ Still Perceptron ➢ 一个特殊的单隐含层网络 ➢ 每个训练案例用于构造一个
特征，该特征用于测量改训 练案例和测试案例的距离 ➢ SVM训练选择自由特征集以 及特征的权重 ➢ 1990-2010 很多让放弃NN, 选择 SVM
深层信任网络（Deep Belief Net，DBN) 是 部分解决了以上问题的神经元网络
小结一个基础的DBN网络
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
深度学习基础(PPT36页)
CNN的优点
参数减少与权值共享 如下图所示，如果我们有1000x1000（每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点），就有 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 = 1 0 1 2个连接，也就是10^12个权值参数。
局部连接网络，每一个节点与上层节点同位置附近10x10的窗口相连接， 则1百万个隐层神经元就只有 16 0100 18 0，即10^8个参数。其权值连 接个数比原来减少了四个数量级。
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。
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。
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。
深度学习与机器学习
深度学习与机器学习深度学习是机器学习 (ML) 的子集。
您可以把它看作是一种高级的机器学习技术。
两者都有多种应用场景。
但是，深度学习解决方案需要更多资源：更大的数据集、更多的基础设施要求和更高的后续成本。
以下是机器学习和深度学习的其他区别。
预期应用场景使用机器学习还是深度学习的决定取决于您需要处理的数据类型。
机器学习从结构化数据（例如分类和推荐系统）中识别模式。
例如，一家公司可以使用机器学习根据先前的客户流失率数据预测客户何时会取消订阅。
另一方面，深度学习解决方案更适合非结构化数据，这种数据需要高度的抽象来提取特征。
深度学习的任务包括图像分类和自然语言处理，其中需要识别数据对象之间的复杂关系。
例如，深度学习解决方案可以分析社交媒体提及，以确定用户的情绪。
解决问题的方法传统的机器学习通常需要进行特征工程，即人们从原始数据中手动选择和提取特征，并为其分配权重。
相反，深度学习解决方案可以在最少的人工干预下执行特征工程。
深度学习的神经网络架构在设计上更加复杂。
深度学习解决方案的学习方式以人脑的工作方式为模型，节点代表神经元。
深度神经网络由三层或更多层节点组成，包括输入层和输出层节点。
在深度学习中，神经网络中的每个节点都会自动为每个特征分配一个权重。
信息在网络中从输入到输出正向流动。
然后计算预测产量和实际产量的差值。
这个误差通过网络传播回来以调整神经元的权重。
因为自动加权的过程，架构层次的深度和使用的技术，需要通过模型解决的运算远远超过机器学习。
训练方法机器学习的训练方法主要有四种:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
其他培训方法包括迁移学习和自我监督学习。
相比之下，深度学习算法使用了几种更复杂的训练方法。
其中包括卷积神经网络、循环神经网络、生产对策网络和自动编码器。
Performance机器学习和深度学习都有特定的用例，它们在这些用例中的表现优于其他用例。
对于更简单的任务，如识别新的垃圾邮件，机器学习更适用，通常优于深度学习解决方案。
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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)。
16000个CPU核的并行, >10亿个神经元的深度神经网络 • 2012年，微软首席研究官Rick Rashid在21世纪的计算大会上演示了一套自动同
声传译系统 • 2013年，Hinton->>Google; Yann LeCun ->>FacebookIDL）， • 2014年，Andrew Ng ->>Badidu
神经元网络
单层前向网络 两阶段回归或分类 K-Class 分类 最底层为数据层 最上层为输出层 中间层为隐含层 这种简单的 NN称为Perceptron
神经元网络 --- 输入层到隐含层
中间层为输入层线性组合的某函数 其中δ为激活函数: sigmoid
神经元网络 - 激活函数
深度学习目前常用的架构
• 深度神经元全连网络 DNN (Deep Neural Nets), Tensor-DNN • 卷积神经元网络 CNN (Convolutional Neural Nets) • 深度叠拼神经元网络 DSN (Deep Stacking Nets); Kernel-DSN, Tensor-DSN • 循环神经元网络 RNNs (Recurrent and recursive Neural Nets)
之一 深度学习主要贡献人
I GET VERY EXCITED WHEN WE DISCOVER A WAY OF MAKING NEURAL NETWORKS BETTER — AND WHEN THAT’S CLOSELY RELATED TO HOW THE BRAIN WORKS.’
谁重新激活了神经元网络？
输出：
维度的矩阵
连接输入和输出的参数：
维度的矩阵 W
图像识别中的神经元网络应用 ：Pooling 层
输入：
region，
输出： A single value ，
连接输入输出层参数：无
最大值 pooling 均值pooling
矩阵
图像识别中的神经元网络应用 ：全连层
同DNN
卷积神经元网络的架构
ImageNet 2012年 竞赛
ImageNet 2013年 竞赛
目前图像中物体识别性能
语音识别中CNN的使用 （2013，Sainath @IEEE)
循环神经元网络 RNN
RNN 同 DNN 的比较
Back Propagation Through Time (BPTT)
Sketch of a typical perceptron from the 1960’s
Still Perceptron 一个特殊的单隐含层网络 每个训练案例用于构造一个
特征，该特征用于测量改训 练案例和测试案例的距离 SVM训练选择自由特征集以 及特征的权重 1990-2010 很多让放弃NN, 选择 SVM
δ(0.5v)
δ(10v)
δ为激活（Activation)函数 (红线） 0< δ <1 δ (sv) , s控制 0 点的激活强度 当 s0, δ-->线性函数
神经元网络 ， 隐含层到输出层
输出层为中间层的线性组合 回归问题 K-Class 分类问题， softmax函数
前向 Forward-Pass： 给定参数，计算输出值 后向 Backward-Pass: 计算输出层误差， 计算隐含层误差，更新
参数
BP算法图示（1985~）
Back-propagate error signal to get derivatives for learning
Compare outputs with correct answer to get error signal
• NCAP: 神经计算和自适应感知项 目
2004 NCAP Researchers
• Yoshua Bengio • Yann Lecun (Facre Team
深度学习的
• 2006年，Geoffery Hinton Science发表DBN文章。 • 2012年，Hinton, ImageNet, 26%-15%。 • 2012年，Andrew Ng和分布式系统顶级专家Jeff Dean，Google Brain项目，
三类参数 训练方式可等同于前向网络在时域的组合
双向RNN 实现
训练算法： RBM 初始化每个时间点t的 网络
BPTT , BP算法的扩展优化参数训 练
神经元网络在自然语言处理中的应用
• 语言模型 • 信息分类 • 信息聚类 • 信息提取 • 搜索 • 翻译 • 词向量语义表示
一批关键的文章
机器学习与深度学习_图文.ppt
目录
机器学习的基础 神经元网络 深层神经元网络 延伸和应用 深层学习实现架构 未来和思考
小学生解方程
a 3 + b = 10 a 8 + b = 30
a =? b =?
高中， 大学 --- 矩阵，矢量
线性回归及分类
机器学习背景
Y 是一个N 维向量 XT 是一转置矩阵 N * (p+1) β 是 一个 p+1 的向量
可信任网络 Belief Nets （BN）
stochastic hidden cause
visible effect
We will use nets composed of layers of stochastic binary variables with weighted connections. Later, we will generalize to other types of variable.
输入层加权和的 sigmoid
0
函数
0
Restricted Boltzmann Machines （RBM)
hidden j
i visible
• 限制神经元之间的链接以简化参 数学习. – 只包含一个隐含层.
• 多隐含层后期引入
– 隐含层单元之间无链接.
– 给定输入可观察矢量， 隐含层单元 之间独立
多层神经元网络训练很慢
• 会停驻在性能较差的本地优化点 浅层网络，该问题不明显 深层网络，问题显著
支持向量基 （SVM) 一个特殊的神经元网络
Bomb
Toy
output units e.g. class labels
non-adaptive hand-coded features
input units e.g. pixels
训练神经元网络 ： 参数集合及维度
神经元网络参数集合 θ
训练神经元网络 优化参数求导
最小化目标函数：最小误差平方和 及求导
训练神经元网络 -- Back Propagation
梯度下降迭代算法
输出层误差： δki 隐含层误差： smi
BP 算法
初始化参数 θ 两阶段算法： Two-Pass
限制参数的大小 ， 以避免过拟合
正则化 L1 Regularization (Lasso)
以避免过拟合
逻辑回归
j
G
逻辑回归 - 参数训练
训练目标函数：最大似然对数概率
j
G
牛顿迭代：
目录
机器学习的基础 神经元网络 深层神经元网络 延伸和应用 深层学习实现架构 未来和思考
– 隐含层和输入层之间为无向链接
RBM 训练
j
j
j
j
i
i
t=0
t=1
i t=2
i t = infinity
a fantasy
从可观察训练矢量开始，交替更新隐含层和可观察矢量层 单元
小结一个基础的DBN网络
决定DBN的隐含层数以及隐含层的神经元数 每两层之间依据RBM单独依次训练参数 训练完的两层网络简单叠加起来成为深层网络 利用BP算法对叠加后的网络连接参数进一步优化 RBM Pseudo 代码
• 一个BN 是一个由随机变量 组成的有向非循环图
• 一部分变量为可观察已知 变量
• 如何由已知变量推断出非 观察变量的状态
• 调整变量之间连接的参数 优化：最大可能重新生成 观察变量
可信任， 信任什么？
随机的二元单元
(Bernoulli variables)
• 隐含层的神经元的状态
1
为0或1
• 该神经元激活的概率为
outputs
hidden layers
input vector
神经元网络小结
目录
机器学习的基础 神经元网络 深层神经元网络 延伸和应用 深层学习实现架构 未来和思考
BP算法在深层神经元网络中的问题
• 依赖于标注的训练数据
目前大量数据为非标注数据
• 训练时间长， 很难规模化
• Yoshua Bengio, Rejean Ducharme, Pascal Vincent, and Christian Jauvin. A neural probabilistic language model. Journal of Machine Learning Research (JMLR), 3:1137–1155, 2003. [PDF]
深层信任网络（Deep Belief Net，DBN) 是部分 解决了以上问题的神经元网络
谁重新激活了神经元网络？
• Geoffrey Hinton
出生于： 1947 专业：
• 学士，心理学，1970， • 博士，人工智能，1978
多伦多大学教授 Google 研究中心 1986： 神经元网络BP算法发明人
For t=0 to n:
Vt - Ht 基于sigmoid函数 和Gibbs 采样 Ht - Vt+1 基于sigmoid函数 和Gibbs 采样 Vt+1 - Ht+1 基于sigmoid函数 和Gibbs 采样 更新参数W:
声传译系统 • 2013年，Hinton->>Google; Yann LeCun ->>FacebookIDL）， • 2014年，Andrew Ng ->>Badidu
神经元网络
单层前向网络 两阶段回归或分类 K-Class 分类 最底层为数据层 最上层为输出层 中间层为隐含层 这种简单的 NN称为Perceptron
神经元网络 --- 输入层到隐含层
中间层为输入层线性组合的某函数 其中δ为激活函数: sigmoid
神经元网络 - 激活函数
深度学习目前常用的架构
• 深度神经元全连网络 DNN (Deep Neural Nets), Tensor-DNN • 卷积神经元网络 CNN (Convolutional Neural Nets) • 深度叠拼神经元网络 DSN (Deep Stacking Nets); Kernel-DSN, Tensor-DSN • 循环神经元网络 RNNs (Recurrent and recursive Neural Nets)
之一 深度学习主要贡献人
I GET VERY EXCITED WHEN WE DISCOVER A WAY OF MAKING NEURAL NETWORKS BETTER — AND WHEN THAT’S CLOSELY RELATED TO HOW THE BRAIN WORKS.’
谁重新激活了神经元网络？
输出：
维度的矩阵
连接输入和输出的参数：
维度的矩阵 W
图像识别中的神经元网络应用 ：Pooling 层
输入：
region，
输出： A single value ，
连接输入输出层参数：无
最大值 pooling 均值pooling
矩阵
图像识别中的神经元网络应用 ：全连层
同DNN
卷积神经元网络的架构
ImageNet 2012年 竞赛
ImageNet 2013年 竞赛
目前图像中物体识别性能
语音识别中CNN的使用 （2013，Sainath @IEEE)
循环神经元网络 RNN
RNN 同 DNN 的比较
Back Propagation Through Time (BPTT)
Sketch of a typical perceptron from the 1960’s
Still Perceptron 一个特殊的单隐含层网络 每个训练案例用于构造一个
特征，该特征用于测量改训 练案例和测试案例的距离 SVM训练选择自由特征集以 及特征的权重 1990-2010 很多让放弃NN, 选择 SVM
δ(0.5v)
δ(10v)
δ为激活（Activation)函数 (红线） 0< δ <1 δ (sv) , s控制 0 点的激活强度 当 s0, δ-->线性函数
神经元网络 ， 隐含层到输出层
输出层为中间层的线性组合 回归问题 K-Class 分类问题， softmax函数
前向 Forward-Pass： 给定参数，计算输出值 后向 Backward-Pass: 计算输出层误差， 计算隐含层误差，更新
参数
BP算法图示（1985~）
Back-propagate error signal to get derivatives for learning
Compare outputs with correct answer to get error signal
• NCAP: 神经计算和自适应感知项 目
2004 NCAP Researchers
• Yoshua Bengio • Yann Lecun (Facre Team
深度学习的
• 2006年，Geoffery Hinton Science发表DBN文章。 • 2012年，Hinton, ImageNet, 26%-15%。 • 2012年，Andrew Ng和分布式系统顶级专家Jeff Dean，Google Brain项目，
三类参数 训练方式可等同于前向网络在时域的组合
双向RNN 实现
训练算法： RBM 初始化每个时间点t的 网络
BPTT , BP算法的扩展优化参数训 练
神经元网络在自然语言处理中的应用
• 语言模型 • 信息分类 • 信息聚类 • 信息提取 • 搜索 • 翻译 • 词向量语义表示
一批关键的文章
机器学习与深度学习_图文.ppt
目录
机器学习的基础 神经元网络 深层神经元网络 延伸和应用 深层学习实现架构 未来和思考
小学生解方程
a 3 + b = 10 a 8 + b = 30
a =? b =?
高中， 大学 --- 矩阵，矢量
线性回归及分类
机器学习背景
Y 是一个N 维向量 XT 是一转置矩阵 N * (p+1) β 是 一个 p+1 的向量
可信任网络 Belief Nets （BN）
stochastic hidden cause
visible effect
We will use nets composed of layers of stochastic binary variables with weighted connections. Later, we will generalize to other types of variable.
输入层加权和的 sigmoid
0
函数
0
Restricted Boltzmann Machines （RBM)
hidden j
i visible
• 限制神经元之间的链接以简化参 数学习. – 只包含一个隐含层.
• 多隐含层后期引入
– 隐含层单元之间无链接.
– 给定输入可观察矢量， 隐含层单元 之间独立
多层神经元网络训练很慢
• 会停驻在性能较差的本地优化点 浅层网络，该问题不明显 深层网络，问题显著
支持向量基 （SVM) 一个特殊的神经元网络
Bomb
Toy
output units e.g. class labels
non-adaptive hand-coded features
input units e.g. pixels
训练神经元网络 ： 参数集合及维度
神经元网络参数集合 θ
训练神经元网络 优化参数求导
最小化目标函数：最小误差平方和 及求导
训练神经元网络 -- Back Propagation
梯度下降迭代算法
输出层误差： δki 隐含层误差： smi
BP 算法
初始化参数 θ 两阶段算法： Two-Pass
限制参数的大小 ， 以避免过拟合
正则化 L1 Regularization (Lasso)
以避免过拟合
逻辑回归
j
G
逻辑回归 - 参数训练
训练目标函数：最大似然对数概率
j
G
牛顿迭代：
目录
机器学习的基础 神经元网络 深层神经元网络 延伸和应用 深层学习实现架构 未来和思考
– 隐含层和输入层之间为无向链接
RBM 训练
j
j
j
j
i
i
t=0
t=1
i t=2
i t = infinity
a fantasy
从可观察训练矢量开始，交替更新隐含层和可观察矢量层 单元
小结一个基础的DBN网络
决定DBN的隐含层数以及隐含层的神经元数 每两层之间依据RBM单独依次训练参数 训练完的两层网络简单叠加起来成为深层网络 利用BP算法对叠加后的网络连接参数进一步优化 RBM Pseudo 代码
• 一个BN 是一个由随机变量 组成的有向非循环图
• 一部分变量为可观察已知 变量
• 如何由已知变量推断出非 观察变量的状态
• 调整变量之间连接的参数 优化：最大可能重新生成 观察变量
可信任， 信任什么？
随机的二元单元
(Bernoulli variables)
• 隐含层的神经元的状态
1
为0或1
• 该神经元激活的概率为
outputs
hidden layers
input vector
神经元网络小结
目录
机器学习的基础 神经元网络 深层神经元网络 延伸和应用 深层学习实现架构 未来和思考
BP算法在深层神经元网络中的问题
• 依赖于标注的训练数据
目前大量数据为非标注数据
• 训练时间长， 很难规模化
• Yoshua Bengio, Rejean Ducharme, Pascal Vincent, and Christian Jauvin. A neural probabilistic language model. Journal of Machine Learning Research (JMLR), 3:1137–1155, 2003. [PDF]
深层信任网络（Deep Belief Net，DBN) 是部分 解决了以上问题的神经元网络
谁重新激活了神经元网络？
• Geoffrey Hinton
出生于： 1947 专业：
• 学士，心理学，1970， • 博士，人工智能，1978
多伦多大学教授 Google 研究中心 1986： 神经元网络BP算法发明人
For t=0 to n:
Vt - Ht 基于sigmoid函数 和Gibbs 采样 Ht - Vt+1 基于sigmoid函数 和Gibbs 采样 Vt+1 - Ht+1 基于sigmoid函数 和Gibbs 采样 更新参数W: