深度学习讲稿
深度学习介绍范文
深度学习介绍范文
深度学习（Deep Learning），是机器学习的一个领域，是近十年最
著名的机器学习研究创新，其基本原理是建立一个由大量的隐层和节点组
成的非线性模型，利用复杂的数据运算，使得系统的表现比传统的机器学
习方法更加准确，准确度可以达到人类的水平。
深度学习的核心思想是从输入到输出之间构建多层变换，以捕捉数据
的特征，推断其行为。
每一层变换可以看作是一个函数，它可以提取在该
层变换之前的特征，并将它们映射到该层变换之后的特征，从而获得更高
层的表示。
许多深度学习模型都是以向量和矩阵的形式定义的，这样可以
利用多维度的特征进行模型设计，从而获得更加精确的预测结果。
在深度学习中，参数是不断优化的，因此它具有自我调整的特点。
一
个模型的参数可以通过反向传播(Back-Propagation)的方法自动调整，这
是深度学习的基本思路之一、当我们使用深度学习模型进行训练时，可以
用梯度下降法，根据训练数据来更新参数，让模型的表现越来越好，从而
达到最优的训练结果。
深度学习是一个重要的研究课题，它有着多个应用领域，如机器视觉、自然语言处理、语音识别和智能控制。
深度学习技术介绍PPT课件
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。
深度学习讲义-intro
Artificial in intelligence telligence (AI) requires computers to ha hav ve kno knowledge wledge of the world around us, kno knowledge wledge they can use to answ answer er questions and mak make e decisions. Knowledge can be Artificial intelligence (AI) requires computers to ha ve kno wledge of the world around either hard-wired or learned from data and usually both sources of information are used. us, kno wledge they can use to answ er and mak e decisions. can be Mac Machine hine learning algorithms endo endow wquestions computers with the ability to Knowledge acquire knowledge eitherexamples. hard-wired orthe learned from and usually of information are used. from In age of big data data, there is a both greatsources potential in the abilit ability y to tap Macimme
神经网络与深度学习科普讲座
Convolutional neural networks and image recognition.
卷积神经网络和图像识别
神经元和激活函数
反向传播算法
卷积神经网络
Recursive neural networks and natural language processing.
该部分的内容主要涵盖神经网络的基本结构和训练方法，其中基本结构包括神经元、神经网络的层数、每层的神经元数量等；训练方法包括反向传播算法、梯度下降算法、正则化方法等。需要详细介绍这些内容，让听众对神经网络的构成和训练有更深入的理解。同时，要强调神经网络的优点和应用，对于实际问题的处理能力和效果进行一些案例分析，让听众认识到神经网络的重要性和应用前景。
深度学习算法原理
1. 深度学习算法的基本原理：介绍深度学习的基本原理，包括前馈神经网络、反向传播算法、梯度下降等。解释深层神经网络的原理和构造，分析其与浅层神经网络的区别。
2. 深度学习的常用算法：介绍常用的深度学习算法，如卷积神经网络、递归神经网络、自动编码器等。深入分析这些算法的原理和应用场景，以及优缺点。
常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。
2. 前向传播、反向传播算法
前向传播是指从输入层开始，逐层计算神经元的输出，一直传递到输出层，得到神经网络输出的过程。
反向传播算法是指利用误差反向传递的方法，对每个神经元的权重进行更新，从而最小化误差函数，提高神经网络的预测精度。反向传播算法包括计算输出层误差、计算隐藏层误差和更新权重三个步骤。
神经网络结构与演化
Deep Generative Models and Generative Adversarial Networks.
关于深度学习的理论与实践认识(培训稿)
浅谈深度学习的理论与实践认识——深度学习培训讲稿熊飞一、理论认识与体会（一）“深度学习”，是基于学生主体发展的教学改进。
通过四天的学习，我对“深度学习”认识不断加深，明白了“深度学习”是一个教学改进面目，而且是一个群众性改进项目，并不是一次教学改革，它与以往的课程改进具有一致性，却又更深入，更切合学生的发展需要，更加符合“人才培养模式创新”和“坚持以人为本，全面实施素质教育”的需求。
这个改进项目的提出，是依据学生是学习的主体，教学的核心是学生的学习，而学生“深度”地学习则是学生活动的关键环节。
1、深度学习的概念与关键深度学习是指在教师引领下，学生围绕着具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。
在这个过程中，学生掌握学科核心知识，理解学习过程，把握学科本质及思想方法，形成积极的内在学习动机、形成积极和情感态度、正确的价值观，成为既具有独立性、创造性又有合作精神、基础扎实的优秀学习者。
由上面阐述可以看出深度学习主要是指向学生的学习内容、学习行为、过程及学习的结果。
它一定是在教师指导下进行的，在“深度学习”中学生与教师是一对概念，学生不是孤立的教是为学服务的，学是教的目的，学生发生了深度学习，一定是教师的主导作用发挥到了极致。
要有学生的深度学习，必先有教师对教学的深度设计。
2、深度学习的本质深度学习的本质是每个学生都进行了有深度的学习，即学生的学习都是主动的、有意义的，学生自主操作内容，参与教学过程，在以往有所提高。
3、深度学习特征(1)联想与结构：学生能根据当前的学习活动去调动、激活以往的知识经验；能以融会贯通的方式对学习内容进行组织，建构出自己的知识结构，让知识内化，真正地为我所用，而不是死记知识，被知识控制。
(2)活动与体验：学生全身心投入到挑战性的学习活动中，通过与他人展开积极的合作与沟通探索、发现、经历知识的形成过程，体会合作在学习中的意义与价值、体会科学的思想方法、体会学习活动的意义，感受个人在学习活动中的成长，获得挑战成功的成就感。
深度课堂发言稿怎么写
深度课堂发言稿怎么写大家好！我今天非常荣幸能够站在这里，和大家一起分享我的思考和观点。
今天，我要谈的话题是“深度课堂”。
深度课堂是指学生在课堂上能够全身心地投入学习，深入思考，培养自主学习能力和创新思维，形成真正的学习效果。
在这个信息爆炸的时代，我们需要培养的不仅仅是知识和技能，更重要的是培养学生的思维和创新能力。
因此，深度课堂变得尤为重要。
那么，如何实现深度课堂呢？我认为有以下几个关键点。
首先，课堂要有足够的互动和开放性。
在传统的课堂中，老师通常是授课方，而学生是被动接受方。
然而，在深度课堂中，学生应该发挥更大的主动性和参与性。
课堂上应该有充分的互动机会，例如小组讨论、问题解答等活动。
同时，也要有足够的开放性，给予学生充分的自由度，让学生能够根据自己的兴趣和研究方向进行深度学习。
其次，课堂教学要注重学生的问题意识和解决问题的能力。
学生在学习过程中往往会遇到各种问题和困惑，而深度课堂应该可以帮助学生主动思考和解决问题。
因此，教师在设计课堂教学时，应该注重培养学生的问题意识和解决问题的能力。
这可以通过设计开放性的任务和问题，引导学生进行自主学习和探究，从而提高他们的思考和解决问题的能力。
再次，课堂教学要注重学生的实践能力和创新思维。
在深度课堂中，学生不仅仅是被动接受知识，更重要的是能够将所学知识应用到实际中，并能够进行创新思考。
因此，课堂教学应该注重学生的实践能力培养，例如通过实验、实训、项目等活动，增强学生的实践操作能力。
同时，也要培养学生的创新思维，例如通过设计开放性的任务，鼓励学生进行创新思考和解决问题的能力。
只有将知识与实践结合起来，才能形成真正的深度学习。
最后，课堂教学要注重培养学生的自主学习能力和团队合作能力。
在深度课堂中，学生不仅仅是依赖于老师的指导和教导，更重要的是能够主动学习和合作学习。
因此，课堂教学应该注重培养学生的自主学习能力，例如通过让学生选择自己感兴趣的话题进行研究，从而提高他们的自主学习能力。
深度课堂发言稿模板
大家好！今天，我很荣幸能在这里与大家分享关于“深度课堂”的一些思考和体会。
首先，让我们共同回顾一下什么是深度课堂。
深度课堂，顾名思义，就是让学生在课堂上深入思考、探究、实践，真正实现知识内化的课堂。
在这样的课堂上，学生不再是被动的接受者，而是主动的参与者、探究者。
下面，我将从以下几个方面来阐述深度课堂的特点、实施策略以及对我校教学工作的启示。
一、深度课堂的特点1. 知识点的深度挖掘在深度课堂中，教师不仅要传授知识，更要引导学生深入理解知识背后的原理、规律。
通过对知识点的深度挖掘，使学生掌握知识的方法和技巧，提高解决问题的能力。
2. 问题的探究性深度课堂强调问题的探究性，鼓励学生在课堂上提出问题、解决问题。
教师应根据学生的认知水平和兴趣爱好，设计具有启发性和挑战性的问题，激发学生的思维。
3. 实践的参与性深度课堂注重实践，让学生在实践中体验、感悟知识。
教师应创造条件，让学生在课堂上进行实验、操作、讨论等活动，提高学生的动手能力和创新能力。
4. 评价的多元化深度课堂的评价不再局限于考试成绩，而是关注学生的全面成长。
评价方式包括课堂表现、作业完成情况、实验操作能力、创新能力等多个方面。
二、深度课堂的实施策略1. 教师角色的转变在深度课堂中，教师应从知识的传授者转变为学生的引导者、启发者。
教师要根据学生的实际情况，设计符合学生认知水平的教学活动，激发学生的学习兴趣。
2. 教学内容的优化教师应根据教学目标，精选教学内容，使之具有深度和广度。
同时，要关注学科之间的联系，实现跨学科教学。
3. 教学方法的创新教师应运用多种教学方法，如启发式教学、探究式教学、合作学习等，激发学生的学习兴趣，提高课堂教学效果。
4. 评价体系的改革建立多元化的评价体系，关注学生的全面成长。
评价内容应包括知识掌握、能力培养、情感态度等方面。
三、对我校教学工作的启示1. 加强教师队伍建设教师是实施深度课堂的关键。
我校应加强教师培训，提高教师的综合素质，使教师具备深度课堂的教学能力。
浅谈深度学习ppt课件
882、深Fra bibliotek学习2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗 Geoffrey Hinton等在《Science》上发表了一篇文章[1]， 开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。
这篇文章有两个主要观点：
这种程序水平达到一定程度很容易，但再进一步就不容易了。 深蓝是90年代机器学习理论有了突破之后才出来的。
3
3
二、Why?
机器学习虽然发展了几十年，但还是存在很多没有良好解决的 问题。例如以视觉感知为例，通过机器学习去解决这些问题的 思路：
Input
Feature Representation
Learning
深度学习整体上是一个逐层的训练机制。
13 13
深度学习的训练过程
1）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feature learning过程）
2）自上而下的监督学习：通过带标签的数据去训练，误差 自上向下传输，对网络进行微调。 基于第一步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训练过程
10 10
3、浅层学习与深度学习的不同
深度学习的实质，是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。
区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： 1）强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层 的隐层节点； 2）明确突出了特征学习的重要性，也就是说，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。利用大数据来学习特征， 更能够刻画数据的丰富内在信息。
杨铭深度学习发展的新趋势演讲稿
杨铭深度学习发展的新趋势演讲稿杨铭深度学习发展的新趋势演讲稿地平线机器人联合创始人地平线机器人技术软件副总裁大家好，我是杨铭。
非常荣幸有这样的机会跟大家分享我们对深度学习研究发展新趋势的一些思考和总结，我们将这些新发展的首字母缩写成一个单词MARS。
这是和我的同事黄畅博士共同的一些讨论。
简单介绍一下，我是去年夏天加入地平线的，负责软件工程。
在此之前我在Facebook人工智能实验室负责人脸识别算法研究和后端系统开发，也曾在NEC美国实验室和徐伟一起工作，学到很多东西。
在谈论深度学习的新趋势之前，我们应该首先明确一下深度学习的定义和它现在的发展状态。
非常幸运，学术圈对于深度学习的定义有比较清楚的共识。
深度学习是指从原始的数据通过不断地学习、不断地抽象，得到这些数据的表达或描述。
所以简单地说，深度学习是从原始数据(raw data)学习其表达(learning representations)。
这些原始数据可能是图像数据，可能是语音，也可能是文字;这种表达就是一些简洁的数字化的表达。
深度学习的关键就是怎么去学这个表达。
这个表达是通过多层的非线性的复杂的结构学习的，而这个结构可能是神经网络，也可能其他的结构。
关键是希望通过端到端的训练，从数据直接学习到到表达。
如果谈到深度学习的起源还是要回到1957年，从一个非常简单的结构单元——“感知机(perception)”开始。
一些输入信号被权重加权后，和一个阈值比较得到输出。
为什么说这是深度学习的起源?因为这些权重不是由规则预先设计的，而是训练学习得到的。
最开始的“感知机”是硬件设计，这些连接就是物理连线，这些权重可能是通过调节电阻实现的。
当时媒体就预测，这是一个智能计算机的雏形，能很快学会走路、说话、看图、写作，甚至自我复制或者有自我意识。
那么过了60年，目前进展到看图和写作中间的阶段，希望至少再需要至60年能学会自我复制。
深度学习从出现之后，大体上经过了两个落起。
行深入思考 促深度学习教育专题讲座
视 频 欣赏
梅西该把球传给队友B还是C?
梅西
B
C
设计意图： 激发兴趣，引入课题
N
M
只从B和C相对于球门的位置来判断， 谁拿球后射中球门的可能性更大？ 也就是说，从数学的角度分析：梅西该把球传给谁？
1.三角形的一边与另外一边的延长线形成的角,叫做三角形的外角.
设计意图：利用数学模 型解决问题，感受数学 的实用性
设计意图：经历观察分
析猜想论证，积累活动
经验，巩固三角形的角
例3、已知：如图, ∠EAC是⊿ABC的一个外角， 平分线的性质和外角的
∠C=60° , ∠EAC与 ∠EBC的平分线相交于点D.性质，体会从特殊到一 般的数学思想
1：当∠ ABC =80°时，∠ D的大小是多少？
线段与角的类比学习教学设计 设计意图：体会方法的一致性和结论的一致性
设计意图：体会图形结构和数量关系上的相似性
设计意图：深层次理解概念中的位置关系和数量关系 线段中点一定在线段上，角的平分线一定在角的内部
A
三角形内角和定理的推论
B
推论1、三角形的一个外角等于和它不相邻的两个内角的和.
1
C
D
推论2、三角形的一个外角大于任何一个和它不相邻的内角.
设计意图：自主探究内外角的关系，发现并归纳三角形外角的性质
设计意图：巩固两个推论，提炼蝴蝶模型
29
例1已知∠1是△ABC的一个外角，E是边AC上一点，延长BC到D，
行深入思考 促深度学习
发言内容
01. 为什么要深度学习 02. 什么是深度学习 03. 如何帮助学生深度学习
01 为什么要深度学习
课堂教学的表层化，学生思维的浅层化的表现:
- 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)。
卷积神经网络是受灵长类动物视觉神经机制的启发而设计的一种具有深度学习能力的人工神经网络。
卷积神经网络属于深度学习架构，其釆用了局部连接、权值共享和子釆样操作，使得需要训练的权值参数减少，因此，卷积神经网络可以在层数较多的情况下，仍然具有良好的表现。
除此之外，卷积神经网络还有平移、缩放不变性等诸多优点。
卷积神经网络在模拟人类视觉方面效果显著，当输入是图像时，卷积神经网络的这个优点表现的会更为明显，因为图像可以直接作为卷积神经网络的输入，有效地避免了传统算法中的特征提取和数据重建过程，提高了算法效率。
卷积神经网络的学习方式，在一般情况下，会釆用有监督的学习或者逐层无监督学习方式。
逐层无监督学习存在训练繁琐，时间较长，且训练得到的特征与具体任务不相关等问题；而有监督的学习存在梯度弥散，训练样本不足等问题。
下面我讲一下卷积神经网络的结构。
卷积层是卷积神经网络的核心组成部分，其具有局部连接和权值共享特征。
卷积层所完成的行为就是前一层的一个或者多个特征图作为输入与一个或者多个卷积核进行卷积操作，产生一个或者多个输出。
为了使神经网络具有非线性的拟合性能，须要将得到的结果输入一个非线性的激活函数，通过该函数映射后最终得到卷积层的输出特征图。
左图是卷积的示意图。
子采样层的作用是对卷积层输出的特征图进行采样，如右图所示，采样层是以采样区域的大小为步长来进行扫描采样，而不是连续的。
每个子区域经过子采样之后，对应输出特征图中的一个神经元，神经元的值有一个计算公式在这里我就不赘述了。
经过卷积神经网络逐层提取到的特征可以输入任何对于权值可微的分类器。
这样使得整个卷积神经网络可以采用梯度下降法等基于梯度的算法进行全局训练。
下面我们详细介绍一下在卷积神经网络和其他神经网络中都使用比较广泛的softmax分类器和在分类任务中表现优秀的支持向量机。
Softmax分类器其原理来源于softmax回归模型，而softmax模型是将logistic回归模型推广到多分类问题上得到的，Softmax 分类器属于有监督的分类器，但是很多时候，该分类器也可以和深度学习模型或者是无监督学习模型一起连接使用。
支持向量机是一种有监督的学习方法（分类器），与模式识别、计算机视觉有着紧密的联系，已广泛地应用于统计分类以及回归分析。
支持向量机属于线性分类器，其优点是能够同时实现最大化几何边缘区与最小化经验误差，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器（maximal margin classifier)。
对于卷积神经网络的训练，包括人工神经网络的训练，经过多年的发展，主要有三种方式，即完全有监督方式[29,30]完全无监督方式[31]和有监督与无监督方式
相结合的方式。
有监督学习是属于机器学习中的一种学习方法，可以从已标记的训练集样本中学习到映射函数。
在有监督的学习中，每一个训练样本都包括一个输入对象（通常是以向量的形式表示）和一个理想的输出值，该理想输出值也被称为监督信号。
监督学习算法通过对数据分析，进而学习到一个映射函数，该函数能用于映射新的数据样本。
一个理想的情况是，对于新的数据样本，该映射函数能正确的给出其类别标签。
在卷积神经网络中，通常采用有监督的方法直接进行训练，有监督的方法最常用的是基于梯度的方法。
一般采用的是批处理随机梯度下降法。
与有监督学习相对应的是无监督学习，无监督学习并不要求输入的训练数据带有标签，其主要目的在于从无标签的数据中找到隐藏的、更加抽象的结构。
在模式识别和计算机视觉领域，采用无监督学习算法来提取特征已经有很长时间的应用历史了。
无监督学习的方法，如稀疏自动编码机、限制玻尔兹曼机、高斯混合模型、主成分分析和k均值等在计算机视觉领域都有着大量的应用。
可将具体的无监督学习算法看做一个黑盒子，其功能是从数据中学习到可以将输入数据映射为一个新的特征向量的映射关系。
卷积神经网络采用上述框架进行逐层无监督学习，有效解决了训练样本不足的问题。
随着机器学习的迅速发展，无监督学习算法也越来越多，在卷积神经网络的发展方面，今后的可能的发展方向是研究更加适合在卷积神经网络中使用的无监督学习算法，改进传统神经网络的学习方式，以提升其性能。
由于深度网络可以无监督地从数据中学习到特征，而这种学习方式也符合人类感知世界的机理，因此当训练样本足够多的时候通过深度网络学习到的特征往往具有一定的语义特征，并且更适合目标和行为的识别。
应用部分
虚拟人脑是谷歌2012年研发出来的基于深度学习的具有自动学习能力的人工智能项目。
它采用1000台计算机共 16000个计算节点，利用Youtube网站上的视频作为训练集，花费3天的时间训练出9层的深度自编码器网络。
其训练出来的深度神经网络已经可以模拟一些人脑的功能。
2010年开始的大规模视觉识别比赛(ILSVRC)是在ImageNet数据库上进行的有关视觉目标识别的比赛。
ImageNet 有超过 10000000 幅图像，超过1000个类别，是目前公开的最大的视觉数据库，因此在这个数据库上进行的比赛反映了目前计算机识别技术的最高水平。
图像的分类和标注是计算机视觉中的两个重要问题。
图像分类指的是对图像
内容作整体的描述，例如给定一幅图像判断它属于“海滩”、“厨房”、“卧室”等预先定义好的类别中的哪一类; 而图像的标注指的是对于图像中包含的内容作出判断，例如一幅图像中是否包含“天空”、“汽车”“，树木”等预先定义好的内容。
很显然，这两个问题是相关的，虽然对于这两类问题，都有很多方法来解决各自的问题，但是却只有很少的工作尝试同时解决这两类问题[58]。
对于这两类问题，目前最流行的方法是使用LDA来进行建模。
最近，有一批科学家提出使用基于神经自回归分布估计器的监督性神经自回归分布主题模型来同时处理图像分类和标注问题。
这个算法是一种基于NADE的监督性主题模型，它使用“前向—反向”两步进行优化，在其优化过程中不存在像LD一样的难于计算的归一化因子，因此整个模型可以准确地和有效地求解。
文献表明这个模型在同时解决图像分类和标注问题中优于其他主题模型，并且会学习到具有语义特征的“主题”，就是这幅图里面展示的。