一天搞懂深度学习
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。
深度学习算法的使用教程
深度学习算法的使用教程深度学习算法是人工智能领域的热门技术，具备强大的模式识别和数据分析能力。
无论是在图像识别、语音处理还是自然语言处理领域，深度学习都取得了许多突破性的成果。
本文将介绍深度学习算法的基本原理和使用教程，帮助读者快速上手并能够应用于实际的问题中。
一、深度学习算法基本原理深度学习算法是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是模仿人脑神经元的工作原理，并通过多层次的神经网络进行信息的传递和处理。
深度学习算法通过训练大量的样本数据，使模型能够自动学习并提取出特征，从而进行模式识别和预测。
1. 神经网络结构：深度学习算法通常采用多层的神经网络结构，每一层都由多个神经元组成。
输入层接受原始数据，中间层用于特征提取和抽象，输出层用于分类或回归预测。
2. 激活函数：激活函数在神经网络中起到非线性映射的作用，使得神经网络能够处理复杂的数据关系。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
3. 前向传播：前向传播是指将输入数据从输入层经过中间层传递到输出层的过程。
每层的神经元根据权重和激活函数计算输出值，并传递到下一层。
4. 反向传播：反向传播是指通过比较输出结果与实际值的差异，将误差信息从输出层反向传递到输入层，并根据误差修正权重和偏置，以提高模型的准确性。
二、深度学习算法使用教程接下来，我们将以图像分类为例，介绍深度学习算法的使用教程。
图像分类是深度学习算法的经典应用之一，能够将输入的图像进行分类，例如识别猫和狗的图像。
1. 数据准备：首先，我们需要准备训练数据和测试数据。
训练数据包括大量的已标注图像，用于训练深度学习模型；测试数据用于评估模型的性能。
数据的准备包括数据收集、清洗和标注等过程。
2. 模型选择：根据问题的需求和数据特点，选择适合的深度学习模型。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
深度学习基础总结（附完整思维导图）
深度学习基础总结（附完整思维导图）来源：Python与算法社区本文为读者详细总结了深度学习的基础知识。
1 线型回归预测气温、预测销售额、预测商品价格等模型：权重，偏差模型训练：feed 数据学习模型参数值，使得误差尽可能小训练集、测试集、验证集、样本、标签、特征损失函数：回归常用平方误差函数；优化算法：小批量随机梯度下降（每次选一小批样本训练参数），每批样本大小叫做 batch size学习率：正数超参数：不是通过训练学出的，如学习率，批量大小网络输出层只有一个神经元节点全连接层：输出层中的神经元和输入层中各个输入完全连接基本要素：模型、训练数据、损失函数和优化算法2 softmax 回归图像分类、垃圾邮件识别、交易诈骗识别、恶意软件识别等softmax运算符将输出值变换成值为正，且和为1的概率分布交叉熵损失函数：更适合衡量两个概率分布差异softmax 回归是一个单层神经网络，输出个数等于类别个数3 多层神经网络激活函数：一种非线性函数ReLU函数：只保留正数元素，负数元素清零sigmoid函数：将元素值变换到0到1tanh(双曲正切)：元素值变换到-1到14 模型选择模型在训练集上更准确时，不代表在测试集上就一定准确训练误差：训练数据集上表现出的误差；泛化误差：模型在测试集上表现的误差期望机器学习需要关注降低泛化误差模型选择：评估若干候选模型的表现并从中选择模型候选模型可以是有着不同超参数的同类模型验证集：预留训练和测试集之外的数据；折交叉验证：训练集分成份，共次轮询训练集欠拟合：模型无法得到较低的训练误差过拟合：模型的训练误差远小于测试集上的误差模型复杂度：低，容易欠拟合；高，容易过拟合数据集大小：训练样本少，尤其少于学习参数数时，容易过拟合；层数多时尽量数据大些5 必知技巧过拟合解决措施之一：权重衰减，常用L2正则L2惩罚系数越大，惩罚项在损失函数中比重就越大丢弃法(dropout)：一定概率丢弃神经元正向传播：沿着输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量反向传播：从输出层到输入层参数调整过程训练深度学习模型时，正向传播和反向传播间相互依赖数值稳定性的问题：衰减和爆炸层数较多时容易暴露，如每层都是一个神经元的30层网络，如果权重参数为0.2，会出现衰减；如果权重参数为2，会出现爆炸权重参数初始化方法：正态分布的随机初始化；Xavier 随机初始化。
深入浅出 深度学习
深入浅出深度学习随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为其重要组成部分，成为了当前科技领域中备受关注的热点话题。
深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习技术，其应用范围涵盖了图像识别、语音识别、自然语言处理等各个领域。
本文将从深入浅出的角度，介绍深度学习的基本概念、原理和应用，并探讨其在未来的发展趋势。
一、深度学习的基本概念深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习技术。
在传统机器学习方法中，需要人工提取特征并将其输入到算法中进行训练，而深度学习则通过构建多层神经网络，使得网络能够自动学习并提取数据特征，从而实现对复杂数据的高效处理和分析。
深度学习的基本组成部分包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层用于接收数据的输入，隐藏层则通过多层神经元对数据进行抽象和计算，最终输出层将处理后的数据结果呈现出来。
在深度学习中，通过不断调整神经元之间的连接权重和偏置值，使得网络能够逐渐优化并提高对数据的处理能力，从而实现对复杂问题的解决。
二、深度学习的原理深度学习的原理基于神经网络的构建和训练过程。
在神经网络中，每个神经元都对应着一个特定的功能，其通过接收输入信号并进行加权求和后，再经过激活函数的处理，最终得到输出结果。
网络中的多个神经元通过连接而成，形成了多层的网络结构，其中每一层都对应着不同的特征提取和计算过程。
深度学习的训练过程主要采用了反向传播算法，其通过使用梯度下降的方法不断调整网络中的参数，使得网络能够逐渐拟合输入数据并减小预测误差。
在训练过程中，需要使用大量的标注数据来不断优化网络的参数，使得网络能够更好地学习和处理数据。
深度学习在各个领域都有着广泛的应用。
在图像识别领域，深度学习算法已经可以实现对图像中物体和场景的自动识别和分类，其应用范围涵盖了人脸识别、车牌识别、医学影像分析等多个方面。
在语音识别领域，深度学习技术可以实现对语音信号的自动识别和理解，从而实现智能语音助手和语音翻译等功能。
在自然语言处理领域，深度学习算法可以实现对文本数据的自动分析和处理，从而实现自动文本摘要、情感分析、机器翻译等应用。
深度学习的基本原理和神经网络结构
深度学习的基本原理和神经网络结构近年来，深度学习作为人工智能领域中的一个热门话题备受关注。
深度学习的基本原理和神经网络结构是深入理解其工作原理，掌握其应用方法的关键。
本文将介绍深度学习的基本原理和常见的神经网络结构，帮助读者全面了解该领域的基础知识。
1. 深度学习的基本原理深度学习是一种机器学习方法，其核心思想是通过构建具有多个隐藏层的神经网络，实现对大规模数据的高效处理和智能分析。
其基本原理如下：（1）数据预处理：深度学习的第一步是对原始数据进行预处理，包括数据清洗、标准化、降噪等操作。
这些操作旨在提高数据的质量和一致性。
（2）特征提取：在深度学习中，特征提取是非常重要的步骤。
通过选择合适的特征提取方法，可以将原始数据转化为高维特征空间中的向量表示，以便神经网络进行处理。
（3）神经网络训练：深度学习的核心是通过大量的数据训练神经网络模型。
训练过程中，通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，使其能够逐渐优化和学习输入数据的特征规律。
（4）模型评估和调优：训练完成后，需要对模型进行评估和调优。
通过与真实标签进行比较，可以计算出模型的准确率、召回率等指标，进一步优化网络结构和参数设置，提高模型的性能。
2. 常见的神经网络结构神经网络是深度学习中最为关键的组成部分，不同的网络结构适用于不同的任务。
下面介绍几种常见的神经网络结构。
（1）前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：前馈神经网络是最基础的神经网络结构，包括一个或多个隐藏层和一个输出层。
其中，隐藏层与输入层之间存在权重和偏置项，通过激活函数将输入传递到下一层。
（2）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络主要用于处理图像和视频数据。
它通过卷积操作和池化操作，有效地提取输入数据中的特征，并通过全连接层进行分类或回归任务。
（3）循环神经网络（Recurrent Neural Network）：循环神经网络在处理序列数据时具有优势。
深度学习技术的使用方法和步骤详解
深度学习技术的使用方法和步骤详解深度学习技术是人工智能领域中的一种重要技术，采用多层神经网络模型来模拟人类的神经系统，具备自动学习和自动调整参数的能力。
在各个行业中，深度学习技术被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
本文将详细介绍深度学习技术的使用方法和步骤，帮助读者了解如何应用深度学习技术解决实际问题。
第一步：数据准备深度学习技术对数据的质量和数量要求较高，因此第一步是准备数据。
这包括数据收集、数据清洗和数据预处理等过程。
数据收集可以通过爬虫技术获取互联网上的公开数据，也可以通过传感器等设备采集物理世界中的数据。
数据清洗是指对原始数据进行去噪、去重、格式转换等处理，以保证数据的质量。
数据预处理则包括对数据进行标准化、归一化、特征提取等操作，以便于后续深度学习模型的训练和预测。
第二步：选择合适的深度学习模型深度学习模型有多种类型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
根据具体的任务需求，选择合适的深度学习模型是非常重要的。
例如，在图像识别领域，通常使用CNN模型，而在自然语言处理领域，往往使用RNN或LSTM模型。
选择合适的模型可以提高模型的准确性和效率。
第三步：设计神经网络结构在选择了深度学习模型之后，需要设计神经网络的具体结构。
一个典型的神经网络结构由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层用于接收原始数据，隐藏层用于提取数据中的特征，输出层用于进行分类或回归等任务。
神经网络的结构设计需要根据具体问题进行调整，例如调整隐藏层的数量和神经元的个数等。
根据问题复杂度的不同，神经网络的结构也可以非常复杂。
第四步：模型训练与参数调优当数据准备和神经网络结构设计完成后，就可以进行模型的训练和参数调优。
模型的训练是指通过大量的数据样本，让网络逐渐调整参数，使其拟合输入数据。
通常采用梯度下降算法来优化模型参数，以最小化预测误差。
在模型训练过程中，可以使用交叉验证方法来评估模型的性能，并根据评估结果进行参数的调优。
深度学习的使用教程
深度学习的使用教程深度学习是人工智能领域最近十年内发展最为迅猛的技术之一，它在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等众多领域中取得了巨大的突破和应用。
本文将介绍深度学习的基本原理、常用框架及其使用方法，旨在帮助读者快速入门深度学习，并了解如何应用于实际问题。
一、深度学习的基本原理深度学习是一种模仿人类大脑神经网络的学习方法。
其基本原理是通过机器学习的方法来模拟人类大脑的神经网络结构和功能，从而实现对复杂数据的高级抽象和理解。
在深度学习中，最主要的模型就是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）。
ANN由多个神经元组成，每个神经元都可以接收若干个输入，并生成一个输出。
神经元之间的连接具有不同的权重，这些权重可以通过训练算法来进行调整，从而实现对输入数据的有效表示。
深度学习中的关键技术就是深度前馈神经网络（Deep Feedforward Neural Network），也称为多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层都包含多个神经元。
输入层接收原始数据，通过隐藏层逐渐提取更高级的特征表示，最终输出层生成预测结果。
二、常用的深度学习框架深度学习框架是用于实现和训练神经网络的软件库。
下面介绍几个常用的深度学习框架及其特点：1. TensorFlow：由Google开发的开源框架，支持多种编程语言，包括Python、C++等。
它提供了一系列高级API，如Keras和Estimator，可以使深度学习的实现更加简洁和高效。
2. PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，使用动态图的方式进行计算，具有更好的灵活性和易用性。
PyTorch还提供了丰富的工具箱，如TorchVision和Torchaudio，方便进行计算机视觉和语音处理任务。
3. Keras：一个高级神经网络API，可以在TensorFlow、Theano和CNTK等后端框架上运行。
深度学习的原理与方法
深度学习的原理与方法深度学习是人工智能领域的一个重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理、智能驾驶等领域取得了巨大的成功。
深度学习的原理和方法是支撑其发展的核心，其深厚的理论基础和强大的计算能力为其广泛应用提供了坚实的支撑。
本文将深入探讨，分析其在不同领域的应用现状和发展趋势。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络模型来实现对数据的学习和模式识别。
其核心原理是通过对大量数据进行训练，使得神经网络能够自动提取数据中的特征并进行分类或预测。
深度学习的方法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度强化学习等。
这些方法在不同领域的应用取得了显著成就，深度学习成为推动人工智能发展的重要引擎之一。
在图像识别领域，深度学习的方法已经成为主流。
卷积神经网络在图像分类、目标检测和图像分割等任务上取得了非常好的效果。
通过多层次的卷积和池化操作，CNN能够有效地提取图像中的特征，并实现对图像的高精度识别。
例如，AlphaGo深度学习网络采用了多层卷积神经网络和强化学习方法，成功战胜了人类围棋冠军，展示了深度学习在复杂智能任务上的巨大潜力。
在自然语言处理领域，深度学习也取得了显著进展。
循环神经网络和长短时记忆网络（LSTM）等模型在机器翻译、语言模型和文本生成等任务上表现出色。
通过对文本序列进行逐步处理，RNN能够捕捉到文本中的语义和语法信息，实现对文字的自动分析和生成。
深度学习在自然语言处理领域的应用，极大地提升了机器对文本信息的理解和处理能力，为人机交互和智能助手的发展提供了有力支持。
在智能驾驶领域，深度学习的方法被广泛应用于车辆感知和决策系统的设计中。
通过对驾驶场景的图像和视频数据进行处理，深度学习网络可以实现对道路、车辆和行人等物体的检测和跟踪。
同时，深度学习还能够对驾驶环境进行建模和预测，帮助车辆做出智能驾驶决策。
深度学习技术的引入，不仅提升了车辆的智能化水平，还大大增强了驾驶的安全性和舒适性。
深度学习技术介绍
什么是感知器(perceptron)
···
7
最简朴旳分离器设计
8
训练感知器
感知器定义了一种超平面，而神经网络感知器事但是是实现超平面旳一种措施。给定 数据样本，权重能够离线计算，而且将其带入后，感知器就能够用来计算输出旳值。
在训练神经网络时，若果未提供全部样本，而是逐一提供实例，则我们一般使用在线 学习，而且在每个实例之后更新网络参数，让给网络缓慢旳及时调整。这是目前比较 常见旳一种训练方式。
2023W 白金级高效电 源， 1+1冗余
两颗 Intel 160W Intel® E5-2600 v3 family
最多4个全高全长双宽GPU 卡 (PCIe x16 3.0)+ 3 个原 则PCIe卡
3 x 5 ¼ 外设仓位
16根内存槽，支持 1TB DDR4内存
最优旳制冷方案
35
8块热插拔3.5寸 SATA硬盘
16
案例-ALVINN系统
ALVINN系统是ANN学习旳一种经典实例，这个系统使用一种学习到旳ANN以正常速 度在高速公路上驾驶汽车。ANN旳输入是一种30*32像素旳网格，像素旳亮度来自于 一种安装在车辆上旳前向摄像头。ANN旳输出是车辆行进旳方向。这个ANN经过模仿 驾驶时旳操纵命令进行训练，连续约5分钟。ALVINN用学到旳网络在高速公路上以70 英里旳时速成功行驶了90英里。
对于在线学习，不需要全部样本而是需要单个实例上旳误差函数。从随机初始权重开 始，每次迭代中，我们都对参数稍作调整，以最小化误差，而不是忘记先前学习旳。 若误差函数可微，则能够使用梯度下降措施。
具有单层权重旳感知器，只能逼近输入旳线性函数，不能处理XOR类型旳问题，这些 问题旳鉴别式是非线性旳。类似旳，这种感知器也不能用于非线性回归。鉴于此， MLP能够实现非线性旳鉴别。
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……
……
……
Hidden Layers
xK
yM
Output = Multi-class Layer Classifier
1-2 基本思想
Step 1: define a set Neural of function Network
Step 2: goodness of function
Step 3: pick the best function
Deep = Many hidden layers
19 layers
8 layers 7.3% 6.7%
16.4%
AlexNet (2012)
VGG (2014)
GoogleNet (2014)
1-2 基本思想
Deep = Many hidden layers
152 layers
101 layers
Special structure
3.57% 7.3% VGG (2014) 6.7%
16.4% AlexNet (2012)
GoogleNet (2014)
Residual Net (2015)
Taipei 101
1-2 基本思想
Neural Network
x1 x2 W1
b1
……
W2
b2 WL …… bL
RNN 循环神经网络
GAN 生成对抗网络
………………………………..
1-3 经典模型-CNN
• Some patterns are much smaller than the whole image A neuron does not have to see the whole image to discover the pattern. Connecting to small region with less parameters
深度学习
智慧融入街镇
目录 content
第一章
第二章 第三章
深度学习概述
深度学习应用研究 总结与展望
第一章
深度学习概述
• 历史与背景
• 基本思想
• 经典模型
1-1 历史与背景
假设我们要让程序判断下面的图像是 否为猫：
判断图像是否为猫的规则该怎么描述？ 用枚举的方法，即为每张可能的图像对 应一个结果（是猫，不是猫），根据这 个对应规则进行判定。对于高度和宽度 都为256像素的黑白图像，如果每个像 素值的值是0-255之间的整数，根据排 列组合原理，所有可能的图像数量为：
Convolution
Max Pooling Can repeat many times Convolution Max Pooling
Flatten
1-3 经典模型-CNN
cat dog ……
Convolution
Max Pooling Fully Connected Feedforward network Can repeat many times Convolution Max Pooling Flatten
Step 3: pick the best function
NO
Overfitting!
Good Results on Testing Data? YES
NO
Good Results on Training Data?
Neural Network
1-3 经典模型
DNN 深层神经网络
CNN 卷积神经网络
1-3 经典模型-CNN
1-3 经典模型-CNN
CNN Modify image
Deep Dream
• Given a photo, machine adds what it sees ……
CNN exaggerates what it sees
1-3 经典模型-CNN
Deep Dream
• Given a photo, machine adds what it sees ……
Frequency
Image
Time
Spectrogram
1-3 经典模型-CNN
More Application: Text
?
第二章
深度学习应用
• 机器视觉
• 智能语音
• ……………….
2-1 机器视觉
（1）机器视觉——用机器的眼睛理解世界 机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机 器获取相关的视觉并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。 机器视觉技术流程
Step 2: goodness of function
Step 3: pick the best function
1-2 基本思想
Gradient Descent
0.2 0.15
-0.1
0.05
……
0.3
0.2
……
gradient
1-2 基本思想
Deep Learning
YES
Step 1: define a set of function Step 2: goodness of function
1-3 经典模型-CNN
cat dog ……
Convolution
Max Pooling Fully Connected Feedforward network Can repeat many times Convolution Max Pooling Flatten
1-3 经典模型-CNN
Property 1 Some patterns are much smaller than the whole image Property 2 The same patterns appear in different regions. Property 3 Subsampling the pixels will not change the object
“beak” detector
1-3 经典模型-CNN
• The same patterns appear in different regions.
“upper-left beak” detector Do almost the same thing They can use the same set of parameters. “middle beak” detector
1-3 经典模型-CNN
Deep Style
A Neural Algorithm of Artistic Style
CNN content
CNN
style
CNN
?
1-3 经典模型-CNN
More Application: Speech
CNN
The filters move in the frequency direction.
1-1 历史与背景
1-1 历史与背景
1-1 历史与背景
1-1 历史与背景
1-2 基本思想
深度学习原理
Step 1: define a set Neural of function Network Step 2: goodness of function Step 3: pick the best function1-2 基本思想源自target“1 ”
x1 x2
……
…… Softmax …… Given a set of parameters …… ……
y1
y2 …… y10
Cross Entropy
1
0 …… ……
x256
……
0
1-2 基本思想
Step 1: define a set Neural of function Network
机 器 学 习 发 展 阶 段
1990-2012：走向成熟和应用
代表性的重要成果有： 1995：支持向量机（SVM） 1997：AdaBoost算法 1997：循环神经网络（RNN）和LSTM 2000：流形学习 2001：随机森林
2012：深度学习时代神经网络 卷土重来
在与SVM的竞争中，神经网络长时间内处于下风，直到 2012年局面才被改变。由于算法的改进以及大量训练样本 的支持，加上计算能力的进步，训练深层、复杂的神经网 络成为可能，它们在图像、语音识别等有挑战性的问题上 显示出明显的优势。
1-3 经典模型-CNN
Deep Style
• Given a photo, make its style like famous paintings
1-3 经典模型-CNN
Deep Style
• Given a photo, make its style like famous paintings
图像采集
目标提取
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。
2-1 机器视觉
关键技术与应用
B )光学字符文本识别一一智能物流的核心技术 光学字符文本识别技术( Opical Character Reconrition),是指计算机通过光学设备检 查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形 状翻泽成计算机文字的过程，从而完成计算机对文字的阅读。OCR技术具体到场 景就是通过扫描，将各类印刷体的文档证件(名片，银行卡、财务单据等)自动识 别录入电脑等终端，让大量信息的高效录入成为可能。