(完整版)深度学习的基本理论与方法
深度学习课程大纲
深度学习课程大纲一、课程简介本课程旨在介绍深度学习的基本概念、理论和应用。
通过学习本课程，学员将能够掌握深度学习的核心原理，并能够运用深度学习算法解决实际问题。
二、课程目标1. 理解深度学习的基本原理和核心概念；2. 掌握深度神经网络的构建和训练方法；3. 熟悉常用的深度学习框架及其使用；4. 能够运用深度学习算法解决计算机视觉、自然语言处理等领域的问题。
三、课程内容第一章：深度学习基础1.1 深度学习简介1.2 人工神经网络的基本概念1.3 深度神经网络的优势与应用领域第二章：深度学习框架与工具2.1 TensorFlow介绍与安装2.2 PyTorch介绍与安装2.3 Keras介绍与安装第三章：前馈神经网络与反向传播算法3.1 前馈神经网络的结构与原理3.2 反向传播算法的推导与实现3.3 参数优化方法及其在深度学习中的应用第四章：卷积神经网络4.1 卷积神经网络的结构与原理4.2 经典卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等）4.3 卷积神经网络在计算机视觉领域的应用案例第五章：循环神经网络5.1 循环神经网络的结构与原理5.2 长短时记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）5.3 循环神经网络在自然语言处理领域的应用案例第六章：深度强化学习6.1 强化学习基础概念介绍6.2 深度强化学习的原理与方法6.3 深度强化学习在游戏玩法优化等方面的应用第七章：生成对抗网络7.1 生成对抗网络的基本原理7.2 生成对抗网络中的生成器与判别器7.3 生成对抗网络在图像生成与风格转换等方面的应用四、教学方法1. 理论讲解：通过课堂讲授深度学习的基本原理和算法。
2. 实践操作：通过实际案例和编程实验，帮助学员巩固所学知识。
3. 课程项目：学员将组成小组开展深度学习项目，实践所学知识。
五、考核方式1. 课堂参与：根据学员课堂的提问和讨论参与情况进行评分；2. 作业与实验报告：针对课程设计的作业和实验，学员需要完成相应的报告；3. 项目评估：对学员在课程项目中的表现进行评估。
深度学习的基本理论与方法_图文
• 限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）
• 定义：假设有一个二部图，同层节点之间没有链接，一层是可 视层，即输入数据层（v)，一层是隐藏层(h)，如果假设所有的 节点都是随机二值（ 0，1值）变量节点，同时假设全概率分布 p(v,h)满足Boltzmann 分布，我们称这个模型是Restricted BoltzmannMachine (RBM)。
• Deep Boltzmann Machine(DBM)
Deep Belief Networks是在靠近可视层的部分使用贝叶斯信念网 络（即有向图模型），而在最远离可视层的部分使用Restricted Boltzmann Machine的模型。
• 卷积波尔兹曼机（Convolutional RBM）
深度学习的具体模型及方法
• 降噪自动编码器(Denoising AutoEncoders)
• 在自动编码器的基础上，对训练数据加入噪声，自动编码器 必须学习去去除这种噪声而获得真正的没有被噪声污染过的 输入。因此，这就迫使编码器去学习输入信号的更加鲁棒的 表达，这也是它的泛化能力比一般编码器强的原因。
Inference: prediction, recognition
• 良好的特征表达，对最终算法的准确性起了非常关键的作用； • 识别系统主要的计算和测试工作耗时主要集中在特征提取部分； • 特征的样式目前一般都是人工设计的，靠人工提取特征。
动 机——为什么要自动学习特征
• 实验：LP-β Multiple Kernel Learning
• 人脑视觉机理
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
深度学习的理论和实践
深度学习的理论和实践深度学习是人工智能领域中最具前景的分支，逐渐成为了多个领域的核心技术。
它的层次化表达能力所带来的错误容忍性、复杂数据特征提取等，可以很好地应用于语音、视觉和自然语言处理等领域。
这篇文章将从深度学习的理论和实践两个方面入手，全面地阐述深度学习的相关知识点和应用。
一、深度学习的理论1.神经元和卷积神经网络神经元是深度学习中最基本的单元，负责接受输入和传递输出信号。
在传统机器学习中，每个神经元对应一个权重，但在深度学习中，每个神经元代表一个变量，以更好地表达信息。
卷积神经网络（CNN）则是深度学习中的一个经典模型，它包含了卷积层、池化层和全连接层三个组件。
卷积层通过滑动一个卷积核在图像上提取特征，池化层则是减少数据维度和计算复杂度，全连接层则为每种特征分配不同的权重。
2.误差反向传递误差反向传递（Backpropagation）是训练深度学习模型的常用方法，主要利用梯度下降来最小化损失函数。
该过程分为前向传递和反向传递两个步骤。
前向传递是指对输入进行多次加权和求和，然后经过激活函数输出结果。
反向传递则是计算损失函数对权重和偏差的导数，然后通过链式法则进行反向传递，以调整模型的参数。
3.深度学习中的损失函数损失函数用于衡量标签和模型预测结果之间的误差，主要有均方误差（MSE）、交叉熵和对比损失函数等。
其中，交叉熵在分类问题中有较好的效果，而对比损失函数则适用于相似度度量和降维等任务。
4.深度学习中的优化算法优化算法用于寻找最小化损失函数的参数值，常用的有随机梯度下降（SGD）、Adam优化器、Adagrad等。
SGD是深度学习中最基础的优化算法，但由于其收敛速度缓慢，现已被诸如Adam等优化算法替代。
二、深度学习的实践1.计算机视觉深度学习在计算机视觉领域中的应用范围很广，包括物体检测、图像分类、图像生成、图像分割等任务。
其中，卷积神经网络和循环神经网络是常用的模型。
物体检测是计算机视觉中的一个重要任务，通过深度学习可以实现物体检测算法的优化和加速。
新版深度学习.pdf
第一章深度学习概念1.1 机器学习的定义（machine Learning ML ）：机器学习是涉及多门复杂理论的学科，包括了概率统计、数值分析、算法复杂理论等多门学科。
是专门研究计算机怎样模拟人类行为，以人类行为研究来赋予机器独自拥有自主学习和思考的技术方法，使机器拥有自己组织已有的知识架构，使自身性能不断完善的技术理论。
1.2 深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知就是一种深度学习的结构，深度学习通过组合底层特征形成的更加抽象的高层属性类别或特征，一发现数据分布式特征表示。
1.4 深度学习、机器学习、AI 之间的关系如右图示1-1所示。
1.5 一个事实和一个道理：事实：这几年深度学习的发展并不完全得益于机器学习理论研究的新突破，主要是因为支撑理论的外部条件有了很大的提升。
道理：机器学习理论十年没有本质的变化，从某种意义上来说是一种好事，说明这个思维框架经得住时间的考验，也就是说他有被学习的价值。
1.6 描述意见事物可以多角度，是一对多的映射过程，机器学习得懂如何去观察一个对机器深度学习AI图示1-1象的特征，懂得不同角度对同一事物做不同的描述（看事物的方法千千万，就看你是从那个角度去看待这个问题）。
1.7 被计算机使用的描述信息，这个信息在机器学习中一般被称作特征（Feature）。
1.8 特征描述举例中文词语的编码（One Hot编码）One Hot Endcoding：假设有N个词语待编码方法：1、建立N维空间；2、确定词语之间的距离；（有排列组合相关知识知道，N个不同的词语间有N N种组合方式，即可以映射到N维空间中去，在N维空间中的每个单元存放1和0两种状态，和真假对应）1.9 同一件事物可以从不同的细致程度被描述。
1.10 机器模型雏形：获得特征模型期望结果【注：其中模型相当于数学中的函数；】绝大多数的机器学习都遵循这个模式，拥有输入和输出，剩下的工作就是确定这个中间的映射，也就是这个模型。
深度学习教学大纲
深度学习教学大纲深度学习教学大纲深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在各个领域展现出了巨大的应用潜力。
为了培养更多的深度学习人才，许多高校和培训机构开始开设相关的课程。
本文将探讨一个完整的深度学习教学大纲，以帮助学习者系统地掌握这一领域的知识和技能。
第一部分：基础知识在深度学习的教学大纲中，首先需要介绍深度学习的基础知识。
这包括神经网络的基本概念和结构，以及常用的深度学习框架和工具。
学习者需要了解神经网络的基本组成部分，如神经元、层和权重，并且能够使用深度学习框架来构建和训练自己的神经网络模型。
第二部分：深度学习算法在深度学习教学大纲的第二部分，需要详细介绍深度学习的核心算法。
这包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
学习者需要理解这些算法的原理和应用场景，并且能够使用相应的算法解决实际问题。
第三部分：深度学习应用深度学习的应用领域非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
在深度学习教学大纲的第三部分，需要介绍深度学习在不同领域的应用案例，并且引导学习者独立完成相关的实践项目。
通过实际应用的学习，学习者可以更好地理解深度学习的实际价值和应用方法。
第四部分：深度学习理论与研究深度学习作为一个不断发展的领域，其中的理论和研究也非常重要。
在深度学习教学大纲的第四部分，需要介绍深度学习的一些重要理论和研究方向，如梯度下降、优化算法和迁移学习等。
学习者需要了解这些理论的原理和应用，并且能够阅读和理解相关的研究论文。
第五部分：深度学习实践与项目在深度学习教学大纲的最后一部分，需要引导学习者进行深度学习的实践和项目。
学习者可以选择一个感兴趣的领域或问题，设计并实现一个深度学习模型来解决。
通过实践项目，学习者可以将前面学到的知识和技能应用到实际情境中，加深对深度学习的理解和掌握。
总结：深度学习教学大纲应该从基础知识开始，逐步深入，涵盖算法、应用、理论和实践等方面。
深度学习的基本理论与方法通用课件
推荐系统：深度学习通过挖掘用 户历史行为和数据，实现个性化 推荐，提高推荐效果。
计算机视觉：深度学习在计算机 视觉领域取得了显著成果，如图 像分类、目标检测、人脸识别等 。
语音识别：基于深度学习的语音 识别技术大大提高了语音识别的 准确率和鲁棒性。
以上仅是深度学习应用的一部分 领域，实际上，深度学习正在渗 透到越来越多的领域，不断推动 着人工智能技术的进步。
• 应用场景：Transformer及其变种广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器 翻译、文本分类、问答系统、文本生成等。它们通常作为核心组件，结合其他 技术构建更复杂的模型。
• 优势与改进：Transformer具有并行计算能力强、能够捕捉长程依赖关系等优 点。然而，它也面临着计算量大、对于某些任务可能过于复杂等问题。针对这 些问题，一些轻量级的Transformer模型被提出，如MobileBERT、TinyBERT 等，它们在保持性能的同时降低了计算成本。
机器翻译
基于深度学习技术的神经机器翻译方法，如基于循环神经 网络（RNN）的Seq2Seq模型、基于Transformer的GPT 和BERT等模型，实现了高质量的机器翻译。
THANKS
感谢观看
Keras
Keras是一个高级神经网络API， 可运行于TensorFlow、Theano 等后端，以简洁易用受到广泛欢
迎。
深度学习在计算机视觉中的应用
1 2 3
图像分类
通过训练深度神经网络，实现对图像的分类和识 别，如ImageNet挑战赛中的图像分类任务。
目标检测
利用深度学习技术，实现在图像中准确快速地检 测出目标物体的位置和类别，如R-CNN、YOLO 等算法。
在卷积神经网络末尾，通常加入全连接层，对特征图进行高维 抽象和分类器设计，输出最终的分类或回归结果。
深度学习的基本理论与方法
《深度学习课件：从入门到精通》
深度学习简介
探索深度学习的定义、原理和应用，了解为什么深度学习在当今的计算机科学和工程中如此重要。
神经网络基础
了解神经网络的基本概念和结构，包括前向传播、反向传播和权重优化。
递归神经网络与自然语言处理
理解递归神经网络（RNN）的概念和运作方式，并探索其在自然语言处理中 的应用，如机器翻译和语言生成。
长短期记忆网络与语音识别
介绍长短期记忆网络（LSTM）及其改进方法，以及如何将它们应用于语音识别和语音生成任务。
深度强化学习
引入深度强化学习的概念，讨论如何使用神经网络来训练智能体，以解决各种强化学习问题。
学习使用TensorFlow框架构建和训练深度学习模型，探索其强大的功能和灵活性。
Keras框架基础
了解Keras框架的特点和优势，学习如何使用Keras构建深度学习模型。
PyTorch框架基础
介绍PyTorch框架的核心概念和用法，以及如何使用PyTorch构建和训练深度学 习模型。
实战案例分析
通过实际案例，展示深度学习在各个领域的应用，如图像分类、自然语言处理和推荐系统。
未来发展与应用前景
展望深度学习的未来发展和应用前景，包括自动驾驶、医疗诊断和智能机器 人等领域。
反向传播算法
深入研究反向传播算法，揭示其背后的数学原理和优化技巧，以及如何应用于神经网络中。
激活函数及其应用
探索常用的激活函数，如ReLU、Sigmoid和Tanh，并讨论它们在深度学习中的应用和优缺点。
卷积神经网络与图像识别
学习卷积神经网络的原理和架构，以及如何使用它们来进行图像识别和计算 机视觉任务。
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动 机——为什么要自动学习特征
• 实验：LP-β Multiple Kernel Learning
– Gehler and Nowozin, On Feature Combination for Multiclass Object Classification, ICCV’09
• 采用39 个不同的特征
动 机——为什么采用层次网络结构
• 视觉的层次性
✓ 属性学习，类别作为属性的一种组合映射 Lampert et al. CVPR’09
类别标签 属性
图像特征
动 机——为什么采用层次网络结构
• 特征表示的粒度
✓ 具有结构性（或者语义） 的高层特征对于分类更有 意义
动 机——为什么采用层次网络结构
• 可能的的名称：
– 深度学习 – 特征学习 – 无监督特征学习
动机
传统的模式识别方法：
Low-level sensing
Preprocessing
Feature extract.
Feature selection
Inference: prediction, recognition
• 良好的特征表达，对最终算法的准确性起了非常关键的作用； • 识别系统主要的计算和测试工作耗时主要集中在特征提取部分； • 特征的样式目前一般都是人工设计的，靠人工提取特征。
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
动 机——为什么采用层次网络结构
• 人脑视觉机理
✓ 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
每个特征上就会稀疏。
• 结论：不一定特征越多越好！需要有多少个特征，需要学 习确定。
动 机——为什么采用层次网络结构
• 人脑视觉机理 ✓ 1981年的诺贝尔医学奖获得者 David Hubel和
TorstenWiesel发现了视觉系统的信息处理机制 ✓ 发现了一种被称为“方向选择性细胞的神经元细胞，当瞳
– PHOG, SIFT, V1S+, Region Cov. Etc.
• 在普通特征上MKL表现 有限 结论：特征更重要
动 机——为什么要自动学习特征
• 机器学习中，获得好的特征是识别成功的关键 • 目前存在大量人工设计的特征，不同研究对象特征不同，特征
具有多样性，如：SIFT, HOG, LBP等 • 手工选取特征费时费力，需要启发式专业知识，很大程度上靠
Regression） —带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有
隐层节点（如LR）的浅层模型 局限性：有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表
示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受限。
深度学习
• 2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域 的泰斗Geoffrey Hinton在《科学》上发表论文提 出深度学习主要观点：
• 好处：可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。
深度学习 vs. 神经网络
神经网络 ：
深度学习：
深度学习 vs. 神经网络
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：
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：采用逐层训练机制。采用该机制的原因在 于如果采用BP机制，对于一个deep network（7层以 上），残差传播到最前面的层将变得很小，出现所 谓的gradient diffusion（梯度扩散）。
• 与浅层学习区别： 1）强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层
节点； 2）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
1）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；
2）深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层 初始化”（layer-wise pre-training）来有效克 服，逐层初始化可通过无监督学习实现的。
深度学习
• 本质：通过构建多隐层的模型和海量训练数据（ 可为无标签数据），来学习更有用的特征，从而 最终提升分类或预测的准确性。 “深度模型”是 手段，“特征学习”是目的。
深度学习 vs. 神经网络• 经网络的局限性：1）比较容易过拟合，参数比较难调整，而且 需要不少技巧；
• 初级（浅层）特征表示
✓高层特征或图像，往往是由一些基本结构（浅层特征）组成的
动 机——为什么采用层次网络结构
• 结构性特征表示
动 机——为什么采用层次网络结构
• 浅层学习的局限 ✓ 人工神经网络（BP算法） —虽被称作多层感知机，但实际是种只含有一层隐层
节点的浅层模型 ✓ SVM、Boosting、最大熵方法（如LR，Logistic
经验和运气 • 是否能自动地学习特征？
动 机——为什么要自动学习特征
• 中层特征
✓ 中层信号：
连续
平行
“Tokens” from Vision by D.Marr:
✓ 物体部件:
连接
拐角
• 他们对于人工而言是十分困难的，那么如何学习呢？
动 机——为什么要自动学习特征
• 一般而言，特征越多，给出信息就越多，识别准确性会得到提升； • 但特征多，计算复杂度增加，探索的空间大，可以用来训练的数据在
深度学习的基本理论与方法
成科扬 2013年10月30日
目录
• 概述 • 动机 • 深度学习简介 • 深度学习的训练过程 • 深度学习的具体模型及方法 • 深度学习的性能比较 • 深度学习的应用 • 展望 • 参考文献 • 相关程序软件及链接
概述
• 深度学习：一种基于无监督特征学习和特征 层次结构的学习方法