机器学习-高级深度学习
机器学习与深度学习的应用与实际操作培训ppt
语音识别
总结词
语音识别是将人类语音转换成文本信息的过程。
详细描述
语音识别技术广泛应用于语音助手、智能客服、语音搜索等领域。通过训练模型对语音 信号进行识别和转换，可以实现对语音的自动转写和识别，提高语音交互的效率和准确
性。常见的算法包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等。
自然语言处理
Caffe
总结词
Caffe是一个由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）开发的深度学 习框架，以其高性能和可扩展性而受到广泛欢迎。
详细描述
Caffe使用了一种称为“静态图”的计算模型，允许用户在构建神经网络时更加 高效。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，并提供了丰富的API和工具，使 得用户可以轻松地构建和训练各种深度学习模型。
原理
机器学习基于统计学和概率论，通过训练数据建立模型，然后利用该模型进行 预测或分类。深度学习基于神经网络，通过多层次的非线性变换处理复杂数据 。
机器学习与深度学习的关系
深度学习是机器学习的一个分支 ，特别适用于处理大规模、高维
度和复杂的数据。
深度学习在图像识别、语音识别 、自然语言处理等领域取得了显
机器学习与深度学习的 应用与实际操作培训
汇报人：可编辑
2023-12-27
CONTENTS
目录ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 机器学习与深度学习概述 • 机器学习与深度学习基础 • 深度学习基础 • 机器学习与深度学习应用实践 • 机器学习与深度学习工具与平台
CHAPTER
01
机器学习与深度学习概述
定义与原理
定义
机器学习是人工智能的一个子集，通过算法让机器从数据中学习并做出预测或 决策。深度学习是机器学习的一种，利用神经网络模型处理大规模数据并做出 复杂预测。
机器学习与深度学习的区别与应用
机器学习与深度学习的区别与应用近年来，机器学习和深度学习成为了人工智能领域的热门话题。
它们在自然语言处理、计算机视觉和数据分析等领域具有广泛的应用。
本文将探讨机器学习与深度学习的区别，并讨论它们在实际应用中的应用场景。
一、机器学习与深度学习的区别机器学习和深度学习都是人工智能的分支领域，目的是实现机器通过数据自动学习和提高性能。
它们的区别主要体现在以下几个方面：1. 学习方式：机器学习是一种通过给定的数据集，利用特定的算法来训练模型，并根据训练得到的模型进行预测和决策的方法。
它需要人工选择、抽取和提供合适的特征，然后使用这些特征进行模型训练。
而深度学习则是一种更加自动化的学习方式，它通过神经网络模拟人脑神经元之间的连接，自动提取和学习特征，并根据这些特征进行预测和决策。
2. 算法复杂度：机器学习算法通常相对简单，如逻辑回归、支持向量机等。
这些算法适用于较小规模和低维度的数据集。
而深度学习算法则通常较为复杂，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
这些算法适用于大规模和高维度的数据集，能够从数据中提取更加丰富和复杂的特征。
3. 数据需求：机器学习算法对数据质量和数量的要求相对较低，只需要有标注的数据集即可进行训练。
而深度学习算法对数据的需求更高，需要大量标注准确的数据来进行训练，以提高模型性能和准确度。
4. 可解释性：由于机器学习算法相对简单，其结果通常比较容易解释和理解。
而深度学习算法通常由大量的神经网络层和参数组成，其结果相对难以解释和理解，称为黑盒模型。
二、机器学习与深度学习的应用场景机器学习和深度学习在现实生活和工业领域中有着广泛的应用。
以下是它们的一些典型应用场景：1. 机器学习的应用：- 电商个性化推荐：通过机器学习算法分析用户的购物行为和偏好，为用户提供个性化的商品推荐。
- 欺诈检测：通过机器学习算法识别异常交易和欺诈行为，提高金融业的风险控制能力。
- 医疗诊断：通过机器学习算法对患者的病历和体征进行分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗建议。
机器学习与深度学习技术
机器学习与深度学习技术随着科技的不断发展，机器学习和深度学习技术已经逐渐走进了人们的日常生活中。
它们被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域。
在这篇文章中，我们将探讨机器学习和深度学习技术的基本概念、原理和应用。
一、机器学习技术机器学习是指利用算法模型对大量数据进行学习和预测的技术。
它的原理是通过找到数据中的规律和模式，从而对未知数据进行自动化的推断和决策。
机器学习技术可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
1.监督学习监督学习是指在训练数据中已知输出的情况下，通过训练模型，预测未知的数据输出。
它的基本原理是将输入数据通过某些算法转换成一个输出结果，然后不断迭代调整模型，直到得到最优的预测结果。
监督学习主要应用于分类和回归问题。
2.无监督学习无监督学习是指在没有标签的情况下，通过对数据的分析和处理，发现数据中隐藏的结构与模式。
它的基本原理是通过聚类、降维和关联规则挖掘等算法，将数据分为不同的类别或者充分利用数据的相关性，来提取数据中的信息和知识。
3.强化学习强化学习是指一个智能体通过试错和反馈机制，学习如何在复杂环境下做出最优的决策。
它的基本原理是通过不断试错探索环境，从而获得正确的反馈信息，进一步调整决策策略，最终达到最优的结果。
强化学习主要应用于游戏、机器人等复杂的领域。
二、深度学习技术深度学习是指利用神经网络模型对复杂数据进行训练和预测的技术。
它的基本原理是模拟人类神经元的工作原理，在不断学习反馈和迭代中，逐渐优化模型的参数和权重，从而达到对数据的高精确度预测。
深度学习主要应用于图像识别、语音处理、自然语言处理等领域。
1.神经网络模型神经网络是深度学习的核心部分。
它由大量的节点（神经元）和连接组成。
每个节点都有权重和偏置值，其中权重表示节点对输入的影响程度，偏置值表示节点的激活门槛。
当输入的数据通过神经网络时，每个节点都会根据其权重和偏置值进行计算，最终得到输出结果。
2.卷积神经网络卷积神经网络是深度学习中应用最广泛的一个分支。
机器学习与深度学习算法应用案例培训ppt与研究
通过学习输入数据的拓扑结构，将输入数据映射到低维空间，用于数据的降维和可视化。
自组织映射算法
1
2
3
通过不断与环境交互并更新Q值表，使得智能体能够选择最优的行为序列，以最大化累积奖励。
Q-learning算法
策略梯度算法
结合策略梯度算法和值函数逼近算法，通过同时更新策略和值函数，提高强化学习的效率和稳定性。
05
未来展望
Байду номын сангаас
隐私保护
随着人工智能技术的广泛应用，隐私保护成为重要伦理问题。需要制定相关法律法规，保护个人隐私不被侵犯。
公平性
人工智能算法应避免产生歧视和不公平现象，确保算法的公正性和透明度。
责任与问责
明确人工智能算法的责任归属，建立相应的问责机制，以应对算法决策引发的法律问题。
感谢您的观看。
线性回归算法
支持向量机算法
朴素贝叶斯算法
通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来分类数据。
03
02
01
将数据点划分为K个不同的簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇的数据点尽可能不同。
K-均值聚类算法
通过将数据点按照相似性进行层次聚类，形成树状结构，用于发现数据的内在结构。
层次聚类算法
推荐系统是利用机器学习算法对用户行为和喜好进行分析，以实现个性化推荐的技术。
推荐系统广泛应用于电子商务、在线视频、音乐等领域。通过训练模型对用户行为和喜好进行学习，实现个性化推荐，提高用户满意度和忠诚度。
总结词
04
CHAPTER
机器学习与深度学习的研究进展
随着研究的深入，深度学习算法在模型结构、训练方法等方面不断得到优化，提高了模型的准确性和泛化能力。
人工智能工程师的机器学习与深度学习资料
人工智能工程师的机器学习与深度学习资料在当今快速发展的科技领域中，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐成为各行各业的热门话题。
作为人工智能领域中的核心技术之一，机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）已经成为许多人工智能工程师所专注研究的重点。
在这篇文章中，我将分享一些对于人工智能工程师来说必备的机器学习与深度学习资料，希望能给您提供一些有价值的参考。
1. 书籍推荐- 《机器学习》（周志华）：该书为机器学习领域的经典教材之一，内容涵盖了机器学习的基本理论、常用算法以及实践案例，适合初学者入门。
- 《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）：这是一本全面介绍深度学习理论和实践的权威书籍，对于想要深入了解深度学习的人工智能工程师来说是一本必读之作。
- 《Python机器学习实战》（Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili）：本书主要介绍了如何使用Python语言实现机器学习算法，并通过一些实例帮助读者更好地理解和应用机器学习。
- 《Deep Learning with Python》（François Chollet）：该书作者是Keras的创始人之一，通过一系列实用案例介绍了如何使用Python和Keras库进行深度学习的开发。
2. 在线教育网站与课程- Coursera：这是一个知名的在线教育平台，上面提供了许多与机器学习和深度学习相关的课程，涵盖了从基础知识到高级应用的内容。
课程的特点是结合理论和实践，让学习者更好地掌握相关概念和技能。
- Udacity：该平台以提供与人工智能相关的课程而闻名，其中包括机器学习和深度学习方向。
通过项目驱动的学习方式，学生可以在实践中深入理解机器学习与深度学习的应用。
- Kaggle：作为一个数据科学竞赛平台，Kaggle不仅为人工智能工程师提供了实践机会，还提供了大量的数据集和内核（Kernels），可以帮助初学者快速上手和学习。
机器学习和深度学习的区别和联系
机器学习和深度学习的区别和联系机器学习和深度学习是人工智能领域中两个热门话题，它们在许多应用场景中发挥着重要作用。
尽管这两者相互关联，但它们有着明显的区别，本文将重点探讨它们的异同点。
一、机器学习和深度学习的定义机器学习通俗的讲是指让计算机从数据中学习规律，并逐渐完善自我优化的过程。
简单来说，它是让机器根据数据来学习相关的知识，并使用这些知识来解决复杂问题。
深度学习则是机器学习领域的一个重要的子集，它利用人工神经网络的层次化结构对数据进行抽象化表示。
深度学习模型由多层神经网络构成，每一层都会提取出数据的一些更抽象的特征。
这是一个自我学习过程，通过目标函数优化和反向传播算法来不断地进行调整和优化以提高预测准确性。
二、机器学习和深度学习的差别1. 原理的不同机器学习主要是依靠不同的统计方法，如朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)和随机森林等，它是以数据驱动的方式来进行模型训练。
而深度学习依赖于人工神经网络，即神经元之间相互连接的网络结构，并且该网络通常由数百万个参数组成。
2. 数据需求的不同机器学习所需的数据集相对较小。
然而，当涉及到深度学习时，需要大量的数据来进行训练，其数据集大小往往是机器学习的十倍以上。
3. 算法性质的不同对于分类问题，机器学习算法通常可以找到一个精度相对较高的模型，然而深度学习算法在存在大量输入特征的情况下可能会过度拟合。
这意味着，深度学习可能并不总是能够找到全局最佳解。
三、机器学习和深度学习的共同点1. 数据的预处理和特征工程开发机器学习或深度学习算法之前需要进行数据预处理和特征工程。
例如，为了理解文本，需要将文本进行分词，移除停用词，并将单词表示为向量。
这些步骤对于分类和预测任务的准确性都非常重要。
2. 都需要大量的计算资源在训练模型时，机器学习和深度学习都需要相当大的计算资源。
但是，深度学习可能比机器学习需要更多的GPU资源，因为深度学习模型需要处理大量的数据。
3. 都可以用于解决各种应用问题机器学习和深度学习都应用于各种领域。
《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
了解机器学习和深度学习的基本原理
了解机器学习和深度学习的基本原理机器学习和深度学习是当今科技领域的热门话题，它们对于人工智能技术的发展起着重要推动作用。
本文将探讨机器学习和深度学习的基本原理，帮助读者进一步了解这两个领域。
一、机器学习的基本原理机器学习是指利用计算机算法和模型来分析数据，从中学习规律并做出预测的一门学科。
机器学习的基本原理主要包括数据预处理、特征提取、算法模型选择、模型训练和模型评估等环节。
首先是数据预处理。
在机器学习中，原始数据往往不够完善或存在噪声干扰，因此需要对数据进行清洗和整理。
数据预处理的目标是去除异常值、填补缺失值、归一化数据等，以保证数据的质量和准确性。
接下来是特征提取。
特征提取是将原始数据转化为机器学习算法能够处理的特征表示的过程。
不同的特征提取方法有PCA、LDA、特征哈希等，这些方法能够从数据中提取出最具代表性和区分性的特征，便于后续的模型训练和预测。
然后是算法模型选择。
机器学习中常用的算法模型包括线性回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
选择合适的算法模型需要考虑数据的特点和问题的要求，不同的模型有不同的适用场景和性能指标。
模型训练是机器学习的核心环节。
在训练过程中，需要根据已有的数据集通过优化算法不断更新模型的参数，使其能够更好地拟合训练数据。
常用的优化算法有梯度下降法、随机梯度下降法等。
最后是模型评估。
模型评估是判断机器学习算法性能的重要手段。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1 score等，可以通过交叉验证和混淆矩阵等方法来评估模型的泛化能力和稳定性。
二、深度学习的基本原理深度学习是机器学习领域中的一种特殊算法模型，其以人工神经网络为基础，模拟人脑神经元的工作原理。
深度学习的基本原理主要包括神经网络构建、前向传播、反向传播和优化算法等步骤。
首先是神经网络构建。
神经网络由多层神经元组成，通常包括输入层、隐藏层和输出层。
每个神经元接收到上一层神经元传递过来的信息，并通过激活函数进行非线性转换，然后将结果传递到下一层。
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机器学习第12章高级深度学习•最近几年深度学习领域技术发展较快，出现了大量网络层数大，参数多，应用广泛的深度神经网络，在图像识别，文本翻译等方面涌现了很多较新的扩展架构虽然这些新的架构与深度学习的基础应用并没有明显的区分界限，了解这些技术和应用有助于把握机器学习的未来发展方向。
本章主要介绍卷积神经网络中的目标检测与追踪、目标分割，并介绍注意力模型及其在自然语言方面的应用，然后对无监督学习下的生成模型和生成对抗网络的理论及应用进行说明。
•高级卷积神经网络–目标检测与追踪–目标分割•高级循环神经网络应用–Encoder-Decoder模型–注意力模型–LSTM高级应用•无监督式深度学习–深度信念网络–生成对抗网络模型•强化学习•迁移学习•对偶学习高级卷积神经网络•目标识别是一个基于分类的识别问题，在给定数据中，找出哪一些样本是目标分类。
图片作为数据分类时是以给定的图片作为单位对图像进行处理，而非像素。
图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，图像分类在很多领域有广泛应用，包括人脸识别、智能视频分析、自动驾驶、基于内容的图像检索和相册自动归类等。
本节包括目标检测与追踪、目标分割和相关框架的介绍。
•目标检测是将目标从图像中提取出来。
运动目标检测是从不断变化的序列图像中进行目标检测，分为静态背景下的运动检测和动态背景下的运动检测。
在运动目标跟踪问题的研究上，有两种主要的思路：一种依赖于目标的先验知识，需要提前为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到匹配的目标，另一种不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标。
在目标检测和追踪需要注意运动目标的表示，例如对其视觉特征进行建模，并采用相似性度量来对帧图像进行匹配，在追踪过程中需要处理大量冗余信息，采用搜索算法缩小比较范围。
目前跟踪分类主要基于主动轮廓的跟踪、基于特征、区域、模型的跟踪等。
•传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架，主要包括以下三个步骤：–利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域。
–提取候选区域相关的视觉特征。
例如人脸检测常用的Harr特征；行人检测和普通目标检测常用的HOG特征。
–利用分类器进行识别。
•物体检测是通过IoU来进行精准度评价的。
使用两个区域的交集区域处以两个区域的并集区域，如下图所示。
一般IoU的值越大，表示物体预测越准确。
•感兴趣区域是目标检测的一个概念，表示系统感兴趣的区域，在Fast-RCNN 等模型中都有ROI处理的模块，ROI区域的提取能够在消除一些噪声的同时减少后续图像处理的数据量，是较常用的方法。
•非极大值抑制是抑制那些非极大值的框，找出最佳的检测物体。
从一张图片中找出多个可能是物体的矩形框，并计算每个矩形框的置信度分值。
–将所有框的得分排序，选中最高分及其对应的框，记为B1。
–遍历其余的框B i，如果和B1的重叠面积大于一定阈值，就将B i删除，这个操作就是抑制最大重叠区域。
–选择第二高置信度的框，重复上述过程。
议程选择性搜索•选择性搜索的方法综合了蛮力搜索和分割的方法。
目标是找出可能的目标位置来进行物体识别，与传统的单一策略相比，选择性搜索提供了多种策略，并且与蛮力搜索相比，大幅度降低搜索空间。
选择性搜索使用分层分组，将特征按照区域划分，得到一些小的初始区域，计算区域间相似度，使用贪婪算法对区域进行迭代分组，将相似度高的区域进行合并。
为了提高性能，综合采用颜色相似度、纹理相似度、尺寸相似度和填充相似度等多种策略加权求和。
•R-CNN是基于区域的卷积神经网络，是一种结合区域提名和卷积神经网络的目标检测方法。
R-CNN算法的实现过程如下。
–用选择性搜索(SS)方法提取图像中可能是物体的区域作为候选区域(大约1K-2K个)；–对每个候选区域，使用CNN提取特征；–特征送入每一类的SVM 分类器，进行类别判断；–使用回归算法精细修正候选框位置；•R-CNN的训练过程中采用细调方式调优，采用Imagenet初步训练，再用PASCAL VOC来细调，这种方式训练准确率能提高8个百分点。
R-CNN在推断过程中优化主要表现在：选择性搜索时生成2000个建议框，对建议框进行裁剪并调整尺度为227X227，以此保证全连接层得到特征为4096的固定长度。
剪裁后的建议框进行变形可能会使建议框区域变为畸形区域，主要是由于选择性搜索过程中生成的框其形状长度不一定相等。
应用非极大值抑制技术将与最高分重叠的框去掉。
在池化时，每个特征图为6X6的尺寸，特征图中每个点可以感受到畸形图中的195X195的区域。
•R-CNN的优点是效果比DPM方法大幅度提升；开启了CNN网络的目标检测应用；引入了Border Box Region和分类结合的思想，并且引入了兴趣区域和推荐区域的思想。
同样，R-CNN存在的问题是它不是端到端的模型，依赖选择性搜索和SVM分类器，训练过程中需要微调网络、训练SVM、训练边框回归器等，比较繁琐；计算速度相当慢且占用磁盘空间大，5000张图像产生几百G的特征文件；对于过大过小的东西，效果很不好，例如眼镜等。
议程目标分割•目标分割的任务是把目标对应的部分分割出来。
图像分割是指图像中的像素点根据其所属的不同物体分到不同点集的过程。
作为计算机视觉中的基础算法，被广泛地应用于图像识别、追踪和背景替换领域。
但是分割问题由于图像本身的复杂性和多样化，仍然是一个较为困难的问题，很难找到一个可以用于处理所有图像的完美的解决方法。
议程图像语义分割•图像语义分割可以说是图像理解的基础技术，广泛用于自动驾驶系统、无人机应用以及穿戴式设备等应用中。
本节主要介绍典型的图像分割算法，包括简单的图像分割算法、基于图论的图像分割算法、基于活动轮廓模型的图像分割算法。
•基于阈值的分割是最为简单的分割算法，即根据图像的灰度值设定阈值，灰度值位于某一个区间内的像素点被分割为一个物体，这种算法大多只能用于图像的灰度较简单的情形，并且可分割图像分类数量需要预先设定，还有可能会把不相连的物体分割为同一类。
基于聚类的方法是把图像中的每个物体看作一个单独的类，利用聚类的方法将图像中的多个物体进行分割。
基于统计的方法是假设图像中同一个物体满足同一个统计分布模型，不同的物体满足不同的统计分布模型，通过对图像中像素点根据其属于不同模型进行分割，从而得到最终的分割图像。
•把一张图像看作一个图，图像中的每个像素点代表graph上的一个结点，结点之间的关系看作边，用结点之间的相似度表示其边的权重值。
在每次分割过程中，删除权重较小的连接，使得相似度较高的像素点位于同一个图中，相似度较低的像素点位于不同的图中，由此实现图的不断划分，最终实现对整张图像的分割。
•活动轮廓模型指的是一类基于图像轮廓曲线来进行分割的模型，在活动轮廓模型中，把一个物体用一段连续的曲线表示，利用曲线的迭代变换来实现对物体本身轮廓的逼近，曲线的变换通过对轮廓进行Partical Differential Equations（PDE）的数值计算实现。
议程图像实例分割•实例分割是物体检测-语义分割的综合体。
相对物体检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割可以标注出图中同一类别对象的不同个体。
而类的具体对象，即为实例，那么实例分割不但要进行像素级别的分类，还需在具体的类别基础上区别开不同的实例，例如图像有多个人，语义分割结果都是人，而实例分割结果却是不同的对象。
•全卷积神经网络是直接进行像素级别端到端的语义分割，网络中没有全连接层，全部是卷积层来替代，全卷积化也是深度模型的一个趋势，除了分类网络最后必须保留一个全连接层用于分类外，其他领域都有去掉全连接层的趋势。
•全卷积神经网络的网络结构图如下图所示。
•经过若干堆叠的卷积和池化层操作后可以得到原图对应的响应张量，可以发现，由于池化层的下采样作用，使得响应张量的长和宽远小于原图的长和宽，这便给像素级别的直接训练带来问题，为了解决这一问题，全卷积神经网络利用双线性插值将响应张量的长和宽上采样到原图大小，并且将网络中浅层的响应也考虑进来，用于预测图像中的细节。
如下图所示。
•相对于传统的CNN图像分割方法，全卷积神经网络的优点是可以接受任意大小的输入图像，而不用要求所有的训练图像和测试图像具有同样的尺寸。
此外，因为避免了使用像素块带来的重复存储和计算卷积的问题，所以效率更高。
缺点是得到的结果还不够精细。
上采样的结果比较模糊和平滑，图像中的细节处理效果不理想。
此外，对各个像素进行分类时，没有充分考虑像素之间的关系，忽略了常用的空间规整步骤，缺乏空间一致性。
可引入条件随机场与全卷积神经网络结合将像素间的关联性考虑进来。
高级循环神经网络应用•基于LSTM等循环神经网络可以用于语言翻译、图像分析、文档摘要等任务，以下是LSTM在语言文字与图像结合方面的应用。
主要介绍Encoder-Decoder 模型，注意力模型以及其在图像标注方面的应用。
•Encoder-Decoder（编解码）模型是一种应用于seq2seq问题的模型。
编码是将输入序列转化成一个固定长度的向量；解码是把固定向量再转回成输出序列。
传统编解码过程如下图所示。
•在Encoder-Decoder模型中，Encoder只将最后一个输出递给Decoder，Decoder只知道梗概意思，而无法得到更多输入的细节。
这个模型的局限性在于编解码之间唯一的联系是固定长度的语义向量C。
而这个向量无法完全表示整个序列的信息。
此外，先输入的内容携带的信息会被后输入的信息覆盖，输入序列越长，问题越严重。
这就使得在解码时没有办法获得足够的信息，解码的准确性就不会太高。
•注意力模型来源于认知心理学，是指人们会因为关注整体的某一个局部而忽略其余部分，对于整体而言，关注度是有权重区分的，这是核心思想。
注意力模型示意图如下图所示。
•注意力模型在输出的时候有一个“注意力范围”，表示接下来输出时要重点关注输入序列中的哪些部分，然后根据关注的区域来产生下一个输出，如此往复。
与Encoder-Decoder模型相比，注意力模型不要求编码器将所有输入信息编码进一个固定长度的向量，而是编码成一个向量的序列，在解码的时候，选择性地从向量序列中挑选出一个子集进行处理。
这样，在产生每一个输出的时候，可以充分利用输入序列携带的信息，这种方法在翻译任务中取得了非常好的效果。
议程LSTM高级应用•本节主要介绍图片描述标注和看图说话等图片与文字相结合的应用，其中图片特征采集使用上一节中介绍的卷积神经网络，文字生成方面一般采用LSTM模型，并结合注意力模型选词造句。
•图片标注是从图片中自动生成一段描述性文字，这需要综合运用图片识别、推理和自然语言生成，具有很高的难度。