一天搞懂深度学习(PPT50页)
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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。
深度学习介绍 PPT
自编码器的建立
建立AutoEncoder的方法是: 关于m个数据的输入,有:
Code 编码:使用非线性激活函数,将维输入数据映射到维隐含层(隐藏节点表示特征)
其中W是一个的权重矩阵,b是一个d'维的偏移向量 Decode 解码:通过反向映射,对映射后的数据进行重建
SAE网络采纳相同的权重
,对数据进行编码与解码。每一次训练输入都会得到映射后
CNN基本知识
卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。 它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权 值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,能够使图像直截了当作 为网络的输入,幸免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为 识别二维形状而特别设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或 者其他形式的变形具有高度不变性。
深度学习介绍
主要内容
神经网络
深度学习
介绍 常用方法
• Stacked Auto-Encoder • Convolutional Neural Network • Deep Belief Network
评价与应用
展望
神经网络
在机器学习与认知识别领域中,人工神经网络是一类模拟生物神经网络(中枢神经网络, 特别是大脑)的模型,用来预测(决策问题)或估计基于大量未知数据的函数模型。人工神 经网络一般呈现为相互关联的“神经元”相互交换信息的系统。在神经元的连接中包 含可依照经验调整的权重,使得神经网络能够自习惯输入,同时拥有学习能力。
测试:对测试数据进行神经网络测试,得到结果
空间去冗余 压缩
Defined By User
深度学习Deep-Learning【精品PPT文档】
• 减轻梯度消失问题的一个方法是使用线性激活函数（比如rectifier
函数）或近似线性函数（比如softplus 函数）。这样，激活函数的 导数为1，误差可以很好地传播，训练速度得到了很大的提高。
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
向量函数及其导数
按位计算的向量函数及其导数
logistic函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
机器学习中的一些概念
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
向量
向量的模和范数
常见的向量
矩阵
矩阵的基本运算
矩阵的基本运算
常见的矩阵
常见的矩阵
导数
向量导数
导数法则
导数法则
导数法则
常用函数及其导数
常用函数及其导数
深度学习Deep Learning
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
深度学习概念
• 机器学习（Machine Learning，ML）主要是研究如何使计算机从给定的 数据中学习规律，即从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的 规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测。目前，主流的机器学 习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习。 • 人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN），也简称神经网络， 是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神 经网络通过模拟生物神经网络（大脑）的结构和功能，由大量的节点 （或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成，可以用来对数 据之间的复杂关系进行建模。
一天搞懂深度学习演示教学ppt课件
= Multi-class Classifier
Softmax
1-2 基本思想
Neural Network
1-2 基本思想
……
……
……
……
……
……
y1
y2
y10
Cross Entropy
“1”
……
1
0
0
……
target
Softmax
……
Given a set of parameters
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。
1958: Perceptron (linear model) 1969: Perceptron has limitation 1980s: Multi-layer perceptron Do not have significant difference from DNN today 1986: Backpropagation Usually more than 3 hidden layers is not helpful 1989: 1 hidden layer is “good enough”, why deep? 2006: RBM initialization 2009: GPU 2011: Start to be popular in speech recognition 2012: win ILSVRC image competition 2015.2: Image recognition surpassing human-level performance 2016.3: Alpha GO beats Lee Sedol 2016.10: Speech recognition system as good as humans
Softmax
1-2 基本思想
Neural Network
1-2 基本思想
……
……
……
……
……
……
y1
y2
y10
Cross Entropy
“1”
……
1
0
0
……
target
Softmax
……
Given a set of parameters
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。
1958: Perceptron (linear model) 1969: Perceptron has limitation 1980s: Multi-layer perceptron Do not have significant difference from DNN today 1986: Backpropagation Usually more than 3 hidden layers is not helpful 1989: 1 hidden layer is “good enough”, why deep? 2006: RBM initialization 2009: GPU 2011: Start to be popular in speech recognition 2012: win ILSVRC image competition 2015.2: Image recognition surpassing human-level performance 2016.3: Alpha GO beats Lee Sedol 2016.10: Speech recognition system as good as humans
深度学习的单元教学 (共51张PPT)
深度学习的单元教学
2019年全国卷1·15分（全文1791字）
7．下列对本文相关内容和艺术特色的分析鉴赏，不正确的一项是（3分） A．第一段中，洪灾中的民间疾苦被筵宴上大啖酒肉的大员们转化为“水乡沿途的风景” 等谈资，这不仅是讽刺，更表达了忧愤。 B．鲁迅善以细节传神，文中写胖大官员脸上“流出着一层油汗”，与写祥林嫂“眼珠间 或一轮”一样，都是以外在细节刻画人物内在特征。 C．针对禹提出的“导”的治水方法，众大员软硬兼施，口口声声“老大人”，是以所谓 “孝”给禹施压，实质上还是反对禹的变革。 D．文中有意使用“水利局”“时装表演”“摩登”等现代词语，以游戏笔墨颠覆了“大 禹治水”的严肃性与真实性，从而传达出历史的虚无感。
（1）下列对这篇小说思想内容与艺术特色的分析和鉴赏，最恰当的两项是（5分） A.马
兰花刚从市场接菜回来，三孬就急忙告诉她麻婶生病住院的事，还鼓动她到医院向麻婶女儿要钱，说明三孬好嚼舌， 是 个搬弄是非的人。 B.马兰花的丈夫因为六百元钱就耿耿于怀，收到一千元的汇款单后又主动为妻子做饭，这些细节惟妙惟肖地写出了这个人 物的事故圆滑、反复无常。 C.小说以麻婶女儿来信作为结局，既在意料之外，又在情理之中，不仅呼应了故事留下的悬念，还巧妙地造成了情节的 逆转，颇具艺术匠心。 D.小说注重于细微处写人，从上海来信中可以看出，麻婶的女儿是一个通情达理的人，又是一个精明的人，她内心深处 很不愿意欠别人的情。 E.发生在马兰花与麻婶两家之间的故事温馨动人，其中也蕴含着作者对当下社会伦理道德和人际关系的忧虑与反思，这是 小说的深刻之处。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
王本华：整体规划、有机融入社会主义核心价 值观 ，落实立德 树人的根本任务
社会主义先进文化：精选反映党领导人民 建设社会主义的伟大成就、讴歌劳动模范 和时代楷模以及我党在新时期的理论探索 的文章，增强教材的时代特色。共选入反 映社会主义先进文化的课文20篇（首）， 占全部课文数的14.7%。
2019年全国卷1·15分（全文1791字）
7．下列对本文相关内容和艺术特色的分析鉴赏，不正确的一项是（3分） A．第一段中，洪灾中的民间疾苦被筵宴上大啖酒肉的大员们转化为“水乡沿途的风景” 等谈资，这不仅是讽刺，更表达了忧愤。 B．鲁迅善以细节传神，文中写胖大官员脸上“流出着一层油汗”，与写祥林嫂“眼珠间 或一轮”一样，都是以外在细节刻画人物内在特征。 C．针对禹提出的“导”的治水方法，众大员软硬兼施，口口声声“老大人”，是以所谓 “孝”给禹施压，实质上还是反对禹的变革。 D．文中有意使用“水利局”“时装表演”“摩登”等现代词语，以游戏笔墨颠覆了“大 禹治水”的严肃性与真实性，从而传达出历史的虚无感。
（1）下列对这篇小说思想内容与艺术特色的分析和鉴赏，最恰当的两项是（5分） A.马
兰花刚从市场接菜回来，三孬就急忙告诉她麻婶生病住院的事，还鼓动她到医院向麻婶女儿要钱，说明三孬好嚼舌， 是 个搬弄是非的人。 B.马兰花的丈夫因为六百元钱就耿耿于怀，收到一千元的汇款单后又主动为妻子做饭，这些细节惟妙惟肖地写出了这个人 物的事故圆滑、反复无常。 C.小说以麻婶女儿来信作为结局，既在意料之外，又在情理之中，不仅呼应了故事留下的悬念，还巧妙地造成了情节的 逆转，颇具艺术匠心。 D.小说注重于细微处写人，从上海来信中可以看出，麻婶的女儿是一个通情达理的人，又是一个精明的人，她内心深处 很不愿意欠别人的情。 E.发生在马兰花与麻婶两家之间的故事温馨动人，其中也蕴含着作者对当下社会伦理道德和人际关系的忧虑与反思，这是 小说的深刻之处。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
王本华：整体规划、有机融入社会主义核心价 值观 ，落实立德 树人的根本任务
社会主义先进文化：精选反映党领导人民 建设社会主义的伟大成就、讴歌劳动模范 和时代楷模以及我党在新时期的理论探索 的文章，增强教材的时代特色。共选入反 映社会主义先进文化的课文20篇（首）， 占全部课文数的14.7%。
深度学习的基本理论与方法PPT课件
谓的gradient diffusion（梯度扩散）。
21
深度学习 vs. 神经网络
• 神经网络的局限性：
1）比较容易过拟合，参数比较难调整，而且 需要不少技巧；
2）训练速度比较慢，在层次比较少（小于等 于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
22
深度学习训练过程
• 不采用BP算法的原因 （1）反馈调整时，梯度越来越稀疏，从顶层越往下
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。
17
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。
• 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 14
动 机——为什么采用层次网络结构
• 结构性特征表示
15
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
• 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。 37
深度学习的具体模型及方法
独家｜一文读懂深度学习（附学习资源）
独家｜⼀⽂读懂深度学习（附学习资源）Figure1. Deep learning导图前⾔深度学习（deep learning）的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论（cybernetics），之后在1980-1990年间发展为连接主义（connectionism），第三次发展浪潮便是2006年由⼈⼯神经⽹络（Artificial neural network）扩展开来并发展成为今天⼗分⽕热的深度学习（Figure 2）。
实际上，深度学习的兴起和发展是⾮常⾃然的，⼈们在应⽤经典的机器学习⽅法时，需要对具体的问题或者数据相当地了解并从中⼈⼯地提取特征才能很好的解决问题，然⽽⼈⼯提取特征是⾮常复杂耗时的。
因此，能够⾃动从数据中学习特征的⽅法就具有⾮常⼤的发展潜⼒，这类⽅法也就是⼀类被称为表征学习（Representation learning）的⽅法。
紧接着，研究者们发现，深层次的表征学习模型可以从简单的特征中抽象出更为复杂的特征并且更有利于最终的分类判别，由此便发展出了深度学习框架。
当然，深度学习的发展也离不开BP等算法、计算硬件、数据规模等的发展。
深度学习可以理解成是机器学习的⼀种框架，与经典的浅层学习（Shallow learning）如SVM，LR等相对应，可以认为是机器学习发展的第⼆⼤阶段。
⽬前，深度学习在⼈⼯智能领域发挥着⾮常重要的作⽤，甚⾄可以说⼈⼯智能的发展正是得益于深度学习的发展，由于它们之间有着密不可分的关系，⾮专业⼈⼠常常会将深度学习、⼈⼯智能、表⽰学习、机器学习等概念混为⼀谈。
另外，最近⼏年，由于⼈⼯智能、互联⽹等⽕速发展，它们背后的技术也备受学术界和业界⼈员的推崇，其中深度学习由于其强⼤的威⼒以及较低的门槛⽽受到最多的关注。
本⽂致⼒于从模型、技术、优化⽅法、常⽤框架平台、应⽤、实例等多个⽅⾯来向读者介绍深度学习，阐述深度学习到底有哪些威⼒，并且⽂末会给读者推荐⼀些深度学习的学习资源。
深度学习入门讲座ppt课件
图片取自lecun的ppt
33
PART 5 我能学懂深度学习吗？
34
需要具备的基础知识
● 微积分、线性代数、概率论 ● 基础的编程知识，最好有python基础 ● 良好的英文文献阅读能力
35
BP网络
36
卷积
37
深度学习网络的训练步骤
1. 导入数据
2. 把数据分成多个batch 3. 定义网络的参数，包括神经元的数量，卷积核的大小，学习率，迭代次数等 4. 定义网络结构 5. 初始化网络参数 6. 定义反向传播(主要是梯度下降法，如果用pytorch, tensorflow 等框架，只需 要调用相关函数即可) 7. 把训练数据按batch大小依次送入网络进行训练 8. 保存模型，进行测试
38
如何学习深度学习
1. 要懂得基本的原理，包括前向计算，反向传播的 数学原理 2. 要多写代码练习 3. 要多阅读论文，尤其是引用率比较大的论文 4. 要多和同行进行交流
39
谢谢！
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
40
人工智能深度讲座
1
个人简介 人工智能简史 深度学习基本思想 深度学习在各行业的应用 我能学懂深度学习吗？ 培训简介
2
PART 01 个人简介
3
PART 2 人工智能简史
4
孕育时期
公元前384-322 亚里 士多德（Aristotle） 形式逻辑 三段论
A
20世纪40年代，麦卡洛 克和皮茨 神经网络模 型 →连接主义学派
深度学习在各行业的应用深度学习基本思想人工智能简史个人简介2个人简介part013人工智能简史part24公元前384322亚里士多德aristotle形式逻辑三段论a20世纪30年代数理逻辑维纳弗雷治罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献丘奇图灵和其它一些人关于计算本质的思想为人工智能的形成产生了重要影响b20世纪40年代麦卡洛克和皮茨神经网络模型连接主义学派c1948年维纳创立了控制论行为主义学派d孕育时期51956年在美国的达特茅斯大学召开了第一次人工智能研讨会标志人工智能学科的诞生a1965年诞生了第一个专家系统dendral可以帮助化学家分析分子结构b1969年召开了第一届人工智能联合会议此后每两年举行一次c1970年人工智能国际杂志创刊d形成时期195619706过高预言的失败给ai的声誉造成了重大伤害a下棋程序在与世界冠军对弈时以1