2016年-神经网络与深度学习简介(1)
了解深度学习和神经网络的基本原理
了解深度学习和神经网络的基本原理深度学习和神经网络的基本原理深度学习（Deep Learning）作为人工智能领域的一个重要分支，利用神经网络来模拟人脑神经元的工作方式，实现机器对数据进行学习和理解的能力。
本文将简要介绍深度学习和神经网络的基本原理，并分点列出以下内容：1. 深度学习的基本概念- 深度学习是机器学习的一个子领域，主要以神经网络为基础，通过训练模型实现对数据的学习和预测。
- 深度学习最大的特点就是能够对大规模的数据进行处理，并从中提取有用的特征。
2. 神经网络的基本原理- 神经网络是深度学习的基石，它是由大量的神经元相互连接而成的，类似于人脑的神经元网络。
- 神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层通过计算和处理数据，输出层给出结果。
- 每个神经元都有多个输入和一个输出，输入通过权重和偏差进行加权求和，再经过激活函数进行处理，最后输出给下一层的神经元。
3. 深度学习的核心技术- 激活函数：激活函数在神经元中起到非线性变换的作用，常用的激活函数有sigmoid、ReLU等。
- 反向传播算法：用于对神经网络中的权重和偏差进行调整，使得神经网络的输出与实际结果更加接近。
- 损失函数：损失函数用于衡量神经网络输出结果与实际结果的差距，常用的损失函数有均方差、交叉熵等。
4. 深度学习的应用领域- 计算机视觉：深度学习在图像识别、目标检测、图像分割等方面取得了巨大的突破，例如人脸识别技术、自动驾驶等。
- 自然语言处理：深度学习在机器翻译、文本分类、情感分析等方面的应用越来越广泛，例如谷歌翻译、智能客服等。
- 语音识别：深度学习在语音识别方面具有重要的应用，例如苹果的Siri语音助手、亚马逊的Alexa等。
5. 深度学习的发展与挑战- 硬件提升：随着硬件计算能力的提升，如GPU的应用以及新型的神经网络加速器，加快了深度学习模型的训练和推断速度。
- 数据集和算法：大规模的数据集以及更加高级的算法模型，会对深度学习的发展产生积极影响。
深度学习与神经网络
深度学习与神经网络深度学习和神经网络是近年来蓬勃发展的领域，其在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等各个领域取得了巨大的成功。
本文将从深度学习的介绍、神经网络的原理和应用等角度深入探讨这两个主题。
一、深度学习的介绍深度学习是机器学习领域的一个重要分支，通过模拟人脑神经元之间的连接方式，实现对数据的自动分析和学习。
深度学习的核心是神经网络，它可以通过增加网络的深度来提高对数据的表达能力，从而实现更高级别的特征提取和模式识别。
深度学习的一个重要特点是端到端的学习方式，即从原始输入数据到最终输出结果的全过程都由神经网络完成。
这种方式避免了手工设计特征的繁琐过程，使得系统自主地从数据中学习到更抽象、更高层次的特征表示。
二、神经网络的原理神经网络是深度学习的核心算法之一，它模拟了生物神经元之间的连接方式。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层又由多个神经元组成。
神经元接收来自上一层神经元的输入，经过激活函数处理后，将输出传递给下一层神经元。
神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
前向传播通过将输入数据输入网络，逐层计算输出结果；反向传播通过计算损失函数的梯度并更新网络参数，使得网络的输出结果逐渐接近于真实标签。
通过多次迭代训练，神经网络可以不断优化模型以提高准确率。
三、深度学习的应用深度学习和神经网络在各个领域都有广泛的应用。
在计算机视觉领域，深度学习已经实现了对图像的分类、目标检测和图像生成等任务。
例如，通过训练深度神经网络，可以实现对猫和狗的图像进行准确分类。
在自然语言处理领域，深度学习可以实现对文本的情感分析、语言模型和机器翻译等任务。
通过使用递归神经网络或者长短期记忆网络，可以捕捉到句子之间的语义关系和上下文信息，进而提高文本处理的效果。
此外，深度学习在语音识别、推荐系统和金融分析等领域也有广泛的应用。
通过利用大规模数据和强大的计算能力，深度学习的模型可以不断地优化和提高性能，为各个应用场景带来更好的效果和体验。
神经网络与深度学习的区别
神经网络与深度学习的区别神经网络与深度学习是机器学习领域内的两个重要概念。
对于非专业人士来说，这两个概念可能会混淆。
虽然两者密不可分，但仍然有着显著的区别。
在本文中，我们将探讨神经网络与深度学习的这些区别。
神经网络是一种模仿人类神经系统结构与功能的计算机系统。
它由互相连接的节点组成，节点分别代表着人类大脑中的神经元。
神经网络的基本思想是，通过一系列大量的计算处理、模型迭代，使得神经网络学习到具有普遍性的规律，并能够推广至新的数据集中。
一个神经网络通常跨越多个层次，每层子节点都有许多不同的变化方式，从而使得神经网络具有拟合复杂数据的能力。
深度学习是一种机器学习的技巧，名称来源于其使用的深度神经网络。
深度学习与传统的机器学习技术不同，传统的机器学习技术（如支持向量机（SVM）或K-最近邻（KNN））通常需要手动选择特征。
而深度学习技术不需要人为干预，它能够自动地从数据中学习到可以产生更好结果的特征，并利用这些特征来进行分类或回归等任务，从而完成复杂的数据分析。
深度学习的核心思路是“层次化”，将网络的计算过程组织为不同的抽象层，每一层的输出作为下一层的输入，满足多次非线性叠加的传递过程，从而提高模型的分类准确率。
因此，神经网络和深度学习并非等同，而是具有某些联系和区别。
首先，神经网络包含浅层、深层和反馈神经网络（如循环神经网络），而深度学习则是针对深度神经网络的。
其次，在数据特征和处理方面，神经网络一般需要人工提取特征，而深度学习则是在大量数据训练中自我提取特征，使得模型具有更强的泛化能力。
最后，在使用方面，神经网络着重于分类、回归和聚类问题，而深度学习则对模式识别、语音识别、图像识别和自然语言处理等方面有很好的应用。
综上所述，神经网络和深度学习的区别在于深度学习是特别针对深度神经网络而言的，并且不需要人工手动提取特征，具有强大的模型泛化能力，能够应用于多种领域的数据分析和分类。
神经网络则更加重视数据的预处理和手动选择特征，适用于分类、回归和聚类等方面的问题。
深度学习讲义
谯平 2016年07月21日
目录
• 什么是深度学习 • 为什么需要深度学习 • 深度学习如何进行训练 • 深度学习常用模型 • 深度学习框架Caffe
什么是深度学习-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
• 基本原理：深度学习的概念源于人工神经网 络的研究。深度学习通过组合低层特征形成 更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发 现数据的分布式特征表示。
为什么需要深度学习-深层
• 结构性特征表示
为什么需要深度学习-深层
• 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
Regression） —带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有
传统的模式识别方法：
底层感知
预处理
特征提取 特征选择 预测与识别
• 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。
为什么需要深度学习-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
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
为什么需要深度学习-源头
• 由此可知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。
为什么需要深度学习-特征
深度学习与神经网络的区别与联系
深度学习与神经网络的区别与联系在当今人工智能的浪潮中，深度学习和神经网络是两个备受关注的话题。
虽然有很多人认为这两个名词是同义词，但实际上它们有着明显的区别和联系。
本文将从各个方面深入探讨深度学习和神经网络的异同点，希望能够帮助读者更好地理解这两个概念。
1.定义深度学习是一种机器学习模型，它通过一系列的计算单元来模拟人类神经元的工作原理，进行信息的处理和学习。
而神经网络是一个由许多神经元组成的网络，其中每个神经元都有一些输入和一个输出。
神经网络的基本结构是由一个输入层、若干个隐藏层和一个输出层组成的。
2.结构从结构上来看，深度学习与神经网络有着明显的不同。
深度学习模型可以包含多个层次，一般包括输入层、多个隐藏层和输出层。
而神经网络的层数相对较少，一般只包含一个或几个隐藏层。
这也意味着深度学习模型可以处理更加复杂的数据结构和任务，而神经网络的能力相对较弱。
3.计算原理深度学习利用反向传播算法进行训练，这种算法能够根据实际输出与预期输出之间的误差，来调整网络中每个神经元之间连接的权值，从而达到最小化误差的目的。
而神经网络的计算原理与深度学习比较相似，但是神经网络训练的过程中一般采用基于梯度下降法的反向传播算法。
4.应用场景深度学习在图像处理、自然语言处理等领域具有很广泛的应用，例如图像分类、语音识别等，在这些领域中深度学习模型取得了非常好的效果。
而神经网络的应用场景相对较为狭窄，一般只应用于图像处理等相对简单的任务。
5.优劣势分析深度学习相对于神经网络的优势在于其更加高级的结构和学习能力，可以处理更加复杂的数据结构和任务。
但同时也存在着训练时间较长、过拟合等问题。
而神经网络的优势在于其简洁的结构和速度快的训练过程，但其在处理复杂数据结构和复杂任务时表现相对较差。
6.未来发展趋势随着深度学习和神经网络的不断发展，两者之间的界限也随之模糊。
未来的研究将更加关注深度学习和神经网络之间的融合和优化，以达到更加高效和强大的人工智能模型。
深度学习与神经网络
深度学习与神经网络深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过模仿人脑神经元之间的连接方式和信息传递过程，实现对复杂非线性模式的学习和识别。
在过去几年中，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大突破，成为人工智能领域的热点研究方向。
一、深度学习的基本原理深度学习基于神经网络，神经网络由一组相互连接的人工神经元组成。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过一个激活函数对输入进行处理，并将结果传递给下一层的神经元。
由多层次的神经元组成的神经网络称为深度神经网络。
深度学习通过不断调整神经网络的权重和偏置，使得网络能够自动从训练数据中学习到更高层次的抽象特征表示。
它采用了反向传播算法，通过将预测结果与标签进行比较，计算出网络中每个神经元的梯度，然后利用梯度下降算法来更新网络中的权重和偏置，从而使得网络的预测结果逼近真实标签。
二、深度学习的应用深度学习在各个领域有广泛的应用，下面以计算机视觉和自然语言处理两个领域为例进行介绍。
1. 计算机视觉深度学习在计算机视觉领域的应用十分广泛，能够实现图像分类、目标检测、语义分割等任务。
通过深度学习，可以将图像的每个像素与对应的标签进行关联，从而实现对复杂图像的高效识别和分析。
例如，在人脸识别中，深度学习可以通过学习大量的人脸图像，自动提取人脸的特征，从而实现准确的人脸识别。
2. 自然语言处理深度学习在自然语言处理领域的应用主要集中在文本分类、机器翻译、文本生成等任务上。
通过对大量文本数据进行学习，深度学习可以提取文本的语义和语法特征，从而实现对文本的自动处理和理解。
例如，在文本情感分类中，深度学习可以通过学习大量的带有标签的文本，自动识别情感极性，从而实现准确的情感分类。
三、深度学习的优势和挑战深度学习具有以下几个优势：1. 自动特征提取：深度学习通过多层次的神经网络，能够自动学习到数据中的抽象特征表示，不需要手动设计特征，降低了人工特征设计的难度。
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络及深度学习(包含matlab代码).pdf
神经网络可以使用中间层构建出多层抽象，正如在布尔电路中所做的那样。
如果进行视觉模式识别，那么第1 层的神经元可能学会识别边；第2 层的神经元可以在此基础上学会识别更加复杂的形状，例如三角形或矩形；第3 层将能够识别更加复杂的形状，以此类推。
有了这些多层抽象，深度神经网络似乎可以学习解决复杂的模式识别问题。
正如电路示例所体现的那样，理论研究表明深度神经网络本质上比浅层神经网络更强大。
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF+代码分析
《深入浅出神经网络与深度学习》PDF中文，249页；PDF英文，292页；配套代码。
提取码: 6sgh
以技术原理为导向，辅以MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。
学完后，将能够通过编写Python 代码来解决复杂的模式识别问题。
神经网络与深度学习技术在智能检索中的应用
神经网络与深度学习技术在智能检索中的应用随着互联网的迅速发展，信息的量与质大大增加。
但是与此同时，信息检索也面临着越来越大的挑战，因为用户需要花费大量的时间来寻找他们需要的信息。
对于传统的基于关键字检索的方式，每个关键字之间都是等价的，不会考虑它们之间的相关性和语义关系。
因此，研究新的智能检索技术是刻不容缓的任务。
神经网络与深度学习技术在智能检索中的应用，是一个热点话题。
一、神经网络与深度学习简介神经网络与深度学习是一种机器学习技术，它通过对复杂数据集的学习，来模拟人类感知和决策的过程。
神经网络与深度学习已经被广泛应用于图像和文字识别、自然语言处理、语音识别和智能检索等领域。
神经网络和深度学习技术的突破，是由于它们能够自动获取特征，这使得它们能够处理大量的非结构化数据，并对其进行有效的分析和理解。
二、智能检索技术的瓶颈关键字检索是目前应用广泛的检索技术。
但是，关键字检索面临着一些挑战。
首先，关键字检索不能很好地处理信息的语义，导致精度低。
其次，关键字检索的结果不可控，只能获取相应的文档，用户需要进行进一步的浏览和筛选才能得到自己想要的结果。
除此之外，关键字检索对于一些特定领域的信息，如医学和法律等，需要高度专业的词汇和知识。
三、神经网络和深度学习技术在智能检索中的应用与关键字检索不同，神经网络和深度学习技术可以自动对信息语义进行理解，因此能够提供更具针对性的搜索结果。
例如，在文本检索中，神经网络和深度学习技术能够自动寻找文本中的主题，识别出文档中的实体和事件，从而更好地理解和处理信息。
其次，神经网络和深度学习技术能够根据用户的历史搜索和行为，对搜索结果进行个性化推荐，从而使得搜索结果更加符合用户的需求。
在多媒体检索中，神经网络和深度学习技术能够自动从图像、音频和视频中抽取出特征，来帮助用户完成相关信息的搜索和检索。
此外，神经网络和深度学习技术能够帮助解决传统关键字检索所面临的专业术语方面的问题，在医学和法律等领域发挥着独特的优势。
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神经网络及深度学习简介及其应用 An Introduction to Neural Network and
Deep Learning and Its Application
学 生： 导 师： 专 业：
雷文辉 刘 宇 教授
工业工程
2016年10月
概述
1. 课题背景及意义
2. 主要内容
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Reliability Research Group
传统神经学习训练的卷积神经网络。
燕乐存将有监督的反向传播算法应用于这一架构。事实上，从反向传播算 法自20世纪70年代提出以来，不少研究者都曾试图将其应用于训练有监督 的深度神经网络，但最初的尝试大都失败。赛普·霍克赖特在其博士论文 中将失败的原因归结为梯度消失，这一现象同时在深度前馈神经网络和递
激励函数（Activity Rule）： 大部分神 经网络模型具有一个短时间尺度的动力 学规则，来定义神经元如何根据其他神 经元的活动来改变自己的激励值。一般 激励函数依赖于网络中的权重（即该网
络的参数）。
学习规则（Learning Rule）：学习规则指 定了网络中的权重如何随着时间推进而调 整。这一般被看做是一种长时间尺度的动 力学规则。一般情况下，学习规则依赖于 神经元的激励值。它也可能依赖于监督者
不如较浅层网络。
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Reliability Research Group
深度学习框架
基本概念
深度学习的基础是机器学习中的分散表示（distributed representation）。 分散表示假定观测值是由不同因子相互作用生成。在此基础上，深度学习 进一步假定这一相互作用的过程可分为多个层次，代表对观测值的多层抽 象。不同的层数和层的规模可用于不同程度的抽象。
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Reliability Research Group
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Reliability Research Group
人工神经网络
定义：在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写 NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统， 特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估 计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下 人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。 现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。
深度学习运用了这分层次抽象的思想，更高层次的概念从低层次的概念 学习得到。这一分层结构常常使用贪婪算法逐层构建而成，并从中选取有 助于机器学习的更有效的特征.
不少深度学习算法都以无监督学习的形式出现，因而这些算法能被应用 于其他算法无法企及的无标签数据，这一类数据比有标签数据更丰富，也 更容易获得。这一点也为深度学习赢得了重要的优势。
归神经网络中出现，后者的训练过程类似深度网络。 在分层训练的过程中，本应用于修正模型参数的误差随着层数的增加
指数递减，这导致了模型训练的效率低下。
理论上而言，参数越多的模型复杂度越高，“容量”也就越大，也就意
味着它能完成更复杂的学习任务。神经网络的层数直接决定了它对现实的 刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数。但是随着神经 网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解（即过拟合，在训 练样本上有很好的拟合效果，但是在测试集上效果很差），并且这个“陷 阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络，性能还
函数。形式为：
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Reliability Research Group
BP神经网络
2、隐含层的输出 如上面的三层BP网络所示，隐含层的输出
为
3、输出层的输出
4、误差的计算 我们取误差公式为：
其中 为期望输出。我们记 ，则 可以表示为
5、权值的更新
权值的更新公式为：
6、偏置的更新
偏置的更新公式为：
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Reliability Research Group
网络结构
典型的神经网络具有以下三个 部分：
结构 （Architecture）： 结构指定了网络中 的变量和它们的拓扑关系。例如，神经网
络中的变量可以是神经元连接的权重 （weights）和神经元的激励值（activities of
the neurons）。
提供的目标值和当前权重的值。
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Reliability Research Group
举例
BP（Back Propagation）神经网络
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其 主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反 向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层 的神经网络模型：
BP神经网络的过程主要分为两 个阶段，第一阶段是信号的前 向传播，从输入层经过隐含层， 最后到达输出层；第二阶段是 误差的反向传播，从输出层到 隐含层，最后到输入层，依次 调节隐含层到输出层的权重和 偏置，输入层到隐含层的权重 和偏置。
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Reliability Research Group
BP神经网络
在知道了BP神经网络的特点后，我们需要依据信号的前 向传播和误差的反向传播来构建整个网络。
1、网络的初始化 假设输入层的节点个数为 ，隐含层的节点个数 为 ，输出层的节点个数为 。输入层到隐含层的权 重 ，隐含层到输出层的权重为 ，输入层到隐含 层的偏置为 ，隐含层到输出层的偏置为 。学习速 率为 ，激励函数为 。其中激励函数为取Sigmoid
神经网络简介 深度学习框架简介
3. 应用实例 4. 总结
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Reliability Research Group
背景及意义
神经网络（Neural Network, NN）是机器学习的一个分支； 神经网络的基本理论形成于上世纪40年代后期，心理学家唐纳德·赫 布根据神经可塑性的机制创造了一种对学习的假说，现在称作赫布型 学习； 深度学习框架（Deep Learning）可以追溯到1980年福岛邦彦提出的 新认知机； 深度学习可以说是神经网络的品牌重塑；