注册网站的信息网站,获取网站开发语言,北京营销型网站定制,找人帮你做ppt的网站吗1.1 深度学习介绍
学习目标
目标 知道深度学习与机器学习的区别了解神经网络的结构组成知道深度学习效果特点 应用 无
区别 特征提取方面
机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的#xff0c;而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成#xff0c;它们通常将更简…1.1 深度学习介绍
学习目标
目标 知道深度学习与机器学习的区别了解神经网络的结构组成知道深度学习效果特点 应用 无
区别 特征提取方面
机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成它们通常将更简单的模型组合在一起通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型不需要人工设计特征提取环节。 深度学习算法试图从数据中学习高级功能这是深度学习的一个非常独特的部分。因此减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言领域(NLP) 深度学习应用场景
图像识别 物体识别场景识别车型识别人脸检测跟踪人脸关键点定位人脸身份认证 自然语言处理技术 机器翻译文本识别聊天对话 语音技术 语音识别
深度学习代表算法-神经网络
深度学习Deep Learning是机器学习的一个子领域它利用多层神经网络模型从大量数据中自动学习特征和模式以执行复杂的任务。这些任务包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。以下是关于深度学习的详细介绍
深度学习的基本概念
神经网络深度学习的核心是人工神经网络Artificial Neural Network, ANN它由许多节点或称为神经元组成这些节点按层次排列。每个神经元接收输入信号经过激活函数处理后产生输出信号。深度所谓的“深度”指的是网络中有多个隐藏层。更多的层数意味着网络可以学习到更加抽象和复杂的特征表示。参数学习通过调整网络中的权重weights和偏置biases使得网络能够最小化预测结果与真实标签之间的误差。
主要组件
输入层负责接收原始数据如图像像素值、音频波形等。隐藏层包含一个或多个中间层用于提取数据特征。每一层都应用线性变换加权求和和非线性激活函数来处理信息。输出层生成最终预测结果对于分类问题通常是类别概率分布对于回归问题则是连续值。损失函数Loss Function定义了预测值与实际值之间差异的度量标准目的是指导模型如何改进其性能。优化算法如随机梯度下降SGD、Adam 等用来更新网络参数以降低损失函数值。 正则化技术为了防止过拟合常用的技术包括 Dropout、L2 正则化等。
常见架构
卷积神经网络CNN主要用于处理具有网格结构的数据例如图像和视频。它们擅长捕捉空间局部相关性和平移不变性。循环神经网络RNN及其变体如 LSTM 和 GRU适用于序列数据如时间序列分析、文本生成等。它们能够记住过去的信息并影响当前的输出。自编码器Autoencoder用于无监督学习旨在重建输入数据本身常用于降维、特征学习和异常检测。生成对抗网络GAN由两个部分构成——生成器Generator和判别器Discriminator两者相互对抗训练用于生成逼真的合成数据。
应用场景
计算机视觉如图像分类、目标检测、语义分割等。自然语言处理NLP如机器翻译、情感分析、问答系统等。语音识别将语音转换为文本。推荐系统根据用户行为提供个性化推荐。医疗诊断辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
发展趋势
随着计算能力的提升特别是 GPU 的广泛应用、大数据集的可用性以及新算法的不断涌现深度学习正在快速发展并取得突破性的成果。同时研究者们也在探索更高效的架构设计、更好的泛化能力和更低的资源消耗以便让深度学习技术能够在更多领域得到应用。
深度学习的工具和框架
为了简化开发流程并加速研究进展出现了许多开源的深度学习库和平台
TensorFlow由谷歌开发支持分布式计算拥有庞大的社区支持。PyTorch来自Facebook AI Research以其灵活性和动态图机制受到欢迎。Keras提供了高层API接口易于上手可运行于 TensorFlow 或 Theano 之上。MXNet亚马逊主推的框架强调效率和扩展性。Caffe专注于卷积神经网络在早期的图像处理任务中表现出色。
总之随着硬件性能的提升以及大数据时代的到来深度学习已经成为解决复杂问题的强大工具。无论是学术界还是工业界都在积极探索如何更好地利用这项技术创造价值
神经网络
人工神经网络 Artificial Neural Network 简写为ANN也简称为神经网络NN。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结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层输出层以及隐藏层。 其中每层的圆圈代表一个神经元隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出输入层的神经元只是输入。
神经网络的特点 每个连接都有个权值同一层神经元之间没有连接神经元当中会含有激活函数最后的输出结果对应的层也称之为全连接层 神经网络是深度学习的重要算法用途在图像如图像的分类、检测和自然语言处理如文本分类、聊天等 那么为什么设计这样的结构呢首先从一个最基础的结构说起神经元。以前也称之为感知机。神经元就是要模拟人的神经元结构。 一个神经元通常具有多个树突主要用来接受传入信息而轴突只有一条轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。 神经网络理解案例
我们以票房预测的例子说明 输入影响票房的N个因素这里举例四个因素结果输出一个Y预测票房结果
为什么深度学习现在效果非常好 过去十多年得益于数字社会的发展积累了大量的数据。以前的一些算法到达了瓶颈期它们无法适用于大量的数据。大规模一直推动深度学习的发展进步。不仅仅是数据量的大算法模型规模越来越大等。
数据计算 训练网络需要GPU、TPU 算法 一些创新如ReLU激活函数
