[深度学习实践教程][吴微][电子课件] (8)[33页]
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深度学习
大数据
深度网络架构
高性能的计算能力
图1.8 深度学习三大核心要素图
15
第1章 深度学习基础 ❖1.2深度学习的三大核心要素 ❖1.大数据
图1.9 大数据时代传算法和深度学习算法准确率对比图
16
第1章 深度学习基础
❖1.2深度学习的三大核心要素 ❖2.深度网络架构 ❖所谓的深度网络架构，就是整个网络体系的构
图1.3例3 4
第1章 深度学习基础
❖1.1 人工智能、机器学习与深度学习 ❖1.1.1人工智能简介
❖ 人工智能有两种类型：强人工智能和弱人工智能。 ❖ 强人工智能：就是要使机器学习人的理解、学习和执
行任务的能力。 ❖ 弱人工智能：指用于自动化特定任务的软件。
5
第1章 深度学习基础
❖1.1 人工智能、机器学习与深度学习
深度学习实践教程
第1章 深度学习基础
1.1 人工智能、机器学习与深度学习 1.2 深度学习的三大核心要素 1.3 神经元与深度神经网络 1.4 神经网络中常用的激励函数 1.5 深度学习强大的原因
1.6 常见的深度学习框架 课上练习
2
第1章 深度学习基础
❖1.1 人工智能、机器学习与深度学习 ❖1.1.1人工智能简介
❖1.1.2 机器学习简介 ❖ 机器学习的广义概念：是指从已知数据中获得规律，
并利用规律对未知数据进行预测的方法。 ❖ 机器学习可用于：自然语言处理、图像识别、生物信
息学以及风险预测等，已在工程学、经济学以及心理 学等多个领域。 ❖ 机器学习是一种统计学习方法，机器人和计算机等机 器需要使用大量数据进行学习，从而提取出所需的信 息。
建方式和拓扑连接结构，目前最常用的有3种 ：全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络 和生成对抗网络。
大数据
深度网络架构
高性能的计算能力
图1.8 深度学习三大核心要素图
15
第1章 深度学习基础 ❖1.2深度学习的三大核心要素 ❖1.大数据
图1.9 大数据时代传算法和深度学习算法准确率对比图
16
第1章 深度学习基础
❖1.2深度学习的三大核心要素 ❖2.深度网络架构 ❖所谓的深度网络架构，就是整个网络体系的构
图1.3例3 4
第1章 深度学习基础
❖1.1 人工智能、机器学习与深度学习 ❖1.1.1人工智能简介
❖ 人工智能有两种类型：强人工智能和弱人工智能。 ❖ 强人工智能：就是要使机器学习人的理解、学习和执
行任务的能力。 ❖ 弱人工智能：指用于自动化特定任务的软件。
5
第1章 深度学习基础
❖1.1 人工智能、机器学习与深度学习
深度学习实践教程
第1章 深度学习基础
1.1 人工智能、机器学习与深度学习 1.2 深度学习的三大核心要素 1.3 神经元与深度神经网络 1.4 神经网络中常用的激励函数 1.5 深度学习强大的原因
1.6 常见的深度学习框架 课上练习
2
第1章 深度学习基础
❖1.1 人工智能、机器学习与深度学习 ❖1.1.1人工智能简介
❖1.1.2 机器学习简介 ❖ 机器学习的广义概念：是指从已知数据中获得规律，
并利用规律对未知数据进行预测的方法。 ❖ 机器学习可用于：自然语言处理、图像识别、生物信
息学以及风险预测等，已在工程学、经济学以及心理 学等多个领域。 ❖ 机器学习是一种统计学习方法，机器人和计算机等机 器需要使用大量数据进行学习，从而提取出所需的信 息。
建方式和拓扑连接结构，目前最常用的有3种 ：全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络 和生成对抗网络。
深度学习介绍 ppt课件
自编码器的建立
建立AutoEncoder的方法是：
对于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（隐含节点表示特 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
hi
yi
SAE网络每一次训练输入都会得到映射后的 与解码后的 。通过对代价函数的最优
深层带来的好处
为什么采用层次网络
预训练与梯度消失现象
主要内容
自编码器结构
单层自动编码器网络（AutoEncoder）实质上是一个三层的反向传播神经网络。它逐 层采用无监督学习的方式，不使用标签调整权值，将输入映射到隐含层上，再经过反 变换映射到输出上，实现输入输出的近似等价。
X1 X2 X3 X4 X5 +1
RBM网络有几个参数，一个是可视层与隐含 层之间的权重矩阵，一个是可视节点的偏移 量b，一个是隐含节点的偏移量c，这几个参 数决定了RBM网络将一个m维的样本编码成 一个什么样的n维的样本。
受限玻尔兹曼机
RBM介绍
RBM训练
一般地，链接权重Wij可初始化为来自正态分布N(0,0.01)的随机数，隐 单元的偏置cj初始化为0； 对于第i个可见单元，偏置bj初始化为log[pi/(1-pi)] 。pi表示训练样本中 第i个特征处于激活状态所占的比率 学习率epsilon至关重要，大则收敛快，但是算法可能不稳定。小则 慢。为克服这一矛盾引入动量，使本次参数值修改的方向不完全由当 前样本似然函数梯度方向决定，而是上一次参数值修改方向与本次梯 度方向的结合可以避免过早的收敛到局部最优点
激活函数
y f (x)
深度学习技术介绍PPT课件
根据Marr(1982)年理论，理解一个信息处理系统，具有三个被称为分析层面的内容： 计算理论(computational theory)对应计算目标和任务的抽象定义。 表示和算法(representation and algorithm)是关于输人和输出如何表示和从输入到输
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
29
29
M40 GPU加速特性
30
GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
31
31
最优连接数量：4
32
32
目前的GPU使用方案
33
33
CPU困境
34
机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简 单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法 规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的 例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆 盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
29
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M40 GPU加速特性
30
GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
31
31
最优连接数量：4
32
32
目前的GPU使用方案
33
33
CPU困境
34
机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简 单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法 规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的 例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆 盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
[深度学习实践教程][吴微][电子课件] (7)[25页]
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图4.3 一元线性回归
5
第4章 线性回归和逻辑回归 ❖4.2 线性回归模型
6
第4章 线性回归和逻辑回归 ❖4.3 一元线性回归的实现
❖ 其思路是先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性 函数，然后预测这个函数训练的好与不好，挑出最好的函数。 再用这个最好的函数完成预测。
7
第4章 线性回归和逻辑回归
图4.1 回归示例
3
第4章 线性回归和逻辑回归
❖4.1 回归
回归
线性回归
一元线性回归 多元线性回归
广义线性回归
逻辑回归 对数回归
非线性回归
图4.2 回归分类
4
第4章 线性回归和逻辑回归 ❖4.2 线性回归模型
❖ 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上 变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广 泛。
4.6.2逻辑回归中的损失函数
13
第4章 线性回归和逻辑回归 ❖4.6逻辑回归
4.6.3逻辑回归的代码实现 主要的步骤：导入需要的包，然后准备数据，定义模型、
定义损失函数和优化器、训练模型、得到结果。
14
课堂练习
（1）回归分成线性回归、广义线性回归和 。
❖ 答案：非线性回归
课堂练习
（2）从几何上讲，梯度其实就是函数变化增加最
深度学习实践教程
第4章 线性回归和逻辑回归
4.1 回归 4.2 线性回归模型 4.3 一元线性回归的实现 4.4 梯度及梯度下降作 4.5 多元线性回归实现
4.6逻辑回归 课上练习
2
第4章 线性回归和逻辑回归
❖4.1 回归
身高（英寸）
74
父母身高 孩子身高
72
5
第4章 线性回归和逻辑回归 ❖4.2 线性回归模型
6
第4章 线性回归和逻辑回归 ❖4.3 一元线性回归的实现
❖ 其思路是先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性 函数，然后预测这个函数训练的好与不好，挑出最好的函数。 再用这个最好的函数完成预测。
7
第4章 线性回归和逻辑回归
图4.1 回归示例
3
第4章 线性回归和逻辑回归
❖4.1 回归
回归
线性回归
一元线性回归 多元线性回归
广义线性回归
逻辑回归 对数回归
非线性回归
图4.2 回归分类
4
第4章 线性回归和逻辑回归 ❖4.2 线性回归模型
❖ 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上 变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广 泛。
4.6.2逻辑回归中的损失函数
13
第4章 线性回归和逻辑回归 ❖4.6逻辑回归
4.6.3逻辑回归的代码实现 主要的步骤：导入需要的包，然后准备数据，定义模型、
定义损失函数和优化器、训练模型、得到结果。
14
课堂练习
（1）回归分成线性回归、广义线性回归和 。
❖ 答案：非线性回归
课堂练习
（2）从几何上讲，梯度其实就是函数变化增加最
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第4章 线性回归和逻辑回归
4.1 回归 4.2 线性回归模型 4.3 一元线性回归的实现 4.4 梯度及梯度下降作 4.5 多元线性回归实现
4.6逻辑回归 课上练习
2
第4章 线性回归和逻辑回归
❖4.1 回归
身高（英寸）
74
父母身高 孩子身高
72
[深度学习实践教程][吴微][电子课件] (5)[23页]
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A. 截断 B.退化C.扩大范围D.补充
答案：A
课堂练习
（5）Kaggle是一个什么网站（）。 A.开放数据集网站 B.大数据数据集网站 C.论文检索网站 D.期刊网站
答案：A
❖ RNN的网络结构图。左边是通常表示，右边是左边展开后的。
o
ot-1
ot
ot+1
V s
U x
W 展开
V
St-1 W
V St
W
W
U
U
V St+1
W U
xt-1
xt
xt+1
6
第7章 循环神经网络 ❖7.2 循环神经网络原理
❖ RNN也可以有很深的网络，而且信息可以前向流动或向前后 两侧流动.
❖ 图7.5 双向RNN
深度学习实践教程
第7章 循环神经网络
7.1前馈神经网络和循环神经网络 7.2 循环神经网络原理 7.3 长短时记忆网络 课上练习
2
第7章 循环神经网络 ❖7.1前馈神经网络和循环神经网络
前馈神经网络
循环神经网络
图7.1前馈神经网络和神循环经网络信息流对比图
3
第7章 循环神经网络
❖7.2 循环神经网络原理
❖ 循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络，即一个序 列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会 对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层 之间的节点是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的 输出还包括上一时刻隐藏层的输出。
4
第7章 循环神经网络
❖7.2 循环神经网络原理
7
第7章 循环神经网络
❖7.3 长短时记忆网络
❖ 7.3.1长短时记忆网络原理
答案：A
课堂练习
（5）Kaggle是一个什么网站（）。 A.开放数据集网站 B.大数据数据集网站 C.论文检索网站 D.期刊网站
答案：A
❖ RNN的网络结构图。左边是通常表示，右边是左边展开后的。
o
ot-1
ot
ot+1
V s
U x
W 展开
V
St-1 W
V St
W
W
U
U
V St+1
W U
xt-1
xt
xt+1
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第7章 循环神经网络 ❖7.2 循环神经网络原理
❖ RNN也可以有很深的网络，而且信息可以前向流动或向前后 两侧流动.
❖ 图7.5 双向RNN
深度学习实践教程
第7章 循环神经网络
7.1前馈神经网络和循环神经网络 7.2 循环神经网络原理 7.3 长短时记忆网络 课上练习
2
第7章 循环神经网络 ❖7.1前馈神经网络和循环神经网络
前馈神经网络
循环神经网络
图7.1前馈神经网络和神循环经网络信息流对比图
3
第7章 循环神经网络
❖7.2 循环神经网络原理
❖ 循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络，即一个序 列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会 对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层 之间的节点是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的 输出还包括上一时刻隐藏层的输出。
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第7章 循环神经网络
❖7.2 循环神经网络原理
7
第7章 循环神经网络
❖7.3 长短时记忆网络
❖ 7.3.1长短时记忆网络原理
[深度学习实践教程][吴微][电子课件] (6)[28页]
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深度学习实践教程
第3章 PyTorch基础
3.1张量是什么 3.2 Tensor的创建 3.3 Tensor的调整形状操作 3.4 ensor的加、减、乘、除、取绝对值操作 3.5 Tensor的比较操作
3.6 Tensor的数理统计操作 3.7 Tensor与Numpy的互相转换操作
2
第3章 PyTorch基础
课堂练习
❖ （3）用
查看Tensor的数据类型，用
查看元素个数。
答案：dtype numel( )
❖ （4）用 尺寸。
课堂练习
函数或 可以查看Tensor的
❖答案：size( ) shape
课堂练习
❖（5）NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的 维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提 供大量的数学函数库。Tensor类似于Numpy 的。
15
第3章 PyTorch基础 ❖3.10 Tensor 的索引操作
❖ Tensor支持与numpy.ndarray类似的索引操作，下面通过 一些例子讲解常用的索引操作。如无特殊说明，索引出来的结 果与原Tensor共享内存，即修改一个，另一个也会跟着改。
16
第3章 PyTorch基础 ❖3.11 把Tensor 移到GPU上去
14
第3章 PyTorch基础
❖3.9 Tensor 的裁剪操作
❖ clamp(x,min,max)对Tensor中的元素进行范围过滤，不符 合条件的可以把它变换到范围内部（边界）上，常用于梯度裁 剪（gradient clipping），即在发生梯度离散或者梯度爆炸 时对梯度的处理。x是一个Tensor，min、max是两个标量 ，如果x<min，返回min；如果min<x<max，返回x；如 果x>max，返回max。
第3章 PyTorch基础
3.1张量是什么 3.2 Tensor的创建 3.3 Tensor的调整形状操作 3.4 ensor的加、减、乘、除、取绝对值操作 3.5 Tensor的比较操作
3.6 Tensor的数理统计操作 3.7 Tensor与Numpy的互相转换操作
2
第3章 PyTorch基础
课堂练习
❖ （3）用
查看Tensor的数据类型，用
查看元素个数。
答案：dtype numel( )
❖ （4）用 尺寸。
课堂练习
函数或 可以查看Tensor的
❖答案：size( ) shape
课堂练习
❖（5）NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的 维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提 供大量的数学函数库。Tensor类似于Numpy 的。
15
第3章 PyTorch基础 ❖3.10 Tensor 的索引操作
❖ Tensor支持与numpy.ndarray类似的索引操作，下面通过 一些例子讲解常用的索引操作。如无特殊说明，索引出来的结 果与原Tensor共享内存，即修改一个，另一个也会跟着改。
16
第3章 PyTorch基础 ❖3.11 把Tensor 移到GPU上去
14
第3章 PyTorch基础
❖3.9 Tensor 的裁剪操作
❖ clamp(x,min,max)对Tensor中的元素进行范围过滤，不符 合条件的可以把它变换到范围内部（边界）上，常用于梯度裁 剪（gradient clipping），即在发生梯度离散或者梯度爆炸 时对梯度的处理。x是一个Tensor，min、max是两个标量 ，如果x<min，返回min；如果min<x<max，返回x；如 果x>max，返回max。
深度学习ppt课件
详细描述
目前深度学习在可解释性、过拟合、模型泛化等方面仍存在一些问题，未来将有更多研究关注这些领域，以推动 深度学习的理论发展。
更广泛的应用领域
总结词
随着深度学习技术的不断成熟，未来将有更多领域应用深度学习技术，实现智能 化升级。
详细描述
目前深度学习已经在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著成果 ，未来还将拓展到医疗、金融、工业等领域，为各行业带来智能化变革。
。
反向传播算法
反向传播算法是训练神经网络的关键步骤，它通过计算输出层与真实值之间的误差 来逐层反向传播误差。
在反向传播过程中，根据梯度下降算法更新每一层的权重参数，以逐渐减小误差。
反向传播算法通过不断地迭代更新权重，使得神经网络的预测结果逐渐接近真实值 。
卷积神经网络
01
卷积神经网络（CNN）是专门针对图像处理而设计 的神经网络结构。
游戏策略优化
利用深度学习技术，可以优化游戏策略，提 高游戏胜率。
角色行为模拟
通过深度学习，AI可以模拟角色的行为和决 策，使游戏更加真实和有趣。
游戏推荐系统
基于深度学习的推荐系统可以根据玩家的喜 好和行为，推荐合适的游戏。
推荐系统
个性化推荐
利用深度学习技术，可以实现对用户 进行个性化推荐，提高用户满意度和 忠诚度。
集成学习
将多个模型的预测结果组合起来，提高模型 的泛化能力。
Dropout
在训练过程中随机丢弃一部分神经元，以增 加模型的泛化能力。
计算资源问题
分布式计算
利用多台计算机或GPU进行并行计算， 加速训练过程。
硬件优化
优化GPU等硬件设备，提高计算效率 。
模型压缩
通过剪枝、量化等方式减小模型大小 ，降低计算复杂度。
《深度学习介绍》课件
强化学习
推荐系统和强化学习是深度学习在智能推荐和决策领域的重要应用，能够提高推荐和决策的准确性和智能化水平。
总结
06
CHAPTER
深度学习的未来展望
随着深度学习在各领域的广泛应用，对模型的可解释性需求日益增强。未来研究将致力于开发更透明的模型，通过可视化、解释性图谱等技术，帮助用户理解模型决策过程。
池化层用于降低数据的维度，减少计算量和过拟合的风险。常用的池化方法有最大池化和平均池化等。
池化层
激活函数
03
CHAPTER
深度学习的主要模型
1
2
3
卷积神经网络是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。
CNN通过局部连接、权重共享和下采样等策略，实现对输入数据的逐层特征提取和抽象。
《深度学习介绍》ppt课件
目录
深度学习概述深度学习的基本原理深度学习的主要模型深度学习的训练技巧深度学习的应用实例深度学习的未来展望
01
CHAPTER
深度学习概述ຫໍສະໝຸດ ABCD
自动驾驶
用于车辆控制、障碍物检测等自动驾驶系统的关键技术。
推荐系统
用于个性化推荐、广告投放等商业应用。
自然语言处理
用于机器翻译、文本分类、情感分析等任务。
防止模型在验证集上过拟合
当模型在验证集上的性能停止提升时，应停止训练并保存模型。早停法可以防止模型在训练集上过拟合。同时，定期保存模型权重也有助于后续的重训练或迁移学习。
05
CHAPTER
深度学习的应用实例
自然语言处理
利用深度学习技术对自然语言文本进行分析和处理，例如机器翻译、情感分析等。
DBN在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有一定的应用价值。
推荐系统和强化学习是深度学习在智能推荐和决策领域的重要应用，能够提高推荐和决策的准确性和智能化水平。
总结
06
CHAPTER
深度学习的未来展望
随着深度学习在各领域的广泛应用，对模型的可解释性需求日益增强。未来研究将致力于开发更透明的模型，通过可视化、解释性图谱等技术，帮助用户理解模型决策过程。
池化层用于降低数据的维度，减少计算量和过拟合的风险。常用的池化方法有最大池化和平均池化等。
池化层
激活函数
03
CHAPTER
深度学习的主要模型
1
2
3
卷积神经网络是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。
CNN通过局部连接、权重共享和下采样等策略，实现对输入数据的逐层特征提取和抽象。
《深度学习介绍》ppt课件
目录
深度学习概述深度学习的基本原理深度学习的主要模型深度学习的训练技巧深度学习的应用实例深度学习的未来展望
01
CHAPTER
深度学习概述ຫໍສະໝຸດ ABCD
自动驾驶
用于车辆控制、障碍物检测等自动驾驶系统的关键技术。
推荐系统
用于个性化推荐、广告投放等商业应用。
自然语言处理
用于机器翻译、文本分类、情感分析等任务。
防止模型在验证集上过拟合
当模型在验证集上的性能停止提升时，应停止训练并保存模型。早停法可以防止模型在训练集上过拟合。同时，定期保存模型权重也有助于后续的重训练或迁移学习。
05
CHAPTER
深度学习的应用实例
自然语言处理
利用深度学习技术对自然语言文本进行分析和处理，例如机器翻译、情感分析等。
DBN在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有一定的应用价值。
TensorFlow2深度学习实战全书电子教案完整版课件
对于这样的问题，人们提出了多个基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的方法，这 些方法有着非常优秀的性能。 ➢ 在使用卷积神经网络进行物体检测的方法中，有一种叫作R-CNN的方法，R-CNN是较早运用在物体检测 上的，方法较为成熟，且运用R-CNN算法可以提高训练和测试的速度，同时提高检测精度，R-CNN由图 像输入层、候选特征提取层、卷积神经网络计算特征层和分类区域层组成。
➢ 除此之外，谷歌图书通过文字识别技术将扫描的图书数字化，从而实现图书内容的搜索功能。
深度学习与应用技术
2. 深度学习与自然语言处理
➢ 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学中令人兴奋的领域，涉及人类交流。它 包含机器理解，解释和生成人类语言的方法。
进行字切分。 ➢ 将提取的用户手写体字形特征向量与计算机的字形特征向量进行匹配，并建立用户手写体与计算机字体的
对应关系，生成计算机可识别的文字。
深度学习常见应用
14. 图像分类
➢ 图像分类的核心是从给定的分类集合中，给图像 分配一个标签的任务。
➢ 实际上，图像分类是分析一个输入图像并返回一 个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可 能类别集。
人、生物信息处理、化学、网络广告投放、医学自动诊断和金融等各大领域均有应用。
深度学习应用技术
1. 深度学习与计算机视觉
➢ 计算机视觉是深度学习技术最早取得突破性成就的领域。从2012年到2015年间，通过对深度学习算法的不 断研究，在ImageNet数据集上实现图像分类的错误率以较大的速度递减，这说明深度学习完全打破了传统 机器学习算法在图像分类上的瓶颈，使得图像分类问题得到了更好的解决。
➢ 除此之外，谷歌图书通过文字识别技术将扫描的图书数字化，从而实现图书内容的搜索功能。
深度学习与应用技术
2. 深度学习与自然语言处理
➢ 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学中令人兴奋的领域，涉及人类交流。它 包含机器理解，解释和生成人类语言的方法。
进行字切分。 ➢ 将提取的用户手写体字形特征向量与计算机的字形特征向量进行匹配，并建立用户手写体与计算机字体的
对应关系，生成计算机可识别的文字。
深度学习常见应用
14. 图像分类
➢ 图像分类的核心是从给定的分类集合中，给图像 分配一个标签的任务。
➢ 实际上，图像分类是分析一个输入图像并返回一 个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可 能类别集。
人、生物信息处理、化学、网络广告投放、医学自动诊断和金融等各大领域均有应用。
深度学习应用技术
1. 深度学习与计算机视觉
➢ 计算机视觉是深度学习技术最早取得突破性成就的领域。从2012年到2015年间，通过对深度学习算法的不 断研究，在ImageNet数据集上实现图像分类的错误率以较大的速度递减，这说明深度学习完全打破了传统 机器学习算法在图像分类上的瓶颈，使得图像分类问题得到了更好的解决。
精品课件-基于学习的图像增强技术(吴炜)-第8章
在训练样本库中存在对应的高分辨率图像和低分辨率图像。 首先将低分辨率图像进行插值(例如通过最近邻插值)放大到与 高分辨率图像相同的分辨率。 在训练集中只需要存储高分辨率 图像和插值放大的低分辨率图像的差值,在复原时也只需要复原 出它们的差值部分。 这个差值部分就是超分辨率希望获取的高 频信息。 中频信息提取时,先对低分辨率图像进行插值(例如通 过最近邻插值)放大,然后通过对放大后的图像提取高斯差分 (Difference of Gaussian,DoG)特征,以获取中频信息。 高斯 差分是两幅高斯图像的差,具体来讲就是图像在不同参数下的高 斯滤波结果相减,得到DoG特征图。 图8-5是车牌图像以及其特 征提取的结果。
8.2 特 征 表 示 超分辨率的任务是恢复出低分辨率图像丢失的高频信息。 由于预测低分辨率图像丢失的高频信息时低频部分提供的信息 有限,而中频部分能提供更多的有用信息,因此可以认为最高频 信息条件独立于最低频信息, 因此一般认为
P(H M, L) P(H M)
(8-9)
第八章 基于马尔可夫随机场的超分辨率技术研究
第八章 基于马尔可夫随机场的超分辨率技术研究
图8-8 实验一中使用的部分低分辨率人脸图像和高分辨率人脸图像
第八章 基于马尔可夫随机场的超分辨率技术研究
图8-9为MRF模型的学习算法的实验结果和插值算法的比较 图。 从该图中可以看出两种插值算法的复原图像都较为平滑, 明显缺少高频信息,图像看起来较为模糊。 而MRF模型的学习算 法的实验结果能够较好地恢复出图像的高频细节,其复原效果远 远优于插值算法。 从人眼的感官来说,MRF模型的学习算法的复 原结果与真实的高分辨率图像极为相似,而通过插值算法对图像 进行插值放大的结果与真实的高分辨率图像存在较大的差异,并 且可以明显地看出人为放大的痕迹。
8.2 特 征 表 示 超分辨率的任务是恢复出低分辨率图像丢失的高频信息。 由于预测低分辨率图像丢失的高频信息时低频部分提供的信息 有限,而中频部分能提供更多的有用信息,因此可以认为最高频 信息条件独立于最低频信息, 因此一般认为
P(H M, L) P(H M)
(8-9)
第八章 基于马尔可夫随机场的超分辨率技术研究
第八章 基于马尔可夫随机场的超分辨率技术研究
图8-8 实验一中使用的部分低分辨率人脸图像和高分辨率人脸图像
第八章 基于马尔可夫随机场的超分辨率技术研究
图8-9为MRF模型的学习算法的实验结果和插值算法的比较 图。 从该图中可以看出两种插值算法的复原图像都较为平滑, 明显缺少高频信息,图像看起来较为模糊。 而MRF模型的学习算 法的实验结果能够较好地恢复出图像的高频细节,其复原效果远 远优于插值算法。 从人眼的感官来说,MRF模型的学习算法的复 原结果与真实的高分辨率图像极为相似,而通过插值算法对图像 进行插值放大的结果与真实的高分辨率图像存在较大的差异,并 且可以明显地看出人为放大的痕迹。
深度学习课件-第2讲：深度学习基础
=
1
exp
2 2
1
− 2
2
−
2
由精度参数化（Parametrized by precision）:
; , −1
=
exp
2
1
−
2
−
2
高斯分布
多元高斯分布
由协方差矩阵参数化（Parametrized by covariance
matrix）:
1
exp
(2) det(σ)
摩尔-彭若斯广义逆
+
=
• 方程组解的情况包括:
― 仅有一个解：此时摩尔-彭若斯广义逆矩阵与逆矩阵相
同
― 无解：此时会给出解的最小误差 −
― 多个解：此时会给出范数最小的解
2
迹（Trace）
= ,
矩阵的迹的性质：
+ = +
自信息:
= −log ()
信息熵:
H = ~
= ~ log ()
KL散度:
∥ = ~
= ~ − ()
KL散度是不对称的
∗ = ∥
∗ = ∥
1979 – deep neocognitron, convolution, Fukushima
1987 – autoencoder, Ballard
1989 – convolutional neural networks (CNN), Lecun
1991 – deep recurrent neural networks (RNN), Schmidhuber
深度学习-备课PPT课件
• 通常情况下，集合是分两步构建的。 首先，生成许多基础学习器， 这些基础学习器可以以并行样式或序列样式生成，序列样式即基础学 习器的生成影响后续学习器的生成。 然后，将基础学习器结合使用， 其中最流行的组合方案是用于分类的多数投票和用于回归的加权平均。
-
22 为什么集合优于单个
• 第一个原因是，训练数据可能无法提供足够的信息来选择单一的最佳学习器。例如， 可能有许多学习器在训练数据集上的表现同样出色。因此，结合这些学习器可能是更好 的选择。
-
28 12.DROPOUT
• 深度学习领域大神Hinton，在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出了，在 每次训练的时候，让一部分的特征检测器停止工作，这样可以提高网 络的泛化能力，Hinton又把它称之为dropout。
• ——Dietterich
-
23
模型平均如何奏效：不同模型不会在测试集上产生完全相同的误差。
•
-
24 BAGGING（装袋）方法
• Bagging是一种允许重复多次使用同一种模型、训练算法和目 标函数的方法。
• ① 根据均匀概率分布从数据中重复抽样（有放回）每个抽样 生成的自助样本集上，训练一个基分类器；对训练过的分类 器进行投票，将测试样本指派到得票最高的类中。
-
35
-
36 MODEL DESCRIPTION
-
37
没有Dropout的神经网络
有Dropout的神经网络
上面公式中Bernoulli函数，是为了以概率p，随机生成一个0、1的向量。
-
-
22 为什么集合优于单个
• 第一个原因是，训练数据可能无法提供足够的信息来选择单一的最佳学习器。例如， 可能有许多学习器在训练数据集上的表现同样出色。因此，结合这些学习器可能是更好 的选择。
-
28 12.DROPOUT
• 深度学习领域大神Hinton，在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出了，在 每次训练的时候，让一部分的特征检测器停止工作，这样可以提高网 络的泛化能力，Hinton又把它称之为dropout。
• ——Dietterich
-
23
模型平均如何奏效：不同模型不会在测试集上产生完全相同的误差。
•
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24 BAGGING（装袋）方法
• Bagging是一种允许重复多次使用同一种模型、训练算法和目 标函数的方法。
• ① 根据均匀概率分布从数据中重复抽样（有放回）每个抽样 生成的自助样本集上，训练一个基分类器；对训练过的分类 器进行投票，将测试样本指派到得票最高的类中。
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35
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36 MODEL DESCRIPTION
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37
没有Dropout的神经网络
有Dropout的神经网络
上面公式中Bernoulli函数，是为了以概率p，随机生成一个0、1的向量。
-
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第二步：定义带有激活函数和批标准化的网络。 第三步：对数据进行标准化预处理。 第四步：下载MNIST数据集。 第五步：导入网络、定义损失函数和优化方法。 第六步：训练网络模型，测试网络 第七步：测试网络
22
课堂练习
❖（1）写出下面网络有 层，有 层隐藏层 ，输入层有 个神经元，输出层有 个神经 元。
输入 层
隐藏层 1
❖ 答案：3、2、3、1
隐藏层 2
输出层Leabharlann 课堂练习❖ （2）通过PyTorch内置函数torchvision.
datasets.MNIST导入数据集。里面的参数
x64
层1
. . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
层2 神经元
. . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
输入层
隐藏层
图5.8 分类数字的多层网络示意图
10
.
层L 输出
y0
.
y.1
.
.
.
.
.
.
.
.
.
y. 9
输出层
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.3 softmax与交叉熵
❖ 交叉熵是用来衡量两个概率分布的距离（也可以叫差别)。 交 叉熵数值越小说明两个概率分布越接近。[概率分布：即[0.1， 0.5，0.2，0.1，0.1]，每个类别的概率都在0-1，且加起来 为1]。若有两个概率分布p(x)和q(x)，通过q来表示p的交叉 熵为：
16
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.5计算机视觉工具包：torchvision
torchvision还提供了两个常用的函数。 一个是make_grid，它能将多张图片拼接成一个网格中。 另一个是save_img，它能将Tensor保存成图片。
17
第5章 多层全连接神经网络
❖5.5计算机视觉工具包：torchvision
19
第5章 多层全连接神经网络
❖5.6用全连接神经网络实现多分类
5.6.2全连接识别MNIST手写数字
MNIST数据集是一个非常出名的数据集，基本上很多网络都将 其作为一个测试的标准，其来自美国国家标准与技术研究所， National Institute of Standards and Technology (NIST)。训练集（training set） 由来自250个不同人手写 的数字构成，其中50% 是高中学生，50% 来自人口普查局 （the Census Bureau）的工作人员，一共有 60000 张图 片。 测试集（test set）也是同样比例的手写数字数据，一 共有10000张图片。图5.11就是数据集中的一些数字图片。
20
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.6用全连接神经网络实现多分类
5.6.2全连接识别MNIST手写数字
21
第5章 多层全连接神经网络
❖5.6用全连接神经网络实现多分类
5.6.2全连接识别MNIST手写数字
第一步：导入要用的包、定义超参数，比如训练中每批多少图片 （batch_size），学习率（learning_rate），迭代次数 num epoches。
❖ softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数 Sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率 的形式展现出来。
8
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.3 softmax与交叉熵
9
第5章 多层全连接神经网络
❖5.3 softmax与交叉熵
8 位
8位
输入
x1
x2
. . . . . .
深度学习实践教程
第5章 多层全连接神经网络
5.1 全连接神经网络（FC） 5.2多分类问题 5.3 softmax与交叉熵 5.4反向传播算法 5.5计算机视觉工具包：torchvision
5.6用全连接神经网络实现多分类 课上练习
2
第5章 多层全连接神经网络
❖5.1 全连接神经网络（FC）
❖ 全连接神经网络的准则很简单：神经网络中除输入层 之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。
x1 y1
x2 y2
x3 y3
x4
图5.1 全连接神经网络示意图
3
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.2多分类问题
4
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.2多分类问题
5
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.2多分类问题
6
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.2多分类问题
7
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.3 softmax与交叉熵
化至[0, 1]。 对Tensor的操作包括： （1）Normalize：标准化（减均值，除以标准差）。 （2）ToPILImage：将Tensor转为PIL Image对象。
18
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.6用全连接神经网络实现多分类 ❖5.6.1定义网络
❖ 我们从最简单的网络建起，然后建立一个加入激励函数的网络 ，最后建立一个加入批标准化函数的网络。
H(p,q) p(x) logq(x)
11
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.4反向传播算法
❖ 5.4.1链式法则
12
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.4反向传播算法
❖ 5.4.1链式法则
13
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.4反向传播算法
❖ 5.4.2反向传播实例
14
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.4反向传播算法
❖ 5.4.2反向传播实例
15
第5章 多层全连接神经网络
❖5.5计算机视觉工具包：torchvision
❖ torchvision主要包含以下三部分： ❖ models：提供深度学习中各种经典网络结构及预训练好的模
型，包括AlexNet、VGG系列、ResNet系列、Inception系
列等。
❖ datasets：提供常用的数据集下载，设计上都是继承 torch.utils.data.Dataset，主要包括MNIST、 CIFAR10/100、ImageNet、COCO等。
transform：提供常用的数据预处理操作，主要包括对Tensor及PIL Image 对象的操作。
transforms中涵盖了大部分对Tensor和PIL Image的常用处理。 对PIL Image的操作包括： （1）Scale：调整图片尺寸，长宽比保持不变。 （2）CenterCrop、RandomCrop、RandomResizedCrop： 裁剪图片。 （3）Pad：填充。 （4）ToTensor：将PIL Image对象转成Tensor，会自动将[0, 255]归一
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课堂练习
❖（1）写出下面网络有 层，有 层隐藏层 ，输入层有 个神经元，输出层有 个神经 元。
输入 层
隐藏层 1
❖ 答案：3、2、3、1
隐藏层 2
输出层Leabharlann 课堂练习❖ （2）通过PyTorch内置函数torchvision.
datasets.MNIST导入数据集。里面的参数
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图5.8 分类数字的多层网络示意图
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.3 softmax与交叉熵
❖ 交叉熵是用来衡量两个概率分布的距离（也可以叫差别)。 交 叉熵数值越小说明两个概率分布越接近。[概率分布：即[0.1， 0.5，0.2，0.1，0.1]，每个类别的概率都在0-1，且加起来 为1]。若有两个概率分布p(x)和q(x)，通过q来表示p的交叉 熵为：
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.5计算机视觉工具包：torchvision
torchvision还提供了两个常用的函数。 一个是make_grid，它能将多张图片拼接成一个网格中。 另一个是save_img，它能将Tensor保存成图片。
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第5章 多层全连接神经网络
❖5.5计算机视觉工具包：torchvision
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第5章 多层全连接神经网络
❖5.6用全连接神经网络实现多分类
5.6.2全连接识别MNIST手写数字
MNIST数据集是一个非常出名的数据集，基本上很多网络都将 其作为一个测试的标准，其来自美国国家标准与技术研究所， National Institute of Standards and Technology (NIST)。训练集（training set） 由来自250个不同人手写 的数字构成，其中50% 是高中学生，50% 来自人口普查局 （the Census Bureau）的工作人员，一共有 60000 张图 片。 测试集（test set）也是同样比例的手写数字数据，一 共有10000张图片。图5.11就是数据集中的一些数字图片。
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.6用全连接神经网络实现多分类
5.6.2全连接识别MNIST手写数字
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第5章 多层全连接神经网络
❖5.6用全连接神经网络实现多分类
5.6.2全连接识别MNIST手写数字
第一步：导入要用的包、定义超参数，比如训练中每批多少图片 （batch_size），学习率（learning_rate），迭代次数 num epoches。
❖ softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数 Sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率 的形式展现出来。
8
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.3 softmax与交叉熵
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第5章 多层全连接神经网络
❖5.3 softmax与交叉熵
8 位
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输入
x1
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深度学习实践教程
第5章 多层全连接神经网络
5.1 全连接神经网络（FC） 5.2多分类问题 5.3 softmax与交叉熵 5.4反向传播算法 5.5计算机视觉工具包：torchvision
5.6用全连接神经网络实现多分类 课上练习
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第5章 多层全连接神经网络
❖5.1 全连接神经网络（FC）
❖ 全连接神经网络的准则很简单：神经网络中除输入层 之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。
x1 y1
x2 y2
x3 y3
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图5.1 全连接神经网络示意图
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.2多分类问题
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.2多分类问题
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.2多分类问题
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.2多分类问题
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.3 softmax与交叉熵
化至[0, 1]。 对Tensor的操作包括： （1）Normalize：标准化（减均值，除以标准差）。 （2）ToPILImage：将Tensor转为PIL Image对象。
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.6用全连接神经网络实现多分类 ❖5.6.1定义网络
❖ 我们从最简单的网络建起，然后建立一个加入激励函数的网络 ，最后建立一个加入批标准化函数的网络。
H(p,q) p(x) logq(x)
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.4反向传播算法
❖ 5.4.1链式法则
12
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.4反向传播算法
❖ 5.4.1链式法则
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第5章 多层全连接神经网络 ❖5.4反向传播算法
❖ 5.4.2反向传播实例
14
第5章 多层全连接神经网络 ❖5.4反向传播算法
❖ 5.4.2反向传播实例
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第5章 多层全连接神经网络
❖5.5计算机视觉工具包：torchvision
❖ torchvision主要包含以下三部分： ❖ models：提供深度学习中各种经典网络结构及预训练好的模
型，包括AlexNet、VGG系列、ResNet系列、Inception系
列等。
❖ datasets：提供常用的数据集下载，设计上都是继承 torch.utils.data.Dataset，主要包括MNIST、 CIFAR10/100、ImageNet、COCO等。
transform：提供常用的数据预处理操作，主要包括对Tensor及PIL Image 对象的操作。
transforms中涵盖了大部分对Tensor和PIL Image的常用处理。 对PIL Image的操作包括： （1）Scale：调整图片尺寸，长宽比保持不变。 （2）CenterCrop、RandomCrop、RandomResizedCrop： 裁剪图片。 （3）Pad：填充。 （4）ToTensor：将PIL Image对象转成Tensor，会自动将[0, 255]归一