深度学习基础理论(课堂PPT)
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深度学习PPT课件
3
.
深度学习（DL）
BP 神经网络（BPNNs）网络存在的主要问题： 1. 一般要得到较好的训练效果，隐层数目不能
太少，当图片大的时候，需要的权值会非常多； 2. 对平移、尺度变化敏感（比如数字偏左上角，
右下角时即识别失败）； 3. 图片在相邻区域是相关的，而这种网络只是
一股脑把所有像素扔进去，没有考虑图片相关 性。
一般的语音识别多提取每帧长25ms、帧移 10ms的语音对应的MFCC特征,该文提取使用 fBank特征。
8
.
CNN CNN结构图：
9
.
CNN
输入图像： 28*28
卷积层： 均为5*5
采样核大 小：均为 2*2。
在Toolbox的实现中，C1共有6个卷积核，则卷积结果6个特征map;卷 积层的一个map与上层的所有map都关联，如上图的S2和C3，即C3共 有6*12个卷积核，
CNN经典程序下 载:https:///rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
7
.
语音识别
参考：《基于深度学习的语音识别应用研究_ 张建华》
该文献通过深度神经网络提取语音特征的方法、 深度神经网络提取声韵母属性的方法、深度学 习搭建声学模型的方法对比；
假设上一层的map大 小是n*n、卷积核的 大小是k*k，则该层 的map大小是(nk+1)*(n-k+1)，比如 上图的24*24的map 大小24=（28-5+1）。
参见网址：/lu597203933/article/details/46575871
11
1991， 通过无导学习的深度学习（Deep Learning，DL）在 实际中可以运用；
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深度学习（DL）
BP 神经网络（BPNNs）网络存在的主要问题： 1. 一般要得到较好的训练效果，隐层数目不能
太少，当图片大的时候，需要的权值会非常多； 2. 对平移、尺度变化敏感（比如数字偏左上角，
右下角时即识别失败）； 3. 图片在相邻区域是相关的，而这种网络只是
一股脑把所有像素扔进去，没有考虑图片相关 性。
一般的语音识别多提取每帧长25ms、帧移 10ms的语音对应的MFCC特征,该文提取使用 fBank特征。
8
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CNN CNN结构图：
9
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CNN
输入图像： 28*28
卷积层： 均为5*5
采样核大 小：均为 2*2。
在Toolbox的实现中，C1共有6个卷积核，则卷积结果6个特征map;卷 积层的一个map与上层的所有map都关联，如上图的S2和C3，即C3共 有6*12个卷积核，
CNN经典程序下 载:https:///rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
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语音识别
参考：《基于深度学习的语音识别应用研究_ 张建华》
该文献通过深度神经网络提取语音特征的方法、 深度神经网络提取声韵母属性的方法、深度学 习搭建声学模型的方法对比；
假设上一层的map大 小是n*n、卷积核的 大小是k*k，则该层 的map大小是(nk+1)*(n-k+1)，比如 上图的24*24的map 大小24=（28-5+1）。
参见网址：/lu597203933/article/details/46575871
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1991， 通过无导学习的深度学习（Deep Learning，DL）在 实际中可以运用；
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)
深度学习基础PPT幻灯片
Deep Learning
2020/4/2
1
目录
深度学习简介 深度学习的训练方法 深度学习常用的几种模型和方法 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）在脑机接口中的应用源自2020/4/22
What is Deep Learning?
浅层结构的局限性在于有限的样本和计算单元情况下 对复杂的函数表示能力有限，针对复杂分类问题其泛 化能力受到一定的制约。
2020/4/2
9
受到大脑结构分层的启发，神经网络的研究发现多隐 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；而深度神经网络在训练上的难度，可以通过 “逐层初始化”来有效克服。
A brief introduce of deep learning
2020/4/2
3
机器学习
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机 怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或 技能，重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的 性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使 得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的 样本做智能识别或预测未来。
机器学习在图像识别、语音识别、自然语言理解、天 气预测、基因表达、内容推荐等很多方面的发展还存 在着没有良好解决的问题。
2020/4/2
4
特征的自学习
传统的模式识别方法：
通过传感器获取数据，然后经过预处理、特征提取、特 征选择、再到推理、预测或识别。 特征提取与选择的好坏对最终算法的确定性齐了非常关 键的作用。而特征的样式目前一般都是靠人工提取特征。 而手工选取特征费时费力，需要专业知识，很大程度上 靠经验和运气，那么机器能不能自动的学习特征呢？深 度学习的出现就这个问题提出了一种解决方案。
2020/4/2
1
目录
深度学习简介 深度学习的训练方法 深度学习常用的几种模型和方法 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）在脑机接口中的应用源自2020/4/22
What is Deep Learning?
浅层结构的局限性在于有限的样本和计算单元情况下 对复杂的函数表示能力有限，针对复杂分类问题其泛 化能力受到一定的制约。
2020/4/2
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受到大脑结构分层的启发，神经网络的研究发现多隐 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；而深度神经网络在训练上的难度，可以通过 “逐层初始化”来有效克服。
A brief introduce of deep learning
2020/4/2
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机器学习
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机 怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或 技能，重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的 性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使 得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的 样本做智能识别或预测未来。
机器学习在图像识别、语音识别、自然语言理解、天 气预测、基因表达、内容推荐等很多方面的发展还存 在着没有良好解决的问题。
2020/4/2
4
特征的自学习
传统的模式识别方法：
通过传感器获取数据，然后经过预处理、特征提取、特 征选择、再到推理、预测或识别。 特征提取与选择的好坏对最终算法的确定性齐了非常关 键的作用。而特征的样式目前一般都是靠人工提取特征。 而手工选取特征费时费力，需要专业知识，很大程度上 靠经验和运气，那么机器能不能自动的学习特征呢？深 度学习的出现就这个问题提出了一种解决方案。
[课件]深度学习的基本理论与方法PPT
![[课件]深度学习的基本理论与方法PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/629fffba51e79b8969022609.png)
Feature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； • 手工选取特征费时费力，需要启发式专业知识，很大程度上靠 深度学习就是用来解答这个 经验和运气； • 是否能自动地学习特征？ 问题的！！
深度学习
好处：可通过学习一种深层非线性网络结 构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分 布式表示。
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， 误差校正信号越来越小； （2）收敛易至局部最小，由于是采用随机值初始化， 当初值是远离最优区域时易导致这一情况； （3）BP算法需要有标签数据来训练，但大部分数据 是无标签的；
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 可能的的名称：
深度学习 特征学习 无监督特征学习
概 述
传统的模式识别方法：
Inference: prediction, recognition
Low-level sensing
Preprocessing
Feature extract.
深度学习训练过程
第一步：采用自下而上的无监督学习 1）逐层构建单层神经元。 2）每层采用wake-sleep算法进行调优。每 次仅调整一层，逐层调整。 这个过程可以看作是一个feature learning的过程，是和传统神经网络区别 最大的部分。
深度学习训练过程
wake-sleep算法:
深度学习
2006年，加拿大多伦多大学教授、 机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton在《科学》上发表论文 提出深度学习主要观点： 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
《深度课堂》PPT课件
.
12
4 马顿“学习层次”的实验研究
1976年，美国学者马顿和萨尔约在《论学习的本质区别:结果和过程》 一文中明确提出了表层学习和深层学习的概念。这被普遍认为是教育学 领域首次明确提出深度学习的概念。他们在一项关于阅读能力的实验研 究中，详细探讨了阅读学习的层次问题。通过让学生阅读文章并进行测 验，发现学生在阅读的过程中运用了两种截然不同的学习策略。 一种是试图记住文章所描述的事实，揣测接下来的测试并记忆，即表层 学习(Surface Learning)，也主是“浅层学习”。 另一种是试图理解文章的中心思想和学术内涵，即深层学习(Deep Learning)，也被译为“深度学习”。
20世纪八九十年代以来，随着学习科学的不断发展，深度 学习的概念和思想也不断地在教育中得到应用。
.
11
来自脑科学、人工智能和认知科学领域的新成就，必然引起各国教育界新 一轮的教育教学改革。
计算机、人工智能尚且能够模拟人脑的深层结构和抽象认知，通过神经 网络的建立开展深度学习，那么： 学生的学习有表层和深层等层次之分吗? 人对知识的学习过程究竟应该是怎样的一个脑活动过程? 从作为符号的公共知识转化到作为意义的个人知识是怎样实现的? 知识学习过程究竟是一个怎样的抽象认知过程?
缺少了对思想的追寻，忽视了思想启迪，丧失了价值引领，我们的课 堂能够教给学生什么？答案只有一个，那就是一堆仅仅依靠背诵而积累的 考试过后中便远离学生人生的无意义、无思想、无涵养的符号 ...
无论是数学、还是语文，抑或其它学科的教学，务必是走向思想的教学， 方法的教学，逻辑的教学，意义的教学！这种教学就是深度教学。
多层人工神经网络模型有很强的特征学习能力，深度学习模型学习得
到的特征数据对原始数据有更本质的代表性，这将大大便于分类和可视 化问题。
深度学习基础理论共26页文档
深度学习基础理论
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
拉
60、生活头。 ——左
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
拉
60、生活头。 ——左
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
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
深度学习基础理论ppt课件
13
AutoEncoder自动编码器
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训 练：
将第一层输出的code当成第二层的输入信号，同样最小化重构误差，就会 得到第二层的参数，并且得到第二层输出的code，也就是原输入信息的第 二个表达了。其他层就用同样的方法炮制。
14
AutoEncoder自动编码器
3）有监督微调： 到这里，这个AutoEncoder还不能用来分类数据，可
以在AutoEncoder的最顶的编码层添加一个分类器，然后 通过标准的多层神经网络的监督训练方法（梯度下降法） 去训练。
微调分为两种，一个是只调整分类器（黑色部分）：
15
AutoEncoder自动编码器
另一种：通过有标签样本，微调整个系统：
在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特 征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还 要好！
16
AutoEncoder自动编码器
AutoEncoder存在的一些变体：
a）Sparse AutoEncoder稀疏自动编码器 b）Denoising AutoEncoders降噪自动编码器
20
Sparse Coding稀疏编码
2）Coding阶段：
给定一个新的图片x，由上面得到的字典，通过解一 个LASSO问题得到稀疏向量a。这个稀疏向量就是这个输入 向量x的一个稀疏表达了。
21
深度学习的常用模型
3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限 制波尔兹曼机
18
Sparse Coding稀疏编码
19
Sparse Coding稀疏编码
Sparse coding分为两个部分：
AutoEncoder自动编码器
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训 练：
将第一层输出的code当成第二层的输入信号，同样最小化重构误差，就会 得到第二层的参数，并且得到第二层输出的code，也就是原输入信息的第 二个表达了。其他层就用同样的方法炮制。
14
AutoEncoder自动编码器
3）有监督微调： 到这里，这个AutoEncoder还不能用来分类数据，可
以在AutoEncoder的最顶的编码层添加一个分类器，然后 通过标准的多层神经网络的监督训练方法（梯度下降法） 去训练。
微调分为两种，一个是只调整分类器（黑色部分）：
15
AutoEncoder自动编码器
另一种：通过有标签样本，微调整个系统：
在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特 征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还 要好！
16
AutoEncoder自动编码器
AutoEncoder存在的一些变体：
a）Sparse AutoEncoder稀疏自动编码器 b）Denoising AutoEncoders降噪自动编码器
20
Sparse Coding稀疏编码
2）Coding阶段：
给定一个新的图片x，由上面得到的字典，通过解一 个LASSO问题得到稀疏向量a。这个稀疏向量就是这个输入 向量x的一个稀疏表达了。
21
深度学习的常用模型
3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限 制波尔兹曼机
18
Sparse Coding稀疏编码
19
Sparse Coding稀疏编码
Sparse coding分为两个部分：
深度学习介绍 ppt课件
神经元模型
f (x) 11ex
神经网络按照拓扑结构，大体分为层状与网状两大类。
神经网络
输出： 激活函数：
神经网络
BP网络
前馈网络的逐层计算：
输入值从输入层神经元通过加权连接逐层前向传播，经过 隐含层，最后到达输出层得到输出。在信号的前向传播过 程中，网络的权值是固定不变的，每一层神经元的状态只 影响下一层神经元的状态。
主要内容
现状
神经网络
深度学习
介绍 常见模型
• Stacked Auto-Encoder • Convolutional Neural Network • Deep Belief Network
杂项
深度学习
深度学习的基础架构来自于前馈神经网络和BP算法，构造多层网络，通过最小化代价 函数的方法来提高分类精度。
学习率超过前层，BP算法收敛缓慢。当神经网络有很多层时，就会面临不稳定的情况。 对网络的预训练可以较好地避免这种现象。这是因为：
实验表明，在非凸优化问题上初始点的选择十分重要； 无监督学习增加了深层结构的鲁棒性； 对神经网络进行不同的预训练能够使网络学习到数据的不同的高质量特征； 单纯增加一个网络的深度，如果不进行预训练处理，会提高陷于局部极小点的可能性。
主要内容
现状
神经网络
深度学习
介绍 常见模型
• Stacked Auto-Encoder • Convolutional Neural Network • Deep Belief Network
杂项
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。
深度学习课件从零基础到熟练掌握(附PPT资料)
3
深度学习发展历程
深度学习的前身为神经网络，自20世纪50年代开始发展，近年来随着算法和硬件 的进步，深度学习取得了突破性进展。
深度学习应用
图像识别与物体检测
利用深度学习算法对图像进行分析，实现物 体检测、人脸识别、车牌识别等应用。
自然语言处理
针对文本数据进行分析和处理，包括语音识 别、机器翻译、情感分析等应用。
4
适用于研究和实验。
深度学习的老牌框架，C++实现， 支持多GPU并行计算和CPU实现，
适用于图像处理等领域。
深度学习案例
领域 图像识别 自然语言处理 金融预测 智能控制
应用 人脸识别 机器翻译 股票预测 机器人控制
案例 FaceNet GNMT Dr. Stoxx MuZero
总ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ及学习资料
1 深度学习的发展
从零基础到熟练掌握深度 学习
深度学习是人工智能的重要分支，本课程将带领你逐步掌握深度学习的核心 概念和算法，并帮助你在实际应用中取得突破性的进展。
深度学习概述
1
什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习方法，通过深层神经网络模拟人脑神经元，从而识别、 分类、处理复杂的数据。
2
深度学习的优势
深度学习能够自动提取数据的特征，具有精度高、鲁棒性强、适应性强等优点， 在图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域拥有广泛应用。
由Google开发的深度学习框架，支
Keras
2
持Python、Java等语言，具有易于 使用、高效灵活等特点。
基于TensorFlow等后端引擎的深度
学习框架，采用便于理解的API，
支持快速实现模型和调参。
3
深度学习PPT幻灯片
❖ 配套首个深度学习指令集Cambricon(DianNaoYu) ➢ 直接面对大规模神经元和突触的处理 ➢ 一条指令即可完成一组神经元的处理 ➢ 对神经元和突触数据传输提供一系列支持
25
典型神经网络芯片——寒武纪DianNao
❖ 片上存储：芯片内含三块片上存储，用于存储input的NBin、output的 NBout和神经网络模型权重参数的SB；片上存储与片外通过DMA通信
❖ 案例：星光智能一号广泛应用于高清视频监控、智能驾驶辅助、无人机、 机器人等嵌入式机器视觉领域
14
深度学习硬件加速方式——ASIC
❖ 阻碍深度学习发展的瓶颈仍是算法速度 ❖ 传统处理器需要多条指令才能完成一个神经元的处理 ❖ ASIC根据深度学习算法定制：处理效率、能效均最高 ❖ 代表：Cambricon（寒武纪科技）DianNao芯片、谷歌的TPU芯片、
19
典型神经网络芯片——IBM TrueNorth
❖ TrueNorth芯片结构、功能、物理形态图
20
典型神经网络芯片——IBM TrueNorth
❖ 人脑分成三个层次——神经突触、脑功能区和脑皮层 ➢ 每个突触由诸多神经元组成，每个脑功能区由诸多突触组成，一个 能完整执行任务的皮层由诸多个功能区组成
❖ 谷歌TensorFlow占绝对优势
➢ 强大的人工智能研发水平、快速的迭代更新
7
深度学习的开源框架
❖ 谷歌2015年底发布开源深度学习框架TensorFlow
➢ Tensor（张量）：多维数组在高维空间的数学运算 ➢ Flow（流）：基于数据流图的计算 ❖ TensorFlow关键特性 ➢ 代码简洁多语言支持 ➢ 分布式算法执行效率高 ➢ 移值灵活伸缩性好 ➢ 支持多种神经网络算法
25
典型神经网络芯片——寒武纪DianNao
❖ 片上存储：芯片内含三块片上存储，用于存储input的NBin、output的 NBout和神经网络模型权重参数的SB；片上存储与片外通过DMA通信
❖ 案例：星光智能一号广泛应用于高清视频监控、智能驾驶辅助、无人机、 机器人等嵌入式机器视觉领域
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深度学习硬件加速方式——ASIC
❖ 阻碍深度学习发展的瓶颈仍是算法速度 ❖ 传统处理器需要多条指令才能完成一个神经元的处理 ❖ ASIC根据深度学习算法定制：处理效率、能效均最高 ❖ 代表：Cambricon（寒武纪科技）DianNao芯片、谷歌的TPU芯片、
19
典型神经网络芯片——IBM TrueNorth
❖ TrueNorth芯片结构、功能、物理形态图
20
典型神经网络芯片——IBM TrueNorth
❖ 人脑分成三个层次——神经突触、脑功能区和脑皮层 ➢ 每个突触由诸多神经元组成，每个脑功能区由诸多突触组成，一个 能完整执行任务的皮层由诸多个功能区组成
❖ 谷歌TensorFlow占绝对优势
➢ 强大的人工智能研发水平、快速的迭代更新
7
深度学习的开源框架
❖ 谷歌2015年底发布开源深度学习框架TensorFlow
➢ Tensor（张量）：多维数组在高维空间的数学运算 ➢ Flow（流）：基于数据流图的计算 ❖ TensorFlow关键特性 ➢ 代码简洁多语言支持 ➢ 分布式算法执行效率高 ➢ 移值灵活伸缩性好 ➢ 支持多种神经网络算法
计算机视觉PPT课件：深度学习基础
C表示 loss function，δl表示第l層的殘差， 我們就得到第l層的殘差:
c
j f net j wk kj
k 1
38/48
池化層的誤差反向傳播
39/48
池化層的的誤差反向傳播
先考慮mean-pooling：得到的卷積層應該是 4×4大小，其值分佈為(等值複製)左圖：
由於需要滿足反向傳播時各層間殘差總和不 變，所以卷積層對應每個值需要平攤：
這種方法很好的解決了Adagrad過早結束的問 題，適合處理非平穩目標，對於RNN效果很 好。
這裏未必是遞增，通過參 數來協調當前和過往。
Adam
Adam 這個名字來源於 adaptive moment estimation，自適應矩估計。
Adam本質上是帶 有動量項的 RMSprop，它利用 梯度的一階矩估計 和二階矩估計動態 調整每個參數的學 習率。
CNN池化層
• 作用：特徵融合，降維 • 無參數需要學習 • 超參數
• 尺寸（size） • 步長（step） • 計算類別
• 最大化池化（Max pooling） • 平均池化（Average pooling）
36/48
卷積神經網路（CNN）
CNN-Softmax層
• 指數歸一化函數
• 將一個實數值向量壓縮到（0, 1） • 所有元素和為1
進 行調參。 3.充分瞭解數據——如果模型是非常稀疏的，那麼優先
考慮自適應學習率的演算法。 4. 根據需求來選擇——在模型設計實驗過程中，要快速
驗證新模型的效果，可以先用Adam；在模型上線或者 結果發佈前，可以用精調的SGD進行模型的極致優化。 5. 先用小數據集進行實驗。有論文研究指出，隨機梯度 下降演算法的收斂速度和數據集的大小的關係不大。因 此 可以先用一個具有代表性的小數據集進行實驗。
c
j f net j wk kj
k 1
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池化層的誤差反向傳播
39/48
池化層的的誤差反向傳播
先考慮mean-pooling：得到的卷積層應該是 4×4大小，其值分佈為(等值複製)左圖：
由於需要滿足反向傳播時各層間殘差總和不 變，所以卷積層對應每個值需要平攤：
這種方法很好的解決了Adagrad過早結束的問 題，適合處理非平穩目標，對於RNN效果很 好。
這裏未必是遞增，通過參 數來協調當前和過往。
Adam
Adam 這個名字來源於 adaptive moment estimation，自適應矩估計。
Adam本質上是帶 有動量項的 RMSprop，它利用 梯度的一階矩估計 和二階矩估計動態 調整每個參數的學 習率。
CNN池化層
• 作用：特徵融合，降維 • 無參數需要學習 • 超參數
• 尺寸（size） • 步長（step） • 計算類別
• 最大化池化（Max pooling） • 平均池化（Average pooling）
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卷積神經網路（CNN）
CNN-Softmax層
• 指數歸一化函數
• 將一個實數值向量壓縮到（0, 1） • 所有元素和為1
進 行調參。 3.充分瞭解數據——如果模型是非常稀疏的，那麼優先
考慮自適應學習率的演算法。 4. 根據需求來選擇——在模型設計實驗過程中，要快速
驗證新模型的效果，可以先用Adam；在模型上線或者 結果發佈前，可以用精調的SGD進行模型的極致優化。 5. 先用小數據集進行實驗。有論文研究指出，隨機梯度 下降演算法的收斂速度和數據集的大小的關係不大。因 此 可以先用一個具有代表性的小數據集進行實驗。
深度学习介绍 ppt课件
从数学的角度来说，稀疏编码是一种多维数据描述方法，数据 经稀疏编码后仅有少数分量同时处于明显激活状态。在实际应 用中，稀疏编码有如下几个优点：稀疏编码方案存储能力大， 具有联想记忆能力，并且计算简便；使自然信号的结构更加清 晰；事实上，这一简单的自编码神经网络通常可以学习出一个 跟主成分分析（PCA）结果非常相似的输入数据的低维表示。
2016年10月，NVIDIA 发布了新版本的通用并行计算架构库：统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture，CUDA）8.0，以及深度学习专用GPU 加速库：cuDNN 5.0；
2016年11月，在2016全球超级计算机大会（SC16）上，AMD 宣布推出新版Radeon开放计算平台
求误差梯度
求期望和实际 的偏差E
计算隐含层 单元误差
E满足要求？
Y
N
达到最大训练次数？
N Y
结束
BP算法流程
13
主要问题
主要问题
训练过程易陷入局部极小值，从而得不到全局最优解； 计算量大，训练次数多，使得学习效率低，收敛速度慢； 对于隐含层个数和隐含层神经元节点的个数选择，至今还没有一个具体的定论，缺乏理论指导； 训练时，学习新样本有遗忘旧样本的趋势
常用改进方法
添加动量项，Dropout等规则化算法等； 采用改进的梯度下降法，使用硬件辅助计算； RNN，LSTM等改进模型和神经元。
2020/12/27
14
主要内容
现状
神经网络
深度学习
介绍 常见模型
• Stacked Auto-Encoder • Convolutional Neural Network • Deep Belief Network
2016年10月，NVIDIA 发布了新版本的通用并行计算架构库：统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture，CUDA）8.0，以及深度学习专用GPU 加速库：cuDNN 5.0；
2016年11月，在2016全球超级计算机大会（SC16）上，AMD 宣布推出新版Radeon开放计算平台
求误差梯度
求期望和实际 的偏差E
计算隐含层 单元误差
E满足要求？
Y
N
达到最大训练次数？
N Y
结束
BP算法流程
13
主要问题
主要问题
训练过程易陷入局部极小值，从而得不到全局最优解； 计算量大，训练次数多，使得学习效率低，收敛速度慢； 对于隐含层个数和隐含层神经元节点的个数选择，至今还没有一个具体的定论，缺乏理论指导； 训练时，学习新样本有遗忘旧样本的趋势
常用改进方法
添加动量项，Dropout等规则化算法等； 采用改进的梯度下降法，使用硬件辅助计算； RNN，LSTM等改进模型和神经元。
2020/12/27
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主要内容
现状
神经网络
深度学习
介绍 常见模型
• Stacked Auto-Encoder • Convolutional Neural Network • Deep Belief Network
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深度学习入门理论
1
主要内容
1
人脑视觉机理
2
关于特征
3
深度学习思想
4
训练过程
5
常用模型
2020/4/4
2
人脑视觉机理
人的视觉系统的信息处理是分级的，神经-中枢-大 脑的工作过程是一个不断迭代、不断抽象的过程。
2020/4/4
3
目前我们通过机器学习去解决这些问题的思路都是这样的（以视觉感知为例）：
训练过程就是一个重复迭代的过程，交替更改a和Φ使 得下面这个目标函数最小。
2020/4/4
21
Sparse Coding稀疏编码
2）Coding阶段：
给定一个新的图片x，由上面得到的字典，通过解一 个LASSO问题得到稀疏向量a。这个稀疏向量就是这个输入 向量x的一个稀疏表达了。
2020/4/4
2）自顶向下的监督学习
就是通过带标签的数据去训练，误差自顶向下传输， 对网络进行微调，基于第一步得到的各层参数进一步微调 整个多层模型的参数，这一步是一个有监督训练过程
2020/4/4
12
深度学习的常用模型
1、AutoEncoder自动编码器
自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。具 体过程简单的说明如下：
2020/4/4
4
关于特征
特征是机器学习系统的原材料。如果数据被很好的表 达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。
对于特征，我们需要考虑四个方面： 1、特征表示的粒度 2、初级（浅层）特征表示 3、结构性特征表示 4、需要有多少个特征
2020/4/4
5
关于特征
1、特征表示的粒 度
学习算法在一个什 么粒度上的特征表示， 才有能发挥作用？
a）Sparse AutoEncoder稀疏自动编码器 b）Denoising AutoEncoders降噪自动编码器
2020/4/4
18
深度学习的常用模型
2、Sparse Coding稀疏编码
将一个信号表示为一组基的线性组合，而且要求只需要较 少的几个基就可以将信号表示出来。
稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组 “超完备”基向量来更高效地表示样本数据。
1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征：
2020/4/4
13
AutoEncoder自动编码器
通过调整encoder和decoder的参数，使得重构误差最小，这时候我们就得到 了输入input信号的第一个表示了，也就是编码code了。因为是无标签数据， 所以误差的来源就是直接重构后与原输入相比得到。
2020/4/4
6
关于特征
2、初级（浅层）特 征表示
像素级的特征表示方 法没有作用，那怎样的表 示才有用呢？
2020/4/4
7
关于特征
3、结构性特征表示
小块的图形可以由基本edge构成，更结构化， 更复杂的，具有概念性的图形如何表示呢？
2020/4/4
8
关于特征
在不同对象上做训练时，所得的边缘基底 是非常相似的，但对象部分 和模型 就会完全不同了。
2020/4/4
14
AutoEncoder自动编码器
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训 练：
将第一层输出的code当成第二层的输入信号，同样最小化重构误差，就会 得到第二层的参数，并且得到第二层输出的code，也就是原输入信息的第 二个表达了。其他层就用同样的方法炮制。
2020/4/4
2020/4/4
9
关于特征
4、需要有多少个 特征
我们知道需要层 次的特征构建，由浅 入深，但每一层该有 多少个特征呢？
2020/4/4
10
深度学习思想
对堆叠多个层，也就是
说这一层的输出作为下一层
的输入。通过这种方式，并
且使得输入与输出的差别尽
可能地小，就可以实现对输
入信息进行分级表达了。
深度学习的实质，是通
过构建具有很多隐层的机器
学习模型和海量的训练数据，
来学习更有用的特征，从而
最终提升分类或预测的准确
性。因此，“深度模型”是
手段，“特征学习”是目的。
2020/4/4
11
深度学习训练过程
1）使用自下上升非监督学习
从底层开始，一层一层的往顶层训练，采用无标定 数据（有标定数据也可）分层训练各层参数。
22
深度学习的常用模型
3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限 制波尔兹曼机
4、Deep Belief Networks深信度网络 5、Convolutional Neural Networks卷积神经
网络
2020/4/4
23
2020/4/4
24Βιβλιοθήκη AutoEncoder自动编码器
另一种：通过有标签样本，微调整个系统：
在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特
征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还 要好！
2020/4/4
17
AutoEncoder自动编码器
AutoEncoder存在的一些变体：
15
AutoEncoder自动编码器
3）有监督微调： 到这里，这个AutoEncoder还不能用来分类数据，可
以在AutoEncoder的最顶的编码层添加一个分类器，然后 通过标准的多层神经网络的监督训练方法（梯度下降法） 去训练。
微调分为两种，一个是只调整分类器（黑色部分）：
2020/4/4
16
目标函数： Min |I – O| + u*(|a1| + |a2| + … + |an |)
2020/4/4
19
Sparse Coding稀疏编码
2020/4/4
20
Sparse Coding稀疏编码
Sparse coding分为两个部分：
1）Training阶段：
给定一系列的样本图片[x1, x 2, …]，我们需要学 习得到一组基[Φ1, Φ2, …]，也就是字典。
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主要内容
1
人脑视觉机理
2
关于特征
3
深度学习思想
4
训练过程
5
常用模型
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人脑视觉机理
人的视觉系统的信息处理是分级的，神经-中枢-大 脑的工作过程是一个不断迭代、不断抽象的过程。
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目前我们通过机器学习去解决这些问题的思路都是这样的（以视觉感知为例）：
训练过程就是一个重复迭代的过程，交替更改a和Φ使 得下面这个目标函数最小。
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Sparse Coding稀疏编码
2）Coding阶段：
给定一个新的图片x，由上面得到的字典，通过解一 个LASSO问题得到稀疏向量a。这个稀疏向量就是这个输入 向量x的一个稀疏表达了。
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2）自顶向下的监督学习
就是通过带标签的数据去训练，误差自顶向下传输， 对网络进行微调，基于第一步得到的各层参数进一步微调 整个多层模型的参数，这一步是一个有监督训练过程
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深度学习的常用模型
1、AutoEncoder自动编码器
自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。具 体过程简单的说明如下：
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关于特征
特征是机器学习系统的原材料。如果数据被很好的表 达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。
对于特征，我们需要考虑四个方面： 1、特征表示的粒度 2、初级（浅层）特征表示 3、结构性特征表示 4、需要有多少个特征
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关于特征
1、特征表示的粒 度
学习算法在一个什 么粒度上的特征表示， 才有能发挥作用？
a）Sparse AutoEncoder稀疏自动编码器 b）Denoising AutoEncoders降噪自动编码器
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深度学习的常用模型
2、Sparse Coding稀疏编码
将一个信号表示为一组基的线性组合，而且要求只需要较 少的几个基就可以将信号表示出来。
稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组 “超完备”基向量来更高效地表示样本数据。
1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征：
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13
AutoEncoder自动编码器
通过调整encoder和decoder的参数，使得重构误差最小，这时候我们就得到 了输入input信号的第一个表示了，也就是编码code了。因为是无标签数据， 所以误差的来源就是直接重构后与原输入相比得到。
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关于特征
2、初级（浅层）特 征表示
像素级的特征表示方 法没有作用，那怎样的表 示才有用呢？
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关于特征
3、结构性特征表示
小块的图形可以由基本edge构成，更结构化， 更复杂的，具有概念性的图形如何表示呢？
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关于特征
在不同对象上做训练时，所得的边缘基底 是非常相似的，但对象部分 和模型 就会完全不同了。
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AutoEncoder自动编码器
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训 练：
将第一层输出的code当成第二层的输入信号，同样最小化重构误差，就会 得到第二层的参数，并且得到第二层输出的code，也就是原输入信息的第 二个表达了。其他层就用同样的方法炮制。
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关于特征
4、需要有多少个 特征
我们知道需要层 次的特征构建，由浅 入深，但每一层该有 多少个特征呢？
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深度学习思想
对堆叠多个层，也就是
说这一层的输出作为下一层
的输入。通过这种方式，并
且使得输入与输出的差别尽
可能地小，就可以实现对输
入信息进行分级表达了。
深度学习的实质，是通
过构建具有很多隐层的机器
学习模型和海量的训练数据，
来学习更有用的特征，从而
最终提升分类或预测的准确
性。因此，“深度模型”是
手段，“特征学习”是目的。
2020/4/4
11
深度学习训练过程
1）使用自下上升非监督学习
从底层开始，一层一层的往顶层训练，采用无标定 数据（有标定数据也可）分层训练各层参数。
22
深度学习的常用模型
3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限 制波尔兹曼机
4、Deep Belief Networks深信度网络 5、Convolutional Neural Networks卷积神经
网络
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2020/4/4
24Βιβλιοθήκη AutoEncoder自动编码器
另一种：通过有标签样本，微调整个系统：
在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特
征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还 要好！
2020/4/4
17
AutoEncoder自动编码器
AutoEncoder存在的一些变体：
15
AutoEncoder自动编码器
3）有监督微调： 到这里，这个AutoEncoder还不能用来分类数据，可
以在AutoEncoder的最顶的编码层添加一个分类器，然后 通过标准的多层神经网络的监督训练方法（梯度下降法） 去训练。
微调分为两种，一个是只调整分类器（黑色部分）：
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16
目标函数： Min |I – O| + u*(|a1| + |a2| + … + |an |)
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Sparse Coding稀疏编码
2020/4/4
20
Sparse Coding稀疏编码
Sparse coding分为两个部分：
1）Training阶段：
给定一系列的样本图片[x1, x 2, …]，我们需要学 习得到一组基[Φ1, Φ2, …]，也就是字典。