神经网络与深度学习讲义20151211
人工智能基础教程 第8章 人工神经网络与深度学习
人工神经网络，简称神经网络 （Neural Network，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。
。
前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN），简称前馈网络，是人工神经网 络的一种。前馈神经网络采用一种单向多层结构，其中每一层包含若干个神经元。在这种神 经网络中，各神经元可以接收前一层神经元的信号，并产生输出到下一层。第0层叫输入层， 最后一层叫输出层，其他中间层叫作隐层（或隐藏层、隐含层）。隐层可以是一层，也可以 是多层。
实验目标：给计算机一些图片，让计算机通过学习可以描述出图 片的内容。
实验步骤 1:看图说话
1)
创建变量「path」设为
“giraffe.jpeg”
2)
描述【path】中存储的图像
3)
创建变量「url」设为 “路
径“
4)
描述【url】中存储的图像
实验步骤 2: 完成程序
前面几节的课程告诉我们，计算 机通过学习可以自己生成符合逻辑的 句子。
两个最基本的模型：卷积神经网络和递归神经网络。前者主要用于计算机视觉，后者主要 用于自然语言处理。这两种模型早在20世纪就被提出，它们分别在两个不同的领域取得了重 大进展。
对于深度学习或机器学习模型而言，不仅要求它对训练集有很好的拟合（训练误差），而 且希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合（泛化能力），模型所产生的测试误差 被称为泛化误差。泛化能力的好坏，最直观的表现就是模型的过拟合（Overfitting）和欠拟合 （Underfitting）。过拟合和欠拟合用于描述模型在训练过程中的两种状态
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习在计算机科学领域，神经网络与深度学习是两个备受关注的热门技术。
神经网络模拟了人类神经系统的工作原理，通过模式识别和数据处理来解决各种问题。
而深度学习则是建立在神经网络基础之上的一种机器学习方法，利用多层次的神经网络结构来学习和提取高级抽象特征。
本文将探讨神经网络与深度学习的基本原理、应用领域以及未来发展趋势。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种数学模型，由大量人工神经元节点和它们之间的连接构成。
每个神经元接收输入信号，通过激活函数处理后输出结果，同时与其他神经元建立连接。
这些连接的权重可以调整，以学习和适应不同的任务。
神经网络的训练过程通常使用反向传播算法。
通过比较网络的输出和期望输出之间的差异，反向传播算法可以调整连接权重，逐渐提升网络的准确性和性能。
这种学习方式使得神经网络能够逐渐适应不同的输入模式，实现模式识别和函数拟合等任务。
二、深度学习的基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其最重要的特点就是多层次的网络结构。
深度学习通过逐层的特征提取和抽象学习，可以从原始数据中学习到更加高级的特征表达。
深度学习的网络结构通常包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层通过一系列变换将输入特征转化为更加抽象和高级的表示，最后输出层产生最终的结果。
深度学习中最常用的网络结构是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
三、神经网络与深度学习的应用神经网络与深度学习在多个领域展示了巨大的潜力。
在计算机视觉领域，深度学习可以用于图像识别、物体检测和人脸识别等任务。
在自然语言处理领域，深度学习可以用于文本分类、机器翻译和情感分析等应用。
此外，神经网络与深度学习还可以在医疗诊断、金融预测和智能交通等领域发挥重要作用。
四、神经网络与深度学习的挑战与展望尽管神经网络与深度学习在许多领域取得了显著的成功，但仍然存在一些挑战。
首先，深度学习模型需要大量的数据来训练和调整网络权重，而且对于参数设置非常敏感。
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。
神经网络与深度学习之间的关系解析
神经网络与深度学习之间的关系解析近年来，神经网络和深度学习成为了计算机科学领域的热门话题。
它们被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，取得了令人瞩目的成果。
然而，很多人对神经网络和深度学习的关系存在一些困惑。
本文将对神经网络和深度学习之间的关系进行解析。
首先，我们需要明确神经网络和深度学习的概念。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型。
它由多个神经元组成，每个神经元都有多个输入和一个输出。
神经网络通过调整神经元之间的连接权重，实现对输入数据的处理和输出结果的预测。
而深度学习则是一种机器学习的方法，它基于神经网络构建了多层结构，通过多层的非线性变换来学习高级抽象特征，并进行模式识别和决策。
神经网络是深度学习的基础。
早期的神经网络只有一层或者两层，被称为浅层神经网络。
这种神经网络只能学习简单的特征，对于复杂的问题表现不佳。
然而，随着计算机性能的提升和数据量的增加，研究者们开始构建更深的神经网络，即深度神经网络。
深度神经网络由多个隐藏层组成，每一层都可以提取不同抽象级别的特征。
这种层次化的结构使得神经网络能够学习更复杂的模式和特征，从而提高了其性能。
深度学习则是对神经网络的一种应用和发展。
深度学习通过构建深层神经网络，利用大规模的数据进行训练，实现了对复杂问题的高效处理。
深度学习的核心思想是通过多层非线性变换，逐层提取数据的抽象特征，并通过反向传播算法进行优化。
深度学习的一个重要特点是端到端的学习，即从原始输入到最终输出的全过程都由神经网络完成，无需手工设计特征。
这使得深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功。
神经网络和深度学习的关系可以用一个包含关系的图来描述。
在这个图中，神经网络是深度学习的一个子集。
深度学习是在神经网络的基础上发展起来的，它利用了神经网络的层次化结构和学习算法，实现了对复杂问题的高效解决。
同时，深度学习也推动了神经网络的发展，促使人们构建更深的神经网络，提高其性能和应用范围。
深度学习和神经网络
深度学习和神经网络深度学习和神经网络是近年来在机器学习领域广受关注的重要技术。
本文将探讨深度学习和神经网络的定义、原理、应用以及未来发展趋势。
一、深度学习的定义与原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层次的神经网络来模拟人脑神经元的工作原理。
深度学习的核心思想是通过大量数据的输入和反复的迭代训练，使神经网络能够自动提取和学习数据中的特征，并进行高效的模式识别与数据处理。
神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成的网络模型。
神经元通过输入和输出的连接，将数据进行转换和传递。
而深度学习则是在神经网络的基础上引入了多层次的结构，增加了网络的复杂性和表达能力。
二、深度学习的应用领域深度学习和神经网络在许多领域都取得了突破性的应用效果。
以下是深度学习在几个常见领域的应用示例：1. 图像处理与计算机视觉深度学习在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
例如，通过深度学习可以实现图像分类、目标检测、人脸识别等任务，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
2. 自然语言处理与机器翻译深度学习在自然语言处理和机器翻译等领域也有着重要的应用。
深度学习模型可以通过大规模的语料库进行训练，学习语言的语义和句法结构，从而实现语言的分析与生成。
3. 语音识别与声音处理深度学习在语音识别和声音处理方面也有着广泛的应用。
通过深度学习模型，可以让计算机自动识别和理解人类的语音指令，并将其转化为对应的操作。
4. 药物发现与医学影像分析深度学习在医学领域的应用也日益增多。
通过深度学习模型，可以对大量的医学数据进行分析和处理，辅助医生做出准确的诊断和治疗方案。
三、深度学习的未来发展趋势深度学习和神经网络作为人工智能领域的重要技术，其未来发展前景十分广阔。
以下是未来深度学习发展的几个趋势：1. 模型优化与加速为了提高深度学习模型的训练和推理效率，研究者们将致力于模型结构的优化和算法的加速。
例如，引入稀疏连接、量化权重等方法可以减少计算和存储开销，提高模型的效率。
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一、感知器的学习结构感知器的学习是神经网络最典型的学习。
目前，在控制上应用的是多层前馈网络，这是一种感知器模型，学习算法是BP法，故是有教师学习算法。
一个有教师的学习系统可以用图1—7表示。
这种学习系统分成三个部分：输入部，训练部和输出部。
神经网络学习系统框图1-7 图神经网络的学习一般需要多次重复训练，使误差值逐渐向零趋近，最后到达零。
则这时才会使输出与期望一致。
故而神经网络的学习是消耗一定时期的，有的学习过程要重复很多次，甚至达万次级。
原因在于神经网络的权系数W有很多分量W ，W ，----W ；也即是一n12个多参数修改系统。
系统的参数的调整就必定耗时耗量。
目前，提高神经网络的学习速度，减少学习重复次数是十分重要的研究课题，也是实时控制中的关键问题。
二、感知器的学习算法．感知器是有单层计算单元的神经网络，由线性元件及阀值元件组成。
感知器如图1-9所示。
图1-9 感知器结构感知器的数学模型：(1-12)其中：f[.]是阶跃函数，并且有(1-13)θ是阀值。
感知器的最大作用就是可以对输入的样本分类，故它可作分类器，感知器对输入信号的分类如下：即是，当感知器的输出为1时，输入样本称为A类；输出为-1时，输入样本称为B类。
从上可知感知器的分类边界是：(1-15)在输入样本只有两个分量X1，X2时，则有分类边界条件：(1-16)即W X +W X -θ=0 (1-17) 2121也可写成(1-18)这时的分类情况如固1—10所示。
感知器的学习算法目的在于找寻恰当的权系数w＝(w1．w2，…，Wn)，。
当d熊产生期望值xn)，…，x2，(xt＝x定的样本使系统对一个特．x分类为A类时，期望值d＝1；X为B类时，d=-1。
为了方便说明感知器学习算法，把阀值θ并人权系数w中，同时，样本x也相应增加一个分量x 。
故令：n+1W =-θ，X =1 (1-19) n+1n+1则感知器的输出可表示为：(1-20)感知器学习算法步骤如下：1．对权系数w置初值对权系数w＝(W．W ，…，W ，W )的n+11n2各个分量置一个较小的零随机值，但W ＝—g。
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计算机视觉：图像识别、人脸识别、物体检测等
自然语言处理：机器翻译、文本生成、情感分析等
语音识别：语音助手、语音合成等
游戏AI：游戏角色控制、游戏策略优化等
自动驾驶：车辆控制、路径规划等
医疗领域：医学图像分析、疾病预测等
神经网络的基本概念
神经网络的组成结构
神经网络的运作机制
神经网络的学习过程
01
文本生成：通过神经网络算法生成自然语言文本，例如机器翻译、对话系统等
语义理解：对文本进行语义理解，例如问答系统、信息抽取等
文本摘要：利用深度学习算法对长篇文本进行摘要，例如新闻摘要、科技论文摘要等
语音识别技术概述
语音识别算法原理
实践案例分析：基于深度学习的语音识别系统
实践案例总结与展望
熟练掌握深度学习算法原理
PyTorch优势与不足：分析PyTorch的优势和不足，并与其他深度学习框架进行比较
Keras常用层和函数：卷积层、池化层、全连接层等常用层，以及损失函数、优化器和评估指标等
Keras实战案例：构建简单的神经网络模型，进行图像分类任务
Keras概述：深度学习框架之一，基于Python语言开发，具有简洁易用的特点
汇报人：
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添加标题
深度学习的定义：深度学习是机器学习的一种分支，通过建立多层神经网络模型，模拟人脑的学习方式，实现对数据的自动特征提取和分类。
添加标题
深度学习的发展历程：从早期的神经网络模型到现代的深度神经网络，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显著的成果。
前馈神经网络：一种最简单的神经网络形式，各层级按照层级进行排列。
神经网络与深度学习知识
神经网络与深度学习知识在当今科技飞速发展的时代，神经网络与深度学习已经成为了热门话题。
它们不仅在学术界引起了广泛的研究兴趣，也在工业界得到了广泛的应用，改变着我们的生活方式和社会运行模式。
那什么是神经网络呢？简单来说，神经网络就像是我们大脑中的神经元网络的一个简化模型。
我们的大脑由无数的神经元相互连接组成，通过这些连接和信号传递，我们能够进行思考、学习和记忆。
神经网络就是模仿了这个原理，由大量的节点（类似于神经元）相互连接而成。
这些节点之间的连接具有一定的权重，通过调整这些权重，神经网络可以学习到输入数据中的模式和规律。
比如说，我们要让神经网络识别图片中的猫和狗，它会通过分析大量的猫和狗的图片，学习到它们的特征，比如猫的耳朵形状、狗的尾巴长度等等。
然后，当给它一张新的图片时，它就能够根据之前学到的知识来判断这是猫还是狗。
深度学习则是一种更强大的神经网络技术。
它的网络结构更深，也就是有更多的层。
每一层都可以对数据进行不同程度的抽象和特征提取。
就好像我们在看一个物体时，先是看到它的大致轮廓，然后再逐渐注意到细节，比如颜色、纹理等等。
深度学习的网络也是这样，从简单的特征逐渐提取到复杂的、抽象的特征。
神经网络和深度学习的应用非常广泛。
在图像识别领域，它们可以帮助我们识别各种各样的物体、场景，甚至是疾病的症状。
比如，在医疗领域，通过对大量的 X 光片、CT 扫描图像等进行学习，神经网络能够帮助医生更准确地诊断疾病。
在语音识别方面，我们现在使用的语音助手，如 Siri、小爱同学等，背后都离不开深度学习技术。
它们能够理解我们说的话，并给出相应的回答。
在自然语言处理中，神经网络和深度学习也发挥着重要的作用。
机器翻译、文本分类、情感分析等等，都可以通过它们来实现。
比如，当我们在网上浏览新闻时，系统可以根据我们的浏览历史和偏好，为我们推荐相关的新闻，这就是通过对大量的文本数据进行学习和分析实现的。
然而，神经网络和深度学习也并非完美无缺。
神经网络与深度学习讲义
1 2
3 3 3 3 4 4 4 5 6
2.4 导数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.4.1 向量导数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
D 时间 2.3.1 常见的矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
编译 2.3.2 矩阵的范数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.4 总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
第五章 人工神经网络
40
5.1 神经元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
-12 6.5.1 卷积层的梯度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
R 015 6.5.2 子采样层的梯度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
R 201 2.2 矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
《计算机视觉》教学课件 第08章1-神经网络和深度学习1
• 输入特征
➢添加了两个表示中间值的“隐藏层” ➢将输出表示为输入的函数并进行简化时
• 只是获得输入的另一个加权和
➢仍然是一个线性模型
• 无法解决非线性问题
2024/7/13
41
神经网络基本概念 – 非线性问题
➢“非线性”意味着无法使用形式为“b + w1x1 + w2x2”的模型准确预测标签
2024/7/13
28
C ONTENTS
01
引言
02 神经网络和深度学习简史
03
神经网络基本概念
04
深度学习基本概念
05
使用和训练神经网络
深度学习之前
2024/7/13
30
神经网络基本概念 – 生物神经网络
➢生物神经网络
• 一般指生物的大脑神经元、细胞、触点等组成的网络 • 用于产生生物的意识 • 帮助生物进行思考和行动
2024/7/13
16
神经网络和深度学习简史
➢1982年
• 著名物理学家John Hopfield发明了Hopfield神经网络
2024/7/13
17
神经网络和深度学习简史
➢Hopfield神经网络是一种结合存储系统和二元系统的循环神经网络
• 可以模拟人类的记忆 • 根据激活函数的选取不同，有连续型和离散型两种类型，分别用于优化计算和联想记忆 • 容易陷入局部最小值的缺陷，该算法并未在当时引起很大的轰动
2024/7/13
27
神经网络和深度学习简史
➢2016-2017年
• Google的AlphaGo • 4:1的比分战胜了国际顶尖围棋高手李世石 • 随后战胜了一众高手 • AlphaGo升级版AlphaGo Zero • “从零开始”、“无师自通”的学习模式 • 以100:0的比分轻而易举打败了之前的AlphaGo
神经网络与深度学习概述第三章深度学习的概念及理解
神经网络与深度学习概述第三章深度学习的概念及理解深度学习的概念深度学习是神经网络的一个分支，深度学习的基本结构是深度神经网络。
深度神经网络是一种具备至少一个隐含层的神经网络。
与浅层神经网络相比，深度神经网络也能为复杂非线性系统建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的拟合能力。
•深度神经网络通常是前馈型神经网络。
多层前馈型神经网络都是深度神经网络，但是深度神经网络不都是多层前馈型神经网络,因为深度神经网络还包含了递归神经网络和卷积神经网络等•深度神经网络说的是一种结构，而不是一种算法机器学习的分类机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
这里关于机器学习的内容不在进一步展开，有兴趣的读者可以参考作者之前写的两篇文章。
「上」人工智能，机器学习，数据挖掘，数据分析和深度学习到底什么意思，它们之间又有什么区别和联系？「下」人工智能，机器学习，数据挖掘，数据分析和深度学习到底什么意思，它们之间又有什么区别和联系？机器学习的概念很大，以下给出按照学习方式分类的常见类型：•监督学习（Supervised Learning）监督学习又叫做有导师的学习，就是在你学习的时候，有个老师在旁边监督着你，随时纠正你在学习中犯的错误，当你犯错的时候就给你惩罚，但你正确的时候就给你奖励。
在监督学习中，数据都是带有标签的数据，通过模型训练这些数据，根据模型得到的结果和实际标签作比较，如果模型给出的结果与实际标签不符合时，就要调整模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
•非监督学习（Unsupervised Learning）非监督学习又叫做无导师的学习，也就是没有人在旁边监督着你学习，告诉你怎样做才是对的。
在非监督学习中，数据都是没有标签的，并没有告诉模型哪些数据应该被分为哪一类是正确的，非监督学习模型一般是为了推断出数据的一些内在结构。
常见的应用场景比如关联规则挖掘和聚类等。
神经网络与深度学习讲义20151211
1 2 3 3 3 3 4 4 5 5 6 6 6 7 7 7 9 10 10
总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.1
向量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
神经元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.1 激活函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
第二章 数学基础
0
II 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4 3.2 3.3 损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 机器学习算法的类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 机器学习中的一些概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 参数学习算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
《人工智能应用概论》课件第4章-神经网络与深度学习
PART
小试牛刀
4 4.3 小试牛刀
4.3.1 Tensorflow游乐场（playground）
TensorFlow游乐场（） 是一个通过网页浏览器就可以训练.3 深度学习(Deep Learning)
传统机器学习和深度学习算法的主要区别在于特征。 传统机器学习算法中，我们需要手工编码特征； 在深度学习算法中，特征由算法自动完成，但耗时且需要海量数据。
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
4.1.4 神经网络与深度学习的发展历程
传统机器学习和深度学习算法的主要区别在于特征。 传统机器学习算法中，我们需要手工编码特征； 在深度学习算法中，特征由算法自动完成，但耗时且需要海量数据。
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
4.1.5 神经网络与深度学习的应用场景
CHiME-6被称为“史上最难的语音识别任务”
CHiME-6“史上最难的语音识别任务” 深度学习在图像和物体识别方面的能力远远超过了人类 科大讯飞多场景语音识别大赛上夺冠。
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
4.1.5 神经网络与深度学习的应用场景
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
4.1.3 深度学习(Deep Learning)
人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆； 其次是机器学习，稍晚一点； 最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。 定义：主要使用深度神经网络为工具的机器学习算法。
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
答案是 y1 = 46, y2 = 0
Layer 1中的神经元Neuron 1的值为 n1 = max(3 * 1 + 4 * (-1) + 9, 0) = 8
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5.6 经验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
邱锡鹏：《神经网络与深度学习》讲义
/dl-book/
目录
III
5.7 总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.1.1 感知器学习算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
A -11 4.1.2 收敛性证明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
-12 多类感知器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.5.1 logistic 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.5.2 softmax 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
R 015 2.3 矩阵的基本运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ：2 2.3.1 常见的矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . D 时间 2.3.2 矩阵的范数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4 6.5
6.6 第七章
7.1
7.2 7.3 7.4
卷积神经网络示例：LeNet-5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 梯度计算 . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . .
6.1.2 两维场合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.2 卷积层：用卷积来代替全连接 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.3 子采样层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
D 时间 总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22 26 27
28 29 29 30 32 34 35 36
译
编 第五章 人工神经网络
38
5.1 神经元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
T 0 感知器 F 22:0 两类感知器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1.3 机器学习中的一些概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.1.4 参数学习算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.2 线性回归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.6 总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
第三章 机器学习概述
10
3.1 机器学习概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
编译 总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53 54 55 56 56
57 58 59 60 61 61 62
参考文献
63
索引
65
邱锡鹏：《神经网络与深度学习》讲义
/dl-book/
3.4 3.5 第四章 4.1
4.2
4.3 4.4
3.3.2 多类线性分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
评价方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6 6
2.4.2 导数法则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.5 常用函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
第六章 卷积神经网络
48
6.1 卷积 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
6.1.1 一维场合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
T 0 第二章 数学基础 F 2:0 2.1 向量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 2.1.1 向量的模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
R 015 4.2.1 多类感知器的收敛性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
：2 投票感知器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 2 循环神经网络
A 2-1 简单循环网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5-1 7.1.1 梯度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
II
目录
3.1.1 损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.1.2 机器学习算法的类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
R 201 7.1.2 改进方案 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
： 长短时记忆神经网络：LSTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
D 时间 门限循环单元：GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
《神经网络与深度学习》讲义
Notes on Artificial Neural Networks and Deep Learning
FT 邱锡鹏
xpqiu@
22:00
DRA 2015 年时1间2 月：21011日5-12-11
编译
目录
第一章 绪论 1.1 总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
T 6.5.1 卷积层的梯度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
0 6.5.2 子采样层的梯度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
F 2:0 总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
A -11 2.1.2 向量的范数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
-12 2.2 矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .