深度学习介绍 PPT
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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)
经典深度学习(PPT136页)
4th November 2016
美国人工智能战略规划
4th November 2016
美国人工智能研发战略规划
4th November 2016
策略- I : 在人工智能研究领域做长期研发投资
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知 识发现技术
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术
• AI系统的设计很多是为人所用 • 复制人类计算，决策，认知
4th November 2016
策略-II： 开发有效的人机合作方法
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术 2. 开发增强人类的ＡＩ技术
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
3. 理论ＡＩ能力和上限
4. 通用AI 5. 规模化AI系统
6. 仿人类的AI技术 7. 研发实用，可靠，易用的机
器人 8. AI和硬件的相互推动
• 提升机器人的感知能力，更智能的同复 杂的物理世界交互
1. 在人工智能系统广泛使用之前，必须确保系统的安全性 2. 研究创造稳定， 可依靠，可信赖，可理解，可控制的人工智能
系统所面临的挑战及解决办法
1. 提升AI系统 的可解释性和透明度 2. 建立信任 3. 增强verification 和 validation 4. 自我监控，自我诊断，自我修正 5. 意外处理能力， 防攻击能力
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
美国人工智能战略规划
4th November 2016
美国人工智能研发战略规划
4th November 2016
策略- I : 在人工智能研究领域做长期研发投资
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知 识发现技术
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术
• AI系统的设计很多是为人所用 • 复制人类计算，决策，认知
4th November 2016
策略-II： 开发有效的人机合作方法
. 不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用
1. 辅助人类的人工智能技术 2. 开发增强人类的ＡＩ技术
目标：. 确保美国的世界领导地位 . 优先投资下一代人工智能技术
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
3. 理论ＡＩ能力和上限
4. 通用AI 5. 规模化AI系统
6. 仿人类的AI技术 7. 研发实用，可靠，易用的机
器人 8. AI和硬件的相互推动
• 提升机器人的感知能力，更智能的同复 杂的物理世界交互
1. 在人工智能系统广泛使用之前，必须确保系统的安全性 2. 研究创造稳定， 可依靠，可信赖，可理解，可控制的人工智能
系统所面临的挑战及解决办法
1. 提升AI系统 的可解释性和透明度 2. 建立信任 3. 增强verification 和 validation 4. 自我监控，自我诊断，自我修正 5. 意外处理能力， 防攻击能力
1. 推动以数据为中心的知识发 现技术
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
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
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目前的GPU使用方案
33
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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
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。
《深度学习PPT》第3章 人工神经网络与深度学习
9 of 57
3.1 探秘大脑的工作原理
第3章 人工神经网络与深度学习
3.1.2 人脑神经元的结构
神经元的基本结构包括细胞体和突起两部分。细胞体包括细胞核、细胞质、细胞 膜。细胞膜内外电位差称为膜电位。神经元的突起一般包括数条短而呈树状分支 的树突和一条长而分支少的轴突。长的突起外表大都套有一层鞘，组成神经纤维， 神经纤维末端的细小分支叫作神经末梢。神经纤维集结成束，外面包有膜，构成 一条神经。
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3.1 探秘大脑的工作原理
（5）深度学习算法 数据输 出
外部环 境
第3章 人工神经网络与深度学习
数据输入
执行
深度学习（端到端网络，一组函数集）
知识库
学习
深度学 习
深度学习的基本模型
人的活动过程伴随信息传递、知识处理和智能的形成过程，其信息 传输模型如图所示
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3.1 探秘大脑的工作原理
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3.4 人脑神经网络的互连结构
第3章 人工神经网络与深度学习
3.4.1 前馈神经网络
前馈神经网络（feedforward neural network），简称前馈网络，是人 工神经网络的一种。在此种神经网络中，各神经元从输入层开始，接 收前一级输入，并输入到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈， 可用一个有向无环图表示
输出
hw.b
3.2 人脑神经元模型
3.2.2 激活函数
常用激活函数主要有：线性函数、 非线性函数（sigmoid型函数）、 概率型函数。
y
x 0
（a）线性函数 y
x 0
(c) ReLU函数 y
1 x
0 (e) sigmoid函数
深度学习ppt
Convolutional Neural Networks(CNN)
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，使图像可以直接作为网络的输入，避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殊设计的一个多层 感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度 不变性。
卷积神经网络避免了显式的特征取样，隐式地从训练数据中进行学习。 这使得卷积神经网络明显有别于其他基于神经网络的分类器，通过结构重组 和减少权值将特征提取功能融合进多层感知器。它可以直接处理灰度图片， 能够直接用于处理基于图像的分类。
卷积神经网络较一般神经网络在图像处理方面有如下优点： a）输入图像和网络的拓扑结构能很好的吻合； b）特征提取和模式分类同时进行，并同时在训练中产生； c）权重共享可以减少网络的训练参数，使神经网络结构变得更简单，适应 性更强。
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。 深度学习可以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，并展现 了强大的从少数样本中集中学习数据及本质特征的能 力。
Convolutional Neural Networks for P300 Detection with Application to Brain-Computer Interfaces
深度学习Deep-Learning【精品PPT文档】
深度学习Deep Learning
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
深度学习概念
• 机器学习（Machine Learning，ML）主要是研究如何使计算机从给定的 数据中学习规律，即从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的 规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测。目前，主流的机器学 习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习。 • 人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN），也简称神经网络， 是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神 经网络通过模拟生物神经网络（大脑）的结构和功能，由大量的节点 （或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成，可以用来对数 据之间的复杂关系进行建模。
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
向量
向量的模和范数
常见的向量
矩阵
矩阵的基本运算
矩阵的基本运算
导数法则
导数法则
导数法则
常用函数及其导数
常用函数及其导数
深度学习历史
• • • • • • • • 1958 年Rosenblatt 感知器 1969 年Minsky XOR 1986 年Hinton、LeCun 人工神经网络（BP算法） 1998 年LeCun 卷积神经网络 2006 Hinton在DBN中提出了一种逐层预训练方法, 解决了梯度弥散问题 2008 Vincent等提出了降噪自编码器 2011 Rafir等提出了收缩自编码器 2012 微软研究员建立深度神经网络–隐马尔科夫混合模型, 在语音识别领域取得 突
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
深度学习概念
• 机器学习（Machine Learning，ML）主要是研究如何使计算机从给定的 数据中学习规律，即从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的 规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测。目前，主流的机器学 习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习。 • 人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN），也简称神经网络， 是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神 经网络通过模拟生物神经网络（大脑）的结构和功能，由大量的节点 （或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成，可以用来对数 据之间的复杂关系进行建模。
目录
• • • • • • • • 深度学习简介 数学基础 机器学习简介 感知器 前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 深度学习应用
向量
向量的模和范数
常见的向量
矩阵
矩阵的基本运算
矩阵的基本运算
导数法则
导数法则
导数法则
常用函数及其导数
常用函数及其导数
深度学习历史
• • • • • • • • 1958 年Rosenblatt 感知器 1969 年Minsky XOR 1986 年Hinton、LeCun 人工神经网络（BP算法） 1998 年LeCun 卷积神经网络 2006 Hinton在DBN中提出了一种逐层预训练方法, 解决了梯度弥散问题 2008 Vincent等提出了降噪自编码器 2011 Rafir等提出了收缩自编码器 2012 微软研究员建立深度神经网络–隐马尔科夫混合模型, 在语音识别领域取得 突
深度学习PPT幻灯片
❖ 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、
11
深度学习硬件加速方式——GPU
❖ SIMD方式，计算能力强，并行度支持好 ❖ 通用性，并非针对深度学习
➢ 运行效率受影响 ➢ 能耗仍较大 ❖ 代表： NVIDIA Tesla P100 GPU ❖ 案例：基于GPADAS)方面与众多车企进行合作
样思考
取新的知识技能，并
应用：国际跳棋程序
改善自身性能
应用：垃圾邮件过滤
深度学习
一种机器学习方法，模 拟人脑机制解释数据， 通过组合低层特征形成 更加抽象的高层属性类 别或特征
应用：谷歌视频寻猫
1950's 1960's 1970's 1980's 1990's 2000's 2010's
3
深度学习的流程
Horizon Robotics（地平线机器人）BPU芯片 ❖ 案例：基于TPU的AlphaGo与围棋冠军李世石人机大战，总比分4:1获胜
15
深度学习硬件加速方式比较
加速方式
优点
缺点
CPU
通用结构、可独立工作 通用性导致效率和能效比低
GPU FPGA DSP ASIC
强大的并行计算能力
通用性导致效率受影响、能耗大
灵活性好、设计空间大、 省去流片过程 改动小、计算能力较高
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、
11
深度学习硬件加速方式——GPU
❖ SIMD方式，计算能力强，并行度支持好 ❖ 通用性，并非针对深度学习
➢ 运行效率受影响 ➢ 能耗仍较大 ❖ 代表： NVIDIA Tesla P100 GPU ❖ 案例：基于GPADAS)方面与众多车企进行合作
样思考
取新的知识技能，并
应用：国际跳棋程序
改善自身性能
应用：垃圾邮件过滤
深度学习
一种机器学习方法，模 拟人脑机制解释数据， 通过组合低层特征形成 更加抽象的高层属性类 别或特征
应用：谷歌视频寻猫
1950's 1960's 1970's 1980's 1990's 2000's 2010's
3
深度学习的流程
Horizon Robotics（地平线机器人）BPU芯片 ❖ 案例：基于TPU的AlphaGo与围棋冠军李世石人机大战，总比分4:1获胜
15
深度学习硬件加速方式比较
加速方式
优点
缺点
CPU
通用结构、可独立工作 通用性导致效率和能效比低
GPU FPGA DSP ASIC
强大的并行计算能力
通用性导致效率受影响、能耗大
灵活性好、设计空间大、 省去流片过程 改动小、计算能力较高
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。
《深度学习之》课件
Part Five
深度学习的未来展 望
深度学习的发展趋势
深度学习技术将更 加成熟，应用领域 更加广泛
深度学习技术将与 其他技术相结合， 如大数据、云计算 等
深度学习技术将更 加注重实际应用， 如医疗、金融、教 育等领域
深度学习技术将更 加注重安全性和隐 私保护，如数据加 密、隐私保护等技 术
深度学习与其他技术的融合
动画效果：适当添加动画效果，如淡入淡出、缩放等，以增强视觉效果
PPT课件的动画与交互设计
动画效果：使用动画效果可以使PPT课件更加生动有趣，吸引观众的注意力
交互设计：交互设计可以增加PPT课件的互动性，让观众更加深入地参与到学习中
动画与交互设计的结合：将动画效果和交互设计相结合，可以使PPT课件更加生动有 趣，增加观众的参与度 动画与交互设计的注意事项：在使用动画效果和交互设计时，要注意不要过度使用， 以免影响观众的注意力和参与度
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习技术，由两个子网络组成：生成器和判别器。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据是真是假。
GAN通过两个子网络的对抗训练，不断提高生成器的生成能力，最终生成与真实数据非 常接近的假数据。
GAN在图像生成、数据增强、图像翻译等领域有广泛应用。
深度强化学习
概念：一种结合了深度学习和强化学习的技术 特点：能够处理高维、复杂的数据，同时具备学习能力和决策能力 应用场景：自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域 技术挑战：需要大量的数据和计算资源，以及复杂的算法设计
PPT课件的内容组织与布局设计
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内容组织：根据深度学习的主题， 将内容分为不同的章节，如“深 度学习概述”、“深度学习方 法”、“深度学习应用”等。
《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。
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深度学习简介
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 的连接中包含可根据经验调整的权重，使得神经网络可以自适应输入，并且拥有学习 能力。
三层网络，足够多的节点，合适的激活函数与权 重可以复现任意函数
deep models can give better approximation to nonlinear functions than shallow models.
深层的模型相较于浅层逼近效果更好
深度学习
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，以更 少的参数与更深的结构来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。所 以，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习，深度学习 的不同在于：
１）强调了模型结构的深度，通常有5层、6层、甚至10多层的隐层节点；
２）明确突出了特征学习的重要性，也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间 的特征表示变换到一个新特征空间，从而分类或预测更加容易。
由于含有很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，深度学习算法逐渐成为分类算法的一个 大的分支。然而深度神经网络在训练上难度很大。为此，可以通过“逐层初始化” （layer-wise pre-train）来有效克服
作为机器学习方法的一种，神经网络算法可以用来处理一系列传统方法无法处理或处 理难度较大的问题，包括计算机视觉、语音识别方面等。
基本结构
神经网络的基本单元是神经元。通过对所有输入的加权求和与非线性映射得到该神经 元的输出（激活值）。
x1
x2
w1
.
w2
a
.
θ
.
xn
wn
b
神经元模型
f
(
x)
1
1 e
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
主要问题
主要问题
易陷入局部极小而得不到全局最优。 训练次数多使得学习效率低，收敛速度慢。 对于隐层和隐节点的个数选择,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
以使目标变量的真实值和预测值的距离最小
代价函数描述了网络输出与真实值之间的误差。 通过随机梯度下降的方法最小化代价函数以提高网络精度 可以在代价函数中引入其他约束以满足设定要求
x2 Y=F(X)
△
a
F(a)
BP算法
0
x1
反向传播与梯度下降
S型函数导数
开始
数据输入
权值学习
求隐含层和输出层 神经元输出
实验表明，在非凸优化问题上初始点的选择十分重要 无监督学习增加了一个深层结构的鲁棒性 预训练神经网络能够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，如果没有预训练进行处理，会提高陷于局部极小点的可能性
实验对比
当数据进行预处理后，神经网络迭代 稳定，分类误差保持在一个较低的水 平；而当数据没有进行预处理，随着 层数的增加分类误差迅速增大，代价 函数也保持在一个较高的水平。这是 由于预训练提取了图像特征，不容易 使得图像限于较高的局部极小点，即 更接近于全局的极小点，分类效果要 大大优于无预训练的网络。
反向传播算法：
网络的实际输出与期望输出之间的差值即为误差信号。误 差信号由输出端开始逐层向前传播,这是误差信号的反向传 播。在误差信号反向传播的过程中,网络的权值由误差反馈 进行调节，通过权值的不断修正使网络的实际输出更加接 近期望输出。
b1
输入
b2
隐含
输出
前馈网络结构说明代价函数源自在遇到回归问题时，指定代价函数
x
常用激活函数： 阈值函数 双向阈值函数 S型函数 双曲正切函数 高斯函数
神经网络按照拓扑结构，属于一神经元为节点，以及节点间有向连接为为边的一种图， 大体分为层状与网状两大类。
BP网络
前馈网络的逐层计算：
输入值从输入层单元通过连接权重加权激活逐层向前传播 经过隐层最后到达输出层得到输出。在信号的向前传递过 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。
传统的机器学习方法，在训练数据量到达一定规模后，算法的学习能力就饱和了，而 深度学习见不到底。
深度学习
Any continuous function from input to output can be implemented in a three-layer net, given sufficient number of hidden units and proper nonlinearities in activation function and weights.
预训练与梯度消失现象
由于早层的梯度是由后层的梯度项相乘得到，梯度会逐层衰减。而参数的随机初始化 意味着未训练前经过权重、偏置的计算后神经元早层丢失了大量的有用信息，从而导 致后层的网络学习率超过前层，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：
常用改进方法
添加动量项 采用改进的梯度下降法 MBP/MFBP算法
深度学习
深度学习的基础架构来自于前馈神经网络与BP算法，构造多层节点通过最小化代价函 数的方法来提高分类精度。对于传统的ANN网络而言，由于多层网络训练的困难，实 际使用的多数是只含有一层隐层节点的浅层模型。然而，不同于浅层的神经网络算法， 深度学习更侧重于如何通过增加网络的深度，减小每层拟合的参数来提取出数据（尤 其是语音与图像数据）的高层特征信息，从而达到更高的测试性能与分类精度。深度 学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。
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 的连接中包含可根据经验调整的权重，使得神经网络可以自适应输入，并且拥有学习 能力。
三层网络，足够多的节点，合适的激活函数与权 重可以复现任意函数
deep models can give better approximation to nonlinear functions than shallow models.
深层的模型相较于浅层逼近效果更好
深度学习
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，以更 少的参数与更深的结构来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。所 以，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习，深度学习 的不同在于：
１）强调了模型结构的深度，通常有5层、6层、甚至10多层的隐层节点；
２）明确突出了特征学习的重要性，也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间 的特征表示变换到一个新特征空间，从而分类或预测更加容易。
由于含有很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，深度学习算法逐渐成为分类算法的一个 大的分支。然而深度神经网络在训练上难度很大。为此，可以通过“逐层初始化” （layer-wise pre-train）来有效克服
作为机器学习方法的一种，神经网络算法可以用来处理一系列传统方法无法处理或处 理难度较大的问题，包括计算机视觉、语音识别方面等。
基本结构
神经网络的基本单元是神经元。通过对所有输入的加权求和与非线性映射得到该神经 元的输出（激活值）。
x1
x2
w1
.
w2
a
.
θ
.
xn
wn
b
神经元模型
f
(
x)
1
1 e
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
主要问题
主要问题
易陷入局部极小而得不到全局最优。 训练次数多使得学习效率低，收敛速度慢。 对于隐层和隐节点的个数选择,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
以使目标变量的真实值和预测值的距离最小
代价函数描述了网络输出与真实值之间的误差。 通过随机梯度下降的方法最小化代价函数以提高网络精度 可以在代价函数中引入其他约束以满足设定要求
x2 Y=F(X)
△
a
F(a)
BP算法
0
x1
反向传播与梯度下降
S型函数导数
开始
数据输入
权值学习
求隐含层和输出层 神经元输出
实验表明，在非凸优化问题上初始点的选择十分重要 无监督学习增加了一个深层结构的鲁棒性 预训练神经网络能够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，如果没有预训练进行处理，会提高陷于局部极小点的可能性
实验对比
当数据进行预处理后，神经网络迭代 稳定，分类误差保持在一个较低的水 平；而当数据没有进行预处理，随着 层数的增加分类误差迅速增大，代价 函数也保持在一个较高的水平。这是 由于预训练提取了图像特征，不容易 使得图像限于较高的局部极小点，即 更接近于全局的极小点，分类效果要 大大优于无预训练的网络。
反向传播算法：
网络的实际输出与期望输出之间的差值即为误差信号。误 差信号由输出端开始逐层向前传播,这是误差信号的反向传 播。在误差信号反向传播的过程中,网络的权值由误差反馈 进行调节，通过权值的不断修正使网络的实际输出更加接 近期望输出。
b1
输入
b2
隐含
输出
前馈网络结构说明代价函数源自在遇到回归问题时，指定代价函数
x
常用激活函数： 阈值函数 双向阈值函数 S型函数 双曲正切函数 高斯函数
神经网络按照拓扑结构，属于一神经元为节点，以及节点间有向连接为为边的一种图， 大体分为层状与网状两大类。
BP网络
前馈网络的逐层计算：
输入值从输入层单元通过连接权重加权激活逐层向前传播 经过隐层最后到达输出层得到输出。在信号的向前传递过 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。
传统的机器学习方法，在训练数据量到达一定规模后，算法的学习能力就饱和了，而 深度学习见不到底。
深度学习
Any continuous function from input to output can be implemented in a three-layer net, given sufficient number of hidden units and proper nonlinearities in activation function and weights.
预训练与梯度消失现象
由于早层的梯度是由后层的梯度项相乘得到，梯度会逐层衰减。而参数的随机初始化 意味着未训练前经过权重、偏置的计算后神经元早层丢失了大量的有用信息，从而导 致后层的网络学习率超过前层，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：
常用改进方法
添加动量项 采用改进的梯度下降法 MBP/MFBP算法
深度学习
深度学习的基础架构来自于前馈神经网络与BP算法，构造多层节点通过最小化代价函 数的方法来提高分类精度。对于传统的ANN网络而言，由于多层网络训练的困难，实 际使用的多数是只含有一层隐层节点的浅层模型。然而，不同于浅层的神经网络算法， 深度学习更侧重于如何通过增加网络的深度，减小每层拟合的参数来提取出数据（尤 其是语音与图像数据）的高层特征信息，从而达到更高的测试性能与分类精度。深度 学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。