深度神经网络全面概述
神经网络与深度学习ppt课件
这些样本都是 28x28 大小的黑 白图像，也就是说一个样本有 28x28=784 个输入量，它们非 0(黑)即1(白)。输出量一共有 10 个，分别代表对应输入量的数字 是 0~9 各自的可能性，各输出 量之和必为 1。
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成本函数
我们知道，评价一个网络最重要的是其识别精度。但这里我们引入一 个中间量，叫成本函数。如果我们将每个输入量 x 的理想决策值（即 已经规定好的决策值）设为 A，将实际决策值（即通过加权计算出的 决策值）设为 y，这里 y 可以表示为 x 的函数，即 y=y(x)，那么我们 可以定义下面这样一种成本函数。这实际上就是均方差。
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Sigmoid 神经元其实是由如左上所示的感知器函数图像平滑而来的。 函数图像平滑，当任何一个输入量 x 只变化了一点点 Δx 时，最终输 出量 y 也只会变化一点点 Δy。任何时候，当 Δx→0 时，一定有 Δy→0，而这是感知器做不到的。这使得决策不会产生突变，更有利 于学习，如右上图所示。
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我们先看一个简单的例子。一个 数字 9，我们如何描述它的形状？
现在有这么一种描述方法：这个 数字的上半部分是一个圆，下半 部分是靠右的一撇。用数学语言 表达就是，上半部分能够以方程 x12 + y12 = r12 (r1>0)拟合，下 半 部 分 能 以 x22 + y22 = r22 (x2<0, y2<0, r2>0) 拟合，那么 就能说明这个图形极有可能是数 字 9。
思考：我们该如何用颜色突变的 方式定义一辆车？（先不考虑前 身后身等复杂情况，假设所有的 车都是像左下图这样固定角度）
神经网络基本知识
神经网络基本知识一、内容简述神经网络是机器学习的一个重要分支，是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型。
它以其强大的学习能力和自适应能力广泛应用于多个领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
《神经网络基本知识》这篇文章将带领读者了解神经网络的基本概念、原理和应用。
1. 神经网络概述神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的计算模型。
它由大量神经元相互连接构成，通过学习和调整神经元之间的连接权重来进行数据处理和模式识别。
神经网络的概念自上世纪五十年代提出以来，经历了漫长的发展历程，逐渐从简单的线性模型演变为复杂的多层非线性结构。
神经网络在人工智能领域发挥着核心作用，广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
神经网络的基本构成单元是神经元，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，通过特定的计算方式产生输出信号，并传递给其他神经元。
不同神经元之间的连接强度称为权重，通过训练过程不断调整和优化。
神经网络的训练过程主要是通过反向传播算法来实现的，通过计算输出层误差并反向传播到输入层，不断调整权重以减小误差。
神经网络具有强大的自适应能力和学习能力，能够处理复杂的模式识别和预测任务。
与传统的计算机程序相比，神经网络通过学习大量数据中的规律和特征，自动提取高级特征表示，避免了手动设计和选择特征的繁琐过程。
随着深度学习和大数据技术的不断发展，神经网络的应用前景将更加广阔。
神经网络是一种模拟生物神经系统功能的计算模型，通过学习和调整神经元之间的连接权重来进行数据处理和模式识别。
它在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，并将在未来继续发挥重要作用。
2. 神经网络的历史背景与发展神经网络的历史可以追溯到上个世纪。
最初的神经网络概念起源于仿生学，模拟生物神经网络的结构和功能。
早期的神经网络研究主要集中在模式识别和机器学习的应用上。
随着计算机科学的快速发展，神经网络逐渐成为一个独立的研究领域。
在20世纪80年代和90年代，随着反向传播算法和卷积神经网络的提出，神经网络的性能得到了显著提升。
神经网络与深度学习知识点整理
神经网络与深度学习知识点整理●神经网络基础●MP神经元模型●可以完成任何数学和逻辑函数的计算●没有找到训练方法，必须提前设计出神经网络的参数以实现特定的功能●Hebb规则●两个神经元同时处于激发状态时，神经元之间的连接强度将得到加强●Hebb学习规则是一种无监督学习方法，算法根据神经元连接的激活水平改变权值，因此又称为相关学习或并联学习。
●●感知机模型●有监督的学习规则●神经元期望输出与实际输出的误差e作为学习信号，调整网络权值●●LMS学习规则是在激活函数为f(x)=x下的感知器学习规则●由于激活函数f的作用，感知器实际是一种二分类器●感知器调整权值步骤●单层感知器不能解决异或问题●BP网络●特点：●同层神经网络无连接●不允许跨层连接●无反馈连接●BP学习算法由正向传播和反向传播组成●BP网络的激活函数必须处处可导——BP权值的调整采用 Gradient Descent 公式ΔW=－η（偏E/偏w），这个公式要求网络期望输出和单次训练差值（误差E)求导。
所以要求输出值处处可导。
s函数正好满足处处可导。
●运算实例（ppt）●Delta( δ )学习规则●误差纠正式学习——神经元的有监督δ学习规则，用于解决输入输出已知情况下神经元权值学习问题●δ学习规则又称误差修正规则，根据E/w负梯度方向调整神经元间的连接权值，能够使误差函数E达到最小值。
●δ学习规则通过输出与期望值的平方误差最小化，实现权值调整●●1●自动微分●BP神经网络原理：看书●超参数的确定，并没有理论方法指导，根据经验来选择●BP算法已提出，已可实现多隐含层的神经网络，但实际只使用单隐层节点的浅层模型●计算能力的限制●梯度弥散问题●自编码器●●自编码器（Auto-Encoder）作为一种无监督学习方法网络●将输入“编码”为一个中间代码●然后从中间表示“译码”出输入●通过重构误差和误差反传算法训练网络参数●编码器不关心输出（只复现输入），只关心中间层的编码————ℎ=σ(WX+b)●编码ℎ已经承载原始数据信息，但以一种不同的形式表达！●1●正则编码器——损失函数中加入正则项，常用的正则化有L1正则和L2正则●稀疏自编码器——在能量函数中增加对隐含神经元激活的稀疏性约束，以使大部分隐含神经元处于非激活状态●去噪自编码器——训练数据加入噪声，自动编码器学习去除噪声获得无噪声污染的输入，迫使编码器学习输入信号更加鲁棒的表达●堆叠自编码器●自编码器训练结束后，输出层即可去掉，网络关心的是x到ℎ的变换●将ℎ作为原始信息，训练新的自编码器，得到新的特征表达．●逐层贪婪预训练●1●深度神经网络初始化●●卷积神经网络●全连接不适合图像任务●参数数量太多●没有利用像素之间的位置信息●全连接很难传递超过三层●卷积神经网络是一种前馈神经网络，其输出神经元可以响应部分区域内的输入信息，适宜处理图像类信息●1●1●Zero Padding：在原始图像周围补0数量●卷积尺寸缩小，边缘像素点在卷积中被计算的次数少，边缘信息容易丢失●●卷积神经网络架构发展●1●深度发展●LeNet●具备卷积、激活、池化和全连接等基本组件●但GPU未出现，CPU的性能又极其低下●LetNet只使用在手写识别等简单场景，未得到重视●LeNet主要有2个卷积层（5*5）、2个下抽样层（池化层）、3个全连接层●通过sigmoid激活●全连接层输出：共有10个节点分别代表数字0到9，采用径向基函数作为分类器●AlexNet●第一次采用了ReLU，dropout，GPU加速等技巧●AlexNet网络共有：卷积层 5个(1111,55,3*3)，池化层 3个，全连接层3个●首次采用了双GPU并行计算加速模式●第一卷积模块：96通道的特征图被分配到2个GPU中，每个GPU上48个特征图；2组48通道的特征图分别在对应的GPU中进行ReLU激活●第一层全连接：同时采用了概率为0.5的Dropout策略●VGG●通过反复堆叠3x3卷积和2x2的池化，得到了最大19层的深度●卷积-ReLU-池化的基本结构●串联多个小卷积，相当于一个大卷积的思想●使用两个串联的3x3卷积，达到5x5的效果，但参数量却只有之前的18/25●串联多个小卷积，增加ReLU非线性激活使用概率，从而增加模型的非线性特征●VGG16网络包含了13个卷积层，5个池化层和3个全连接层。
cuDNN概述
cuDNN概述cuDNN概述NVIDIACUDA®深度神经⽹络库（cuDNN）是GPU加速的⽤于的原语库。
cuDNN为标准例程提供了⾼度优化的实现，例如向前和向后卷积，池化，规范化和激活层。
全球的深度学习研究⼈员和框架开发⼈员都依赖cuDNN来实现⾼性能GPU加速。
它使他们可以专注于训练神经⽹络和开发软件应⽤程序，⽽不必花时间在底层GPU性能调整上。
cuDNN的加快⼴泛使⽤的深度学习框架，包括，，，，，和。
已将cuDNN集成到框架中的NVIDIA优化深度学习框架容器，访问了解更多信息并开始使⽤。
8x Tesla V100 + cuDNN 7.6 on 20.03 NGC container vs. 8x Tesla A100 + cuDNN 8.0 Preview on Pre-Release NGC container. MaskRCNN, PyTorch TF32 vs FP32, Batch Size: 8. GNMT, PyTorch TF32 vs FP32, Batch Size: 512. WaveGlow, PyTorch TF32 vs FP32, Batch Size: 10. U-Net Medical, TensorFlow FP16 (Mixed) vs FP16, Batch Size: 16. U-Net Industrial, TensorFlow FP16 (Mixed) vs FP16, Batch Size: 24. TacoTron2, PyTorch FP16 (Mixed) vs FP16, Batch Size: 128.cuDNN 8的新增功能cuDNN 8针对A100 GPU进⾏了优化，提供了⽐V100 GPU⾼出5倍的⾼性能，并且包括针对会话AI和计算机视觉等应⽤程序的新优化和API。
经过重新设计，易于使⽤，集成应⽤程序，并为开发⼈员提供了更⼤的灵活性。
深度神经网络的应用及分类
深度神经网络的应用及分类深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的人工神经网络，具有多层非线性数据转换、特征提取和决策的能力。
由于其强大的表达能力和高效的训练方法，深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得了巨大的成功。
本文将介绍深度神经网络的应用和分类，并着重讨论其在计算机视觉和自然语言处理中的具体应用。
深度神经网络的应用可以分为以下几个方面：1. 计算机视觉：深度神经网络在计算机视觉领域有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。
其中，图像分类是最早也是最成功的深度学习任务之一，通过训练深度神经网络可以实现对图像进行分类，例如将图像分为“猫”、“狗”、“汽车”等。
目标检测则是在图像中找出目标物体的位置和类别，常用的算法有R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
图像分割目标是将图像中的每个像素分别标注为目标物体的一部分，常用的算法有U-Net、FCN等。
人脸识别则是通过深度神经网络对人脸进行特征提取和匹配，实现人脸的识别和验证。
2. 自然语言处理：深度神经网络在自然语言处理领域也有广泛的应用，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等。
在文本分类任务中，深度神经网络可以将文本分为不同的类别，例如将一篇新闻文章分类为“体育”、“娱乐”等。
命名实体识别是将文本中的特定实体（如人名、地名、组织机构等）识别出来，常用的算法有BiLSTM-CRF等。
情感分析则是分析文本的情感倾向，例如判断一句话是积极的还是消极的。
机器翻译是将一种语言的文本转换为另一种语言的文本，常用的算法有Seq2Seq等。
3. 推荐系统：推荐系统是根据用户的历史行为和兴趣，为其推荐感兴趣的物品或信息，深度神经网络在推荐系统中有重要的应用。
通过训练深度神经网络，可以将用户的行为数据（如点击、购买、收藏等）作为输入，预测用户对未来物品的评分或兴趣程度，从而实现个性化的推荐。
深度神经网络在化学中的应用研究
深度神经网络在化学中的应用研究秦琦枫;曾斌;刘思莹【摘要】深度神经网络在机器视觉、语音识别以及自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果,在改善相关问题处理结果的同时大幅提升了解决效率,是当下人工智能快速发展的基石.在化学中引入神经网络的解决方案,能够有效的提升化学信息处理的智能化水平.国内外研究学者已经将神经网络应用在一些化学问题的处理中,如:化合物结构与性质的定量关系研究、有机反应产物预测、化合物属性预测等.本文着重介绍了现有深度神经网络模型的基本框架,概述相关研究的进展,并针对深度神经网络在化学中的应用进行展望.【期刊名称】《江西化工》【年(卷),期】2018(000)003【总页数】5页(P1-5)【关键词】深度神经网络;定量关系;化合物属性【作者】秦琦枫;曾斌;刘思莹【作者单位】东华理工大学,江西南昌330013;东华理工大学,江西南昌330013;东华理工大学,江西南昌330013【正文语种】中文1 引言深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)又称为深度学习(Deep Learning)，是机器学习算法中一个非常重要的分支[1]。
在闻名一时的AlphaGo中，深度神经网络是其核心算法。
AlpahGo是谷歌开发的下围棋程序，击败了多个顶级围棋选手。
围棋是世界上最复杂的棋类游戏之一，在一块19×19的棋板上有将近10170个位置可以走。
相比于围棋的复杂度，化学显得简单很多，有研究估计Lipinski虚拟化学空间大约仅有1060种化合物。
机器学习算法目前已经广泛应用于计算化学的多个领域，如：计算机辅助药物发现[2]、材料属性预测等。
但是，深度神经网络与这些传统的机器学习方法有着显著的不同之处，DNN(Deep Neural Network)通常能够获得更好的表现，但是对数据量大小依赖严重。
深度学习已经在化学中的部分领域取得可喜的成绩，如2012年的Merck举办的活性预测比赛中，深度神经网络大幅(约15%)超过了Merck公司内部的基线模型，一举夺冠。
深度学习概述
深度学习概述神经⽹络定义⽬前，关于神经⽹络的定义尚不统⼀，按美国神经⽹络学家Hecht Nielsen 的观点，神经⽹络的定义是：“神经⽹络是由多个⾮常简单的处理单元彼此按某种⽅式相互连接⽽形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输息”。
综合神经⽹络的来源﹑特点和各种解释，它可简单地表述为：⼈⼯神经⽹络是⼀种旨在模仿⼈脑结构及其功能的信息处理系统。
⼈⼯神经⽹络（简称神经⽹络）：是由⼈⼯神经元互连组成的⽹络，它是从微观结构和功能上对⼈脑的抽象、简化，是模拟⼈类智能的⼀条重要途径，反映了⼈脑功能的若⼲基本特征，如并⾏信息处理、学习、联想、深度学习⼀般指深度神经⽹络，这⾥的深度指神经⽹络的层数（较多）。
深度学习⾥程碑单层感知器基本结构上⾯的感知器，相当于⼀个分类器，它使⽤⾼维的X向量作为输⼊，在⾼维空间对输⼊的样本进⾏⼆分类：当W^T X>0时，o=1，相当于样本被归类为其中⼀类。
否则，o=-1，相当于样本被归类为另⼀类。
这两类的边是⼀个⾼维超平⾯。
分割点分割直线分割平⾯分割超平⾯Ax+B=0Ax+By+C=0Ax+By+Cz+D=0W^T X+b=0感知器的训练法则感知器的训练法则：对于每⼀个训练样例<X,t>使⽤当前的权值计算感知器输出o；对于每⼀个权值做如下的更新：其中，X为输⼊向量，t为⽬标值，o为感知器当前权值下的输出，η为学习率，x_i和ω_i为向量X和W的第i个元素。
当训练样例线性可分时，反复使⽤上⾯的⽅法，经过有限次训练，感知器将收敛到能正确分类所有训练样例的分类器。
在训练样例线性不可分时，训练很可能⽆法收敛。
因此，⼈们设计了另⼀个法则来克服这个不⾜，称为delta法则。
它使⽤梯度下降（Gradient Descent）的⽅法在假设空间中所有可能的权向量，寻找到最佳拟合训练样梯度下降与损失函数l对于多元函数o=f(x)=f(x_0,x_1,…,x_n )，其在X^′=〖[〖x_0〗^′,〖x_1〗^′,…,〖x_n〗^′]' ' 〗^T处的梯度为：梯度向量的⽅向，指向函数增长最快的⽅向。
深度学习技术基础知识文档
深度学习技术基础知识文档第一章：深度学习概述1.1 什么是深度学习•深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过使用多层神经网络来实现复杂的数据处理和分析。
它可以学习数据的高级抽象特征和模式，实现对数据的精确识别和预测。
1.2 深度学习的核心原理•深度学习的核心原理包括：反向传播算法、激活函数、优化算法等。
这些原理使得深度学习网络可以学习数据的高级抽象特征和模式。
第二章：主要方法介绍2.1 卷积神经网络（CNN）•CNN是一种基于卷积和池化操作的神经网络，主要用于图像识别和分类。
它可以学习图像的局部特征和全局特征，实现对图像的精确识别和分类。
2.2 循环神经网络（RNN）•RNN是一种基于递归和循环连接的神经网络，主要用于序列数据的处理和分析。
它可以学习序列数据的时序特征和依赖关系，实现对序列数据的精确识别和预测。
2.3 长短时记忆网络（LSTM）•LSTM是一种基于门控循环单元的神经网络，主要用于序列数据的处理和分析。
它可以学习序列数据的长期依赖关系和时序特征，实现对序列数据的精确识别和预测。
第三章：应用领域3.1 自然语言处理（NLP）•NLP是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机理解和处理人类语言。
深度学习在NLP中的应用包括：文本分类、情感分析、机器翻译等。
3.2 计算机视觉（CV）•CV是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机理解和处理图像和视频。
深度学习在CV中的应用包括：图像识别、目标检测、图像生成等。
第四章：伦理考量4.1 数据隐私保护•数据隐私保护是深度学习应用中的一个重要伦理问题。
我们需要确保数据的隐私和安全，避免数据的滥用和泄露。
4.2 AI偏见和公平性•AI偏见和公平性是深度学习应用中的一个重要伦理问题。
我们需要确保AI系统的公平性和无偏见，避免AI系统的歧视和偏见。
第五章：结论•深度学习是一种强大的机器学习方法，可以实现对数据的精确识别和预测。
通过了解深度学习的核心原理和主要方法，我们可以更好地应用深度学习技术来解决实际问题。
基于深度神经网络的入侵检测系统
基于深度神经网络的入侵检测系统一、基于深度神经网络的入侵检测系统概述随着信息技术的快速发展，网络安全问题日益受到重视。
入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）作为网络安全的重要组成部分，其主要任务是监测网络流量，识别并响应可能的恶意行为。
传统的入侵检测方法，如基于签名的检测和异常检测，虽然在某些情况下有效，但面对日益复杂的网络攻击手段，其局限性也日益凸显。
基于深度神经网络的入侵检测系统以其强大的特征学习能力和泛化能力，为提高检测准确性和应对新型攻击提供了新的解决方案。
1.1 深度学习在入侵检测中的应用深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层的神经网络模型，能够自动提取数据的高层次特征。
在入侵检测系统中，深度学习可以应用于流量分析、行为分析和异常模式识别等多个方面。
与传统方法相比，深度学习模型能够更好地捕捉到数据的内在复杂性，从而提高检测的准确性和效率。
1.2 深度神经网络的结构和原理深度神经网络由多层神经元组成，每层神经元通过权重连接到下一层，形成复杂的网络结构。
网络的输入层接收原始数据，中间层进行特征提取和转换，输出层则根据学习到的特征进行分类或回归。
通过反向传播算法和梯度下降方法，网络可以不断调整权重，优化模型性能。
二、基于深度神经网络的入侵检测系统设计设计一个有效的基于深度神经网络的入侵检测系统，需要考虑数据预处理、网络模型选择、训练与验证等多个环节。
2.1 数据预处理数据预处理是构建深度学习模型的第一步，包括数据清洗、特征选择和数据标准化等。
在入侵检测系统中，原始网络流量数据可能包含大量的噪声和无关信息，需要通过预处理步骤来提高数据质量。
此外，为了提高模型的泛化能力，还需要对数据进行归一化处理，使其分布更加均匀。
2.2 网络模型选择选择合适的深度神经网络模型对于入侵检测系统的性能至关重要。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
基于深度神经网络的无线信道均衡
基于深度神经网络的无线信道均衡一、无线信道均衡技术概述无线通信技术是现代通信系统中不可或缺的一部分，它允许数据在移动设备之间进行传输。
然而，无线信道是一个复杂且多变的环境，它受到多种因素的影响，如多径传播、信号衰减、干扰等，这些因素会导致接收信号的失真和退化。
为了提高无线通信系统的性能，无线信道均衡技术应运而生，旨在减少或消除这些不利影响，恢复原始发送信号。
1.1 无线信道均衡的重要性无线信道均衡技术对于保证通信质量至关重要。
它能够减少误码率，提高数据传输速率，增强信号的可靠性。
在高速数据传输和复杂无线环境中，均衡技术的作用尤为明显。
1.2 无线信道均衡的挑战无线信道均衡面临的挑战包括信道的时变特性、多径效应、信号衰减和干扰等。
这些挑战要求均衡器能够适应快速变化的信道条件，并且能够有效地处理各种干扰。
二、深度神经网络在无线信道均衡中的应用随着深度学习技术的发展，深度神经网络（DNN）因其强大的非线性建模能力和自适应学习能力，被广泛应用于无线信道均衡领域。
DNN能够从大量数据中学习信道的特性，自动调整其参数以实现最佳的均衡效果。
2.1 深度神经网络的基本结构深度神经网络由多层神经元组成，每层神经元通过权重连接。
输入信号通过这些层进行前向传播，每一层都会对信号进行变换，最终输出均衡后的信号。
DNN的训练过程涉及调整这些权重，以最小化输出信号和期望信号之间的差异。
2.2 深度学习在无线信道均衡中的优势深度学习模型能够自动学习信道的特性，而不需要复杂的模型假设或参数估计。
这种自适应学习能力使得DNN在处理复杂和未知信道时具有优势。
此外，DNN还能够处理非线性和非高斯特信道，这些信道对于传统均衡器来说是一个挑战。
2.3 深度神经网络的训练和优化训练深度神经网络需要大量的数据和计算资源。
为了提高训练效率和模型性能，研究人员开发了多种优化算法，如随机梯度下降、Adam优化器等。
此外，正则化技术也被用来防止过拟合，提高模型的泛化能力。
基于深度神经网络的视频流媒体资源优化分配
基于深度神经网络的视频流媒体资源优化分配一、视频流媒体资源优化分配概述随着互联网技术的发展，视频流媒体服务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
用户对于视频内容的清晰度、流畅度以及个性化体验的需求不断增长，这给视频流媒体服务提供商带来了巨大的挑战。
基于深度神经网络的视频流媒体资源优化分配技术，通过智能化的方式，对视频流媒体服务中的资源进行有效管理和分配，以满足用户需求，提高服务效率和质量。
1.1 视频流媒体资源优化分配的核心目标视频流媒体资源优化分配的核心目标是实现资源的高效利用，确保用户能够获得高质量的视频观看体验。
这包括但不限于以下几个方面：- 视频质量的优化：确保用户在不同网络环境下都能获得最佳的视频质量。
- 带宽资源的合理分配：根据用户需求和网络状况，动态调整带宽分配，避免资源浪费。
- 用户体验的个性化：通过学习用户行为和偏好，提供个性化的视频推荐和服务。
- 系统稳定性和可靠性：确保视频流媒体服务在高并发情况下的稳定性和可靠性。
1.2 视频流媒体资源优化分配的应用场景视频流媒体资源优化分配技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 视频点播(VOD)服务：为用户提供个性化的视频推荐和播放服务。
- 实时视频直播：保证直播视频的流畅性和实时性，特别是在大型活动直播中。
- 视频会议：优化视频会议中的资源分配，提高会议质量和效率。
- 视频监控：在视频监控系统中，智能分配资源，以提高监控效率和准确性。
二、深度神经网络在视频流媒体资源优化分配中的应用深度神经网络(DNN)作为一种强大的机器学习模型，已经在视频流媒体资源优化分配中发挥了重要作用。
通过学习大量的数据，DNN能够识别和预测用户行为，从而实现资源的智能优化分配。
2.1 深度神经网络的基本原理深度神经网络通过模拟人脑的神经网络结构，构建多层的网络结构，每一层都包含多个神经元，这些神经元通过权重连接，形成复杂的网络。
DNN通过大量的数据训练，不断调整网络中的权重，以提高模型的预测准确性。
神经网络基础PPT课件
AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出 ，是最早的卷积神经网 络之一，用于手写数字 识别。
由Alex Krizhevsky等人 提出，获得了2012年 ImageNet图像分类竞 赛的冠军，引入了ReLU 激活函数和数据增强等 技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出 ，通过反复堆叠3x3的小 型卷积核和2x2的最大池 化层，构建了深度较深 的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息 的持久化，捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为 具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到 输入层或隐藏层自身， 实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络（LSTM）
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模，能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似，但将输出 层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络，通过引入门 控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络，一种简化 的LSTM结构，具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线（或超平面）能够将两类样本完全分开的 问题。对于这类问题，需要使用非线性分类器或者核方法 等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空 间使其线性可分；或者使用神经网络等非线性模型对数据 进行建模和分类。
Matlab中的神经网络与深度学习算法
Matlab中的神经网络与深度学习算法近年来，神经网络和深度学习已经成为了人工智能领域的热门话题。
作为一种强大的数学工具和编程环境，Matlab为研究者们提供了开发和实现神经网络和深度学习算法的理想平台。
本文将介绍Matlab中的神经网络和深度学习算法，并探讨其应用和发展趋势。
1. 神经网络简介神经网络是一种模拟大脑神经元相互连接的计算模型。
它通过训练和学习来识别模式、分类对象和预测结果。
Matlab提供了丰富的工具箱，包括Neural Network Toolbox，用于构建和训练各种类型的神经网络。
用户可以选择不同的网络架构和算法来满足不同的应用需求。
2. 深度学习算法概述深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法。
它通过学习多个层次的特征表示来提高模型的性能。
在Matlab中，Deep Learning Toolbox提供了一套完整的工具，用于实现深度学习算法。
用户可以构建深度神经网络，包括卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)，以及生成对抗网络(GAN)等，来解决复杂的任务，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。
3. 神经网络的应用神经网络在多个领域中得到了广泛的应用。
在计算机视觉领域，神经网络能够实现图像分类、目标检测和图像生成等任务。
用户可以使用Matlab提供的图像处理工具和神经网络工具箱，来训练和测试自己的模型。
在医学图像分析中，神经网络可以用于诊断和治疗支持，如肺癌检测和脑部疾病诊断等。
此外，在自然语言处理和文本挖掘领域，神经网络能够实现情感分析、语言生成和机器翻译等任务。
用户可以利用Matlab中的文本处理工具和深度学习工具箱，处理和分析大规模的文本数据，从而实现各种自然语言处理的应用。
4. 深度学习算法的发展趋势随着计算能力的不断提升和深度学习算法的进一步研究，深度学习在各个领域中的应用不断扩展。
未来，深度学习算法将更加注重模型的鲁棒性和可解释性。
此外，将深度学习与其他技术如图像生成、自动化推理和增强学习等结合，将进一步推动人工智能的发展。
基于深度神经网络的多模态数据融合研究
基于深度神经网络的多模态数据融合研究深度学习作为一种强大的机器学习方法，近年来在多个领域取得了显著的进展。
其中，多模态数据融合作为深度学习的一个重要应用方向，受到了广泛的关注。
多模态数据融合旨在将来自不同源和格式的数据整合起来，以提升数据处理和分析的效率和准确性。
本文将探讨基于深度神经网络的多模态数据融合研究，分析其重要性、挑战以及实现途径。
一、多模态数据融合概述多模态数据融合是指将来自不同模态（如文本、图像、声音等）的数据进行有效整合，以获得更全面的信息表示。
在现实世界中，信息往往以多种模态的形式存在，例如在自动驾驶系统中，车辆需要处理来自摄像头的图像数据、雷达的信号数据以及GPS的位置数据等。
多模态数据融合能够提高系统对复杂环境的理解和决策能力。
1.1 多模态数据融合的核心特性多模态数据融合的核心特性主要体现在以下几个方面：- 互补性：不同模态的数据可以提供关于同一实体或事件的不同视角，融合这些数据可以弥补单一模态数据的不足。
- 一致性：多模态数据融合需要确保来自不同源的数据在语义上是一致的，以避免信息冲突。
- 鲁棒性：多模态数据融合能够提高系统的鲁棒性，即使某一模态的数据出现问题，其他模态的数据仍然可以提供有用的信息。
1.2 多模态数据融合的应用场景多模态数据融合的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 医疗诊断：通过融合患者的医疗影像、基因数据和临床文本记录，提高疾病的诊断准确性。
- 智能监控：结合视频监控、音频分析和传感器数据，实现更精确的安全监控。
- 人机交互：利用视觉、语音和触觉等多种模态的数据，提供更自然和直观的交互体验。
二、基于深度神经网络的多模态数据融合方法深度神经网络因其强大的特征提取和表示学习能力，成为实现多模态数据融合的有效工具。
研究者们提出了多种基于深度学习的多模态数据融合方法。
2.1 深度神经网络的基本结构深度神经网络通常由多层的神经元组成，每层神经元可以学习输入数据的不同层次的特征。
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述卢宏涛;张秦川【摘要】随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力.使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩.本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作.然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍.最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2016(031)001【总页数】17页(P1-17)【关键词】深度学习;卷积神经网络;图像识别;目标检测;计算机视觉【作者】卢宏涛;张秦川【作者单位】上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240;上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240【正文语种】中文【中图分类】TP391图像识别是一种利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是计算机视觉领域的一个主要研究方向，在以图像为主体的智能化数据采集与处理中具有十分重要的作用和影响。
使用图像识别技术能够有效地处理特定目标物体的检测和识别(如人脸、手写字符或是商品)、图像的分类标注以及主观图像质量评估等问题。
目前图像识别技术在图像搜索、商品推荐、用户行为分析以及人脸识别等互联网应用产品中具有巨大的商业市场和良好的应用前景，同时在智能机器人、无人自动驾驶和无人机等高新科技产业以及生物学、医学和地质学等众多学科领域具有广阔的应用前景。
神经网络报告
目录摘要 (1)Abstrac (1)1. 绪论 (3)1.1神经网络概述 (3)2.神经网络的提出与发展 (4)2.1 神经网络的定义 (4)2.1神经网络的发展历程 (5)2.1.1初始发展阶段 (5)2.1.2低潮时期 (6)2.1.3复兴时期 (6)2.1.4 二十世纪80年后期以来的热潮 (7)2.3神经网络研究的意义 (7)3.神经网络的原理 (9)3.1 神经网络的基本原理 (9)3.2人工神经元模型 (10)3.3神经网络的特点 (11)3.4神经网络的分类 (11)4 卷积神经网络 (12)4.1 卷积神经网络结构 (12)4.2 神经元模型 (14)4.3 卷积网络的训练过程 (16)5. 深度学习的发展与应用 (19)5.1深度学习发展 (19)5.2深度学习的应用 (20)5.2.1深度学习在语音识别领域研究现状 (20)5.2.2深度学习在计算机视觉领域研究现状 (20)5.2.3深度学习在自然语言处理领域研究现状 (21)5.2.4深度学习在图像识别领域研究现状 (21)5.2.5深度学习在信息检索领域研究现状 (22)总结 (23)参考文献 (24)摘要神经网络作为一门新兴的信息处理科学,是对人脑若干基本特性的抽象和模拟。
它是以人的人脑工作模式为基础,研究白适应及非程序的信息处理方法。
这种工作机制的特点表现为通过网络中人量神经元的作用来体现它白身的处理功能,从模拟人脑的结构和单个神经元功能出发,达到模拟人脑处理信息的日的。
目前,在国民经济和国防科技现代化建设中神经网络具有广阔的应用领域和发展前景,其应用领域主要表现在信息领域、自动化领域、程领域和经济领域等。
不可否认的是,虽然它具有广泛的应有领域,同时自身也存在着许多缺点,从而成为当今人们一直研究的热点问题。
深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
它在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。
基于变分模态分解和组合深度神经网络的综合能源系统多元负荷预测
基于变分模态分解和组合深度神经网络的综合能源系统多元负荷预测目录一、内容简述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究内容与方法 (5)二、综合能源系统概述 (7)1. 综合能源系统定义 (8)2. 综合能源系统结构 (9)3. 综合能源系统负荷特点 (10)三、变分模态分解理论及应用 (12)1. 变分模态分解理论 (13)2. VMD在负荷预测中的应用 (14)四、组合深度神经网络模型构建 (15)1. 深度神经网络概述 (17)2. 组合深度神经网络模型架构设计 (18)3. 模型参数优化与训练策略 (19)五、基于变分模态分解与组合深度神经网络的负荷预测方法 (20)1. 数据预处理及特征提取 (21)2. 基于VMD的负荷信号分解 (22)3. 基于组合深度神经网络的预测模型构建与实施流程设计 (24)六、实验设计与结果分析 (25)一、内容简述本文档旨在探讨“基于变分模态分解和组合深度神经网络的综合能源系统多元负荷预测”的相关内容。
该研究的背景在于随着能源市场的快速发展以及综合能源系统的复杂性提升，对于多元负荷预测的精度和实时性要求愈发严苛。
在这样的背景下，本文提出了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）与组合深度神经网络（Ensemble Deep Neural Networks, EDNNs）的综合能源系统多元负荷预测方法。
变分模态分解（VMD）被应用于处理综合能源系统中的多元负荷数据。
通过VMD，原始复杂的负荷数据被分解为若干个具有不同频率特性及时间尺度的模态分量，这有助于揭示隐藏在复杂数据中的内在规律和特征。
这些分解得到的模态分量将作为输入数据进一步处理。
组合深度神经网络（EDNNs）被构建用于预测各模态分量的未来趋势。
通过结合多种深度神经网络模型（如循环神经网络、卷积神经网络等），EDNNs能够捕捉并学习各模态分量之间的复杂关系和非线性特征。
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深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础深度神经网络 (DNN) 所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一 )。
近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: ATutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。
鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。
目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。
DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。
因此，那些能帮助 DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。
论文地址： https:///pdf/1703.09039.pdf本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理 (efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。
特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。
本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。
读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量 ;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现 ;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。
一、导语深度神经网络 (DNN) 目前是许多人工智能应用的基础 [1] 。
由于 DNN 在语音识别 [2] 和图像识别 [3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。
这些 DNN 被部署到了从自动驾驶汽车 [4] 、癌症检测 [5] 到复杂游戏 [6] 等各种应用中。
在这许多领域中， DNN 能够超越人类的准确率。
而 DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。
这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。
然而 DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。
虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。
本文的目标是提供对DNN 、理解 DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。
该论文的结构如下：Section II给出了DNN为什么很重要的背景、历史和应用。
Section III给出了DNN基础组件的概述，还有目前流行使用的DNN模型。
Section IV描述了DNN研发所能用到的各种资源。
Section V描述了处理DNN用到的各种硬件平台，以及在不影响准确率的情况下改进吞吐量(thoughtput)和能量的各种优化方法 (即产生bit-wise identical结果 )。
Section VI讨论了混合信号回路和新的存储技术如何被用于近数据处理(near-data processing)，从而解决DNN中数据流通时面临的吞吐量和能量消耗难题。
Section VII 描述了各种用来改进DNN 吞吐量和能耗的联合算法和硬件优化，同时最小化对准确率的影响。
Section VIII 描述了对比DNN 设计时应该考虑的关键标准。
二、深度神经网络 (DNN) 的背景在这一部分，我们将描述深度神经网络 (DNN) 在人工智能这个大框架下的位置，以及一些促进其发展的的概念。
我们还将对其主要的发展历程和现阶段主要的应用领域做一个简单的介绍。
1.人工智能和深度神经网络根据 John McCarthy 的论述，深度神经网络 (也称为深度学习 )是人工智能 (AI) 大框架下的一部分。
而人工智能 (AI) 是利用科学与工程学创造具有如同人类那样能实现目标的智能机器。
人工智能这个词就是这位计算机科学家在上个世纪50 年代所创造出的。
深度学习和整个人工智能的关系就如下图所示。
图 1：深度学习在人工智能大框架下的位置2.神经网络和深度神经网络 (DNN)神经网络从神经元涉及对输入值求加权和进行计算这一概念而获得灵感。
这些加权和对应于突触完成值的缩放以及其和神经元值间的组合。
此外，因为计算与神经元级联相关联，并且其为简单线性代数的运算，所以神经元不会仅仅输出加权和。
相反，在神经元中有函数执行组合输入的运算，而这种函数应该是非线性运算。
在非线性运算的过程中，神经元只有在输入超过一定阀值时才生成输出。
因此通过类比，神经网络将非线性函数运用到输入值的加权和中。
我们等一下会描述一些非线性函数。
图2：简单的神经网络例子。
(a) 神经元和突触， (b) 为每一层计算加权和， (c) 前向和反向 (循环 )网络， (d) 全连接与稀疏(a)中展示了计算神经网络的示意图。
图的前端是输入层，该层会接受输入数据值。
这些数据值前向传播到神经网络中间层的神经元中，中间层也常称为神经网络的隐藏层。
一个或多个隐藏层的加权和最终前向传播到输出层，该输出层会最终向用户呈现神经网络的输出结果。
为了将脑启发的术语和神经网络相匹配，神经元的输出通常称为激活 (activation) ，并且突触如 (a)所示通常称为权重 (weight) 。
在上方表达式中， W_ij 代表着权重、 x_i 为输入激活、 y_i 是输出激活，而 f( ·)就代表着在 III-2 中描述的非线性激活函数。
在神经网络的领域内，有一门称为深度学习的研究。
普通神经网络基本上层级不会很多，而在深度学习里，神经网络的层级数量十分巨大，现如今基本上神经网络可以达到 5 到 1000 多层。
3.推理 vs 训练这一节中，如图 4 所示，我们将把图像分类用作训练 DNN 的一个强劲的实例。
评估 DNN 时，我们输入一个图像， DNN 为每一个对象分类输出分值向量 ;分值最高的分类将成为图像中最有可能的对象分类。
训练 DNN 的总体目标是决定如何设置权重以最大化正确分类 (来自标注的训练数据 )的分值并最小化其他不正确分类的分值。
理想的正确分值与 DNN 基于其当前权重计算的分值之间的差被称为损失值 (L) 。
因此训练 DNN 的目标是找到一组权重以最小化大型数据集中的平均损失值。
图 4：图像分类任务4.开发历史1940 年代 - 神经网络被提出1960 年代 - 深度神经网络被提出1989 年 - 识别数字的神经网 (LeNet)出现1990 年代 - 浅层神经网硬件出现 (Intel ETANN)2011 年 - DNN 语音识别取得突破性进展 (Microsoft)2012 年 - 用于视觉的DNN 开始替代人工放大 (AlexNet)2014 年+ - DNN加速器研究兴起(Neuflow、DianNao等等)图 5 的表柱是这些年来ImageNet 竞赛中每届冠军的表现。
你可以看到最初算法精确度的错误率在25%年，多伦多大学的AlexNet 团队通过GPU 来提升其计算能力并采用深度神经网络方法，把错误率降低了近或更多。
201210% [3] 。
他们的成功带来了深度学习风格的算法的井喷，以及图像识别技术的持续进步。
图 5：ImageNet 竞赛 [10] 结果5. DNN 的应用从多媒体到医疗， DNN 对很多应用大有裨益。
在这一节中，我们将展示DNN正在发挥影响的领域，并凸显DNN有望在未来发挥作用的新兴领域。
图像和视频语音和语言医疗游戏机器人6.嵌入 vs 云执行 DNN 推断处理的嵌入平台有着严格的能耗、计算和存储成本限制。
当 DNN 推断在云中执行时，语音识别等应用经常有强烈的延迟需求。
因此，在本文中，我们将聚焦于推断处理而不是训练的计算需求。
三、深度神经网络概述根据应用情况不同，深度神经网络的形态和大小也各异。
流行的形态和大小正快速演化以提升模型准确性和效率。
所有深度神经网络的输入是一套表征网络将加以分析处理的信息的值。
这些值可以是一张图片的像素，或者一段音频的样本振幅或者某系统或者游戏状态的数字化表示。
处理输入的网络有两种主要形式：前馈以及循环 (图 2c)。
前馈网络中，所有计算都是在前一层输出基础上进行的一系列运作。
最终一组运行就是网络的输出，比如，这张图片包括某个特定物体的概率是多少，某段音频出现某个单词的概率是多少，或者下一步行动的建议等。
在这类深度神经网络中，网络并无记忆，输出也总是与之前网络输入顺序无关。
相反，循环网络 (LSTM 是一个很受欢迎的变种 )是有内在记忆的，允许长期依存关系影响输出。
在这些网络中，一些中间运行生成的值会被存储于网络中，也被用作与处理后一输入有关的其他运算的输入。
在这篇文章中，我们关注的是前馈网络，因为到目前为止，少有人关注硬件加速，特别是循环网络的。
深度神经网络也可以是全连接的(FC，也指多层感知器 )，如图 2(d)最左部分所示。
在一个全连接层中，所有输出与所有输入都是相连接的。
这需要相当数量的存储和计算空间。
谢天谢地，在许多应用中，我们可以移除激活(activations)之间2(d)最右端的层就是一个稀疏的一些连接，方法就是将权重设置为零而不影响准确性。
结果会产生一个稀疏连接层。
图连接层。
通过限制对结果有影响的权重数量，我们也可以实现更高效的计算。
如果每个输出仅仅是一个固定大小输入窗口的函数，就会出现这类结构化稀疏性。
如果这套权重被用于每一个输入计算，就会进一步提高效率。
这一权重共享能显著降低权重的存储要求。
通过将计算构建为卷积，一种非常流行的窗口式的权重共享的网络诞生了，如图 6(a) 所示，其仅使用少量临近的激活来计算加权和的输出 (即，该过滤器有一个有限的接受域，与输入的距离超过特定值的所有权重都将被设置为 0)，而且这一套权重能被每个输入共享来计算 (即，滤波器是空间不变的 )。
这种结构稀疏性的形式正交于源自网络 (修改情况如本文部分 VII-B2 所述 )的稀疏性。
所以，卷积神经网络就是一种受欢迎的深度神经网络形式。
1. 卷积神经网络 (CNN)图 6：卷积的维度。
(a) 传统图像处理中的二维卷积，(b) CNN 中的高维卷积图 7：卷积神经网络表 1：CONV/FC 层的形状参数给定表 I 中的形状参数 (shape parameters)，卷积层的计算可以定义为：2. 非线性 (Non-Linearity)图 8：多种形式的非线性激活函数(来自 Caffe Tutorial [43])3. 池化 (Pooling)图9：多种形式的池化 (来自 Caffe Tutorial [43])4. 归一化 (Normalization)控制输入在层级中的分布能显著地加快训练速度并提升准确度。