深度学习入门讲座

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人工智能深度学习：从入门到精通(微课版)-教学大纲

课程大纲上课周（每周3课时）章节内容案例支持1.机器学习、深度学习与人工智能1第一章深度学习简介 2.深度学习与回归分析±及TenSOrFIOW安装 3.深度学习发展历程4.深度学习擅长领域5.安装Tenso1.神经网络模型介绍2.激活函数2第二章神经网络基础 3.神经网络的训练4.神经网络过拟合及处理方法1.神经网络的数据结构3第三章神经网络的 2.图像数据的存储与运算1、美食评分TensorFIow实现 3.线性回归模型的TensorFIow实现2、颜值打分第三章神经网络的TensorFIow实现1.逻辑回归模型的1、手写数字识别2、性别识别42.TensorFIow实现上机实验（一）1.卷积神经网络基本结构5第四章卷积神经网络 2.卷积与池化的通俗理解基础 3.卷积4.池化1.1eNet-51、手写数据识别6第五章经典卷积神经 2.AIexNet2、中文字体识网络（上）别：隶书和行楷1.VGG1×加利福尼亚理第五章经典卷积神经2.BatchNorma1ization技工学院鸟类数7网络（上）巧据库分类3.DataAugmentation技巧2、猫狗分类8第五章经典卷积神经上机实验（二）学生上机利用案例网络（上）实现经典网络9第六章经典卷积神经1、Inception1、花的三分类问题网络（T）2、ResNet2、F1OWer分类问题第六章经典卷积神经1、DenseNet1、性别区分10网络（T）2、MobiIeNet2、狗的分类3、迁移学习11第六章经典卷积神经上机实验（三）学生上机利用案例±1网络（T）实现经典网络12第七章深度学习用于1、词嵌入1、评论数据分析文本序列2、机器作诗初级：逻辑回归2、诗歌数据作诗13第七章深度学习用于1、机器作诗进阶1：RNN诗歌数据作诗文本序列IΛ第七章深度学习用于1、机器作诗进阶2：1STM诗歌数据作诗文本序列15第七章深度学习用于机器翻译原理中英文翻译文本序列第七章深度学习用于上机实验（四）学生上机利用案例16机器自动作诗或翻文本序列译。

深度学习基础知识

深度学习基础知识深度学习(Depth Learning)是机器学习的一个重要分支，旨在模仿人类大脑的工作方式，通过神经网络的构建和训练实现智能化的数据分析与决策。

在深度学习的背后，有一些基础知识需要我们掌握，才能更好地理解和应用深度学习技术。

一、神经网络的基本结构神经网络是深度学习的核心，它由多个神经元组成，每个神经元都有激活函数，能接收来自其他神经元的输入，并产生输出。

神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个。

输入层接受外部数据输入，隐藏层负责对数据进行特征提取和转换，输出层产生最终的结果。

二、梯度下降算法梯度下降算法是深度学习中最基础且最常用的优化算法，用于调整神经网络中各个神经元之间的连接权重，以最小化损失函数。

在训练过程中，通过计算损失函数对权重的偏导数，不断地更新权重值，使得损失函数逐渐减小，模型的性能逐渐提升。

三、反向传播算法反向传播算法是神经网络中用于训练的关键算法，通过将误差从输出层倒推到隐藏层，逐层计算每个神经元的误差贡献，然后根据误差贡献来更新权重值。

反向传播算法的核心思想是链式法则，即将神经网络的输出误差按照权重逆向传播并进行计算。

四、卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种主要用于图像处理和识别的深度学习模型。

它通过共享权重和局部感受野的方式，有效地提取图像中的特征。

卷积神经网络通常包括卷积层、池化层和全连接层。

其中卷积层用于提取图像中的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于输出最终的分类结果。

五、循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种主要用于序列数据处理的深度学习模型。

它通过引入时间维度，并在每个时间步上传递隐藏状态，实现对序列数据的建模。

循环神经网络可以解决序列数据中的时序依赖问题，适用于音频识别、语言模型等任务。

六、生成对抗网络(GAN)生成对抗网络是一种通过让生成器和判别器相互博弈的方式，实现模型训练和生成样本的深度学习模型。

生成器负责生成与真实样本相似的假样本，判别器负责对真假样本进行分类。

深度学习课件：从入门到实战

1 面向对象编程
了解面向对象编程的基本概念与原理，为后续学习深度学习打下基础。
2 深度学习基础概念
3 应用案例
探索深度学习的核心概念，如神经网络、激活函数、损失函数等。
了解深度学习在实际中的应用，如图像分类、自然语言处理等。
TensorFlow与PyTorch深度学习框架介绍
TensorFlow
深度学习课件：从入门到实战
这个课件将帮助你从入门到实战，掌握深度学习的基本概念和应用。通过丰富的实例和详细的解析，让你轻松理解深度学习的原理和技术。
什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习的分支，通过构建和训练多层神经网络模型，实现对大规模数据的高效处理和复杂任务的自动学习与分析。
面向对象编程与深度学习基础概念
使用CNN进行图像分类
通过卷积神经网络（CNN），探究图像分类任务的原理和实现方法。
多层感知器(MLP)与回归分析
了解多层感知器（MLP）的基本原理和应用，以及如何应用 MLP 进行回归分析。
生成型模型(Generative Models) 初步
了解生成型模型的概念和应用领域，学习如何使用生成模型生成新的数据样本。
深入了解 TensorFlow 框架，学习如何构建、训练和部署深度学习模型。
PyTorch
探索 PyTorch 框架的特点和优势，学习如何灵活地设计和实现深度学习模型。
选择适合的框架
比较 TensorFlow 和 PyTorch，选择最适合你的深度学习框架。
深度学习模型建立与训练初学者指南
1
超参数调优
2
探索超参数对深度学习模型性能的影响，
学习如何选择最佳超参数配置。
3

深度学习入门课程推荐

深度学习入门课程推荐大家好，今天来给各位想要入门人工智能行业的小白推荐好课！周志华教授在《如何做研究》报告中指出，计算机科学发展到今天，已经是一个非常广袤的学科，人工智能仅仅是其中一个分支。

即使在一个分支学科和领域中，也有太多的话题，而深度学习又仅仅是人工智能领域的一个部分。

深度学习在计算机视觉，自然语言处理，图数据等方面获得了巨大成功。

因此，我们推荐的入门课程也围绕以上方面。

入门课程推荐一：CS231n关键词：计算机视觉，卷积神经网络先导课程：高等数学，线性代数，python编程等推荐理由：深度学习代表性人物斯坦福大学李飞飞教授所开课程李飞飞教授团队开设该课程多年，授课形式成熟，授课内容完善，国内外公开资料齐全，对该课程的仔细学习几乎是每一个小白修炼的必经过程。

课程官网：/视频资源：https:///video/BV1nJ411z7fe?from=search &seid=12011234486032902781优秀笔记：https:///mbadry1/CS231n-2017-Summary入门课程推荐二：CS224n关键词：自然语言处理，循环神经网络先导课程：高等数学，线性代数，python编程等推荐理由：斯坦福大学人工智能实验室主任Christopher Manning教授所开课程，19年视频课程已经可以在B站找到。

如果您学习完了循环神经网络和卷积神经网络课程，那么恭喜您，您已经初步入门深度学习领域，已经有了能够独立的去看很多论文的能力。

课程官网：/class/cs224n/视频资源：https:///video/BV1pt411h7aT?from=search &seid=1288684166160427783优秀笔记：https:///tag/cs224n/入门课程推荐三：吴恩达《Deep Learning》关键词：计算机视觉，卷积神经网络，自然语言处理，循环神经网络先导课程：高等数学，线性代数，python编程等推荐理由：这门课程同样是来自斯坦福大学的大牛，深度学习领域代表性人物，吴恩达教授在Coursera上所开。

深度学习基础教程

深度学习基础教程
深度学习是一种机器学习算法，它使用一系列层次来自动提取特征，
从而对输入数据进行有效的分析和预测。

它利用多层神经网络，可以解决
复杂问题，并模拟人类的认知过程。

深度学习在自然语言处理、语音识别、计算机视觉、生物信息学和认知神经科学等领域发挥着重要作用。

基础深度学习教程包括以下内容：
1、基本原理：深度学习的基本原理包括神经网络，多层感知器，反
向传播等，帮助学习者进行技术攻关。

2、数据预处理：深度学习算法需要处理大量数据，因此学习者需要
掌握统计学习，数据清洗，变量选择，高维特征选择等方法，以正确的形
式预处理数据。

3、神经网络：神经网络是深度学习中最重要的一部分，它由层组成，层中的神经元组成网络，学习者将了解更深入地学习神经网络中的结构，
激活函数，权重，反向传播，变差，梯度下降等，掌握正确构建神经网络
的方法。

4、评估：学习者需要了解测量评价指标，如准确率，召回率，F1分数，ROC曲线，MSE，RMSE，混淆矩阵等，以评估深度学习模型的性能。

5、TensorFlow：TensorFlow是Google开发的深度学习框架，学习
者将掌握搭建神经网络。

智能之门：神经网络与深度学习入门(基于Python的实现)课件CH14

比较第12章中的三层神经网络的代码，我们可以看到大量的重复之处。虽然三层网络比两层网络多了一层，在初始化、前向、反向、更新参数等四个环节有所不同，但却
是有规律的。再加上前面章节中，为了实现一些辅助功能，我们已经写了很多类。所以，
现在可以动手搭建一个深度学习的迷你框架了。
Ø NeuralNet
• 隐层8个神经元 • 最大epoch=5000 • 批大小=10 • 学习率0.1 • 绝对误差停止条件=0.08 • 多分类网络类型 • 初始化方法为MSRA
Ø 训练结果和测试结果
Ø 比较
• ReLU 是用分段线性拟合曲线，Sigmoid 有真正的曲线拟合能力，因而拟合边界更加平滑。
• 但是 Sigmoid 也有缺点，看分类的边界，使用 ReLU 函数的分类边界比较清晰，而使用 Sigmoid 函数的分类边界要平缓一些，过渡区较宽。
• 初始化
ü Zero, Normal, MSRA (HE), Xavier ü 保存初始化值 ü 加载初始化值
• Pre_Update - 预更新 • Update - 更新 • Save - 保存训练结果值 • Load - 加载训练结果值
Ø DataReader
• ReadData - 从文件中读取数据 • NormalizeX - 归一化样本值 • NormalizeY - 归一化标签值 • GetBatchSamples - 获得批数据 • ToOneHot - 标签值变成OneHot编码用于多
• Layers - 神经网络各层的容器，按添加顺序维护一个列表
• Parameters - 基本参数，包括普通参数和超参 • Loss Function - 提供计算损失函数值，存储历史
记录并最后绘图的功能

人工智能：机器学习与深度学习原理与实践培训ppt

详细描述
在金融领域，机器学习用于风险评估、欺诈检测和投资策略等；在医疗领域，机器学习用于疾病诊断、药物研发和患者管理等；在教育领域，机器学习用于个性化教学、智能评估和在线教育等；在工业领域，机器学习用于智能制造、质量控制和自动化生产等。
03
深度学习原理
神经网络基础
神经元模型介绍神经元的工作原理，包括加权输入、激活函数等。
感知器模型
解释感知器的基本结构和算法，以及其局限性。
卷积神经网络
卷积层
介绍卷积层的原理，包括滤波器、步长和填充等。
池化层
解释池化层的作用和原理，以及其对特征提取的影响。
循环神经网络
序列建模
介绍循环神经网络在序列建模中的应用，如文本生成、语音识别等。
长短期记忆网络
解释长短期记忆网络的结构和原理，以及其在序列建模中的优势。
解释人工智能决策背后的逻辑和原理，以便人们理解并信任其结果。
人工智能的未来发展与挑战
技术发展
随着算法和计算能力的进步，人工智能将在更多领域发挥重要作用。
挑战与应对
面对伦理、法律和技术挑战，需要制定相应的政策和规范，以确保人工智能的可持续发
展。
THANK YOU
非监督学习
ห้องสมุดไป่ตู้
总结词
非监督学习是一种机器学习方法，通过无标记数据来训练模型，使其能够发现数据中的结构和模式。
详细描述
非监督学习主要包括聚类和降维两种类型。聚类算法将相似的数据点分为同一组，而降维算法则将高维数据降维到低维空间，以便更好地理解和可视化数据。非监督学习的应用场景包括市场细分、异常检测、社交网络分析等。
深度学习的应用场景
图像识别

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

《深度学习课件：从入门到精通》

深度学习是人工智能的重要领域，本课程将深入讲解深度学习的理论和实践，帮助您从入门到精通。
深度学习简介
探索深度学习的定义、原理和应用，了解为什么深度学习在当今的计算机科学和工程中如此重要。
神经网络基础
了解神经网络的基本概念和结构，包括前向传播、反向传播和权重优化。
递归神经网络与自然语言处理
理解递归神经网络（RNN）的概念和运作方式，并探索其在自然语言处理中的应用，如机器翻译和语言生成。
长短期记忆网络与语音识别
介绍长短期记忆网络（LSTM）及其改进方法，以及如何将它们应用于语音识别和语音生成任务。
深度强化学习
引入深度强化学习的概念，讨论如何使用神经网络来训练智能体，以解决各种强化学习问题。
学习使用TensorFlow框架构建和训练深度学习模型，探索其强大的功能和灵活性。
Keras框架基础
了解Keras框架的特点和优势，学习如何使用Keras构建深度学习模型。
PyTorch框架基础
介绍PyTorch框架的核心概念和用法，以及如何使用PyTorch构建和训练深度学习模型。
实战案例分析
通过实际案例，展示深度学习在各个领域的应用，如图像分类、自然语言处理和推荐系统。
未来发展与应用前景
展望深度学习的未来发展和应用前景，包括自动驾驶、医疗诊断和智能机器人等领域。
反向传播算法
深入研究反向传播算法，揭示其背后的数学原理和优化技巧，以及如何应用于神经网络中。
激活函数及其应用
探索常用的激活函数，如ReLU、Sigmoid和Tanh，并讨论它们在深度学习中的应用和优缺点。
卷积神经网络与图像识别
学习卷积神经网络的原理和架构，以及如何使用它们来进行图像识别和计算机视觉任务。

智能之门：神经网络与深度学习入门(基于Python的实现)课件CH17

Ø 卷积神经网络的学习
• 平移不变性 • 旋转不变性 • 尺度不变性
• 卷积运算的过程
Ø 单入多出的升维卷积
• 原始输入是一维的图片，但是我们可以用多个卷积核分别对其计算，得到多个特征输出。
Ø 多入单出的降维卷积
• 一张图片，通常是彩色的，具有红绿蓝三个通道。我们可以有两个选择来处理：
ü 变成灰度的，每个ing
• 池化又称为下采样，downstream sampling or sub-sampling。池化方法分为两种，一种是最大值池化 Max Pooling，一种是平均值池化 Mean/Average Pooling。
• 最大值池化，是取当前池化视野中所有元素的最大值，输出到下一层特征图中。
Ø 卷积神经网络的典型结构
• 在一个典型的卷积神经网络中，会至少包含以下几个层：
ü 卷积层 ü 激活函数层 ü 池化层 ü 全连接分类层
Ø 卷积核
• 卷积网络之所以能工作，完全是卷积核的功劳。
• 各个卷积核的作用
Ø 卷积的后续运算
• 四个子图展示如下结果：
ü 原图 ü 卷积结果 ü 激活结果 ü 池化结果
ü 对于三个通道，每个通道都使用一个卷积核，分别处理红绿蓝三种颜色的信息
• 显然第2种方法可以从图中学习到更多的特征，于是出现了三维卷积，即有三个卷积核分别对应三个通道，三个子核的尺寸是一样的。
• 对三个通道各自做卷积后，得到右侧的三张特征图，然后再按照原始值不加权地相加在一起，得到最右侧的白色特征图。
Ø 卷积编程模型
• 输入 Input Channel • 卷积核组 Weights,Bias • 过滤器 Filter • 卷积核 Kernel • 输出 Feature Map

深度学习基础教程

深度学习基础教程
1. 什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习技术，它模拟了人脑神经网络的工作原理，通过大量的数据训练神经网络模型，来实现对复杂问题的自动学习和解决。

2. 神经网络的基础结构
神经网络由多层神经元组成，每个神经元接收上一层神经元的输出，并将其加权求和后通过激活函数进行非线性转换。

3. 激活函数的作用
激活函数在神经元中引入非线性，增加了网络的表达能力。

常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。

4. 误差函数和损失函数
误差函数用于衡量网络预测值与真实值之间的差异，而损失函数则是对整个样本集上误差函数的平均或总和。

5. 反向传播算法
反向传播算法是深度学习中的核心算法，通过计算误差函数关于参数的梯度，然后利用梯度下降法来更新参数，实现网络的训练。

6. 优化方法
为了加速网络的训练过程，常常使用一些优化方法，如随机梯度下降、动量法、学习率衰减等。

7. 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，它通过卷积操作和池化操作来提取图像等数据的特征，并在分类、目标检测等任务上取得了巨大成功。

8. 递归神经网络（RNN）
递归神经网络是一种具有记忆功能的神经网络结构，主要用于处理序列数据，如自然语言处理和语音识别等任务。

9. 预训练和迁移学习
预训练和迁移学习是利用已经训练好的神经网络模型，来加速和改进新任务的训练过程。

10. 深度学习应用领域
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等众多领域都取得了显著的成果，且正在不断拓展应用范围。

深度学习基础知识解读

深度学习基础知识解读第一章深度学习的背景和概念1.1 人工智能与机器学习的发展历程1.2 深度学习的定义和特点1.3 深度学习与传统机器学习的区别第二章神经网络及其基本原理2.1 人脑神经系统简介2.2 人工神经网络概述2.3 基本神经网络的结构和运行机制2.4 优化算法：梯度下降和反向传播第三章深度学习常用的网络结构3.1 卷积神经网络（CNN）3.1.1 卷积和池化层的原理3.1.2 LeNet-5网络结构解析3.1.3 AlexNet网络结构解析3.2 循环神经网络（RNN）3.2.1 循环单元（RNN unit）的原理3.2.2 长短时记忆网络（LSTM）的结构和应用 3.2.3 双向循环神经网络第四章深度学习的主要应用领域4.1 计算机视觉4.1.1 图像分类和目标检测4.1.2 图像分割和语义分割4.2 自然语言处理4.2.1 语言模型和文本生成4.2.2 机器翻译4.2.3 文本分类和情感分析4.3 语音识别和合成4.3.1 语音识别原理与技术4.3.2 语音合成原理与技术4.4 推荐系统4.4.1 基于内容的推荐4.4.2 协同过滤推荐4.4.3 深度学习在推荐系统中的应用第五章深度学习的训练和优化技巧5.1 数据预处理5.1.1 数据清洗和归一化处理5.1.2 数据增强技术5.2 正则化技术5.2.1 L1和L2正则化5.2.2 Dropout正则化5.2.3 批归一化（Batch Normalization） 5.3 学习率调整策略5.3.1 学习率衰减5.3.2 动量方法5.3.3 自适应学习算法（Adam）第六章深度学习的挑战和未来发展趋势6.1 深度学习存在的问题和挑战6.1.1 数据需求和标注困难6.1.2 模型的复杂性和计算资源要求6.2 深度学习的未来趋势6.2.1 模型压缩和轻量化网络6.2.2 自迁移学习和跨域学习6.2.3 强化学习和深度强化学习通过本文，我们深入解读了深度学习的基础知识。

深度学习基础PPT幻灯片课件

深度学习与浅层学习的区别
强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点；
明确突出了特征学习的重要性，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，从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息。
2023/10/14
2023/10/14
6
人脑的视觉机理
1981年的诺贝尔医学奖获得者 David Hubel和Torsten Wiesel发现了视觉系统的信息处理机制，他们发现了一种被称为"方向选择性细胞的神经元细胞，当瞳孔发现了眼前的物体的边缘，而且这个边缘指向某个方向时，这种神经元细胞就会活跃。
Categorical judgments, decision making
2023/10/14
23
经典例子：文字识别系统LeNet-5
INPUT 32x32
C3: f . maps
C1: feature maps 6@28x28
S 2: f . maps
6@14x14
16@10x10 S4:f.maps
16@5x5
C5: layer F6: laver OUTPUT
120
2023/10/14
5
深度学习
自2006年，深度学习（Deep Learning）已经成为机器学习研究中的一个新兴领域，通常也被叫做深层结构学习或分层学习。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模拟人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本，深度学习是无监督学习的一种。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，已发现数据的分布式特征表示。

深度学习的基础知识

深度学习的基础知识深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模拟人类大脑的结构和功能，通过多层次的非线性处理单元对数据进行特征提取和建模，从而实现对复杂问题的学习和推断。

深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了广泛的应用和突破，成为了当今人工智能领域的热点之一。

本文将从深度学习的基本原理、常见模型和应用实例等方面介绍深度学习的基础知识，帮助读者深入了解深度学习的相关内容。

一、深度学习的基本原理深度学习模型的核心是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），它由大量的神经元（Neurons）和连接它们的权重（Weights）组成，每个神经元接收来自前一层神经元的输入，并对其进行加权和非线性变换后输出给下一层神经元。

整个网络通过多层次的非线性处理单元逐层组合，形成了深度结构，从而能够学习到更加复杂的特征和模式。

1.神经元的工作原理神经元是人工神经网络的基本组成单元，它模拟了生物神经元的工作原理。

每个神经元接收来自前一层神经元的多个输入信号，通过加权和非线性变换后输出给下一层神经元。

具体来说，神经元的输入经过加权和求和后，再经过一个激活函数（Activation Function）进行非线性变换，最终输出给下一层神经元。

常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数等。

2.神经网络的训练人工神经网络通过学习来调整连接权重，使得网络能够适应输入数据的特征和模式。

网络的训练通常采用梯度下降法（Gradient Descent）。

具体来说，网络先进行前向传播，将输入数据通过每层神经元的加权和非线性变换后输出给输出层，然后计算输出层的预测值与真实标签值的误差，最后通过反向传播算法将误差逐层传递回去，调整每个神经元的权重。

3.深度学习的优化深度学习模型通常会面临的问题包括梯度消失和梯度爆炸等。

为了解决这些问题，人们提出了许多优化方法，如Batch Normalization、Dropout和Residual Network等。

2023年高中化学讲座：促进学生核心素养发展的化学深度学习

2 指向深度学习的化学教学
PART
深度学习的特征对教师教学的要求
要真正承认学生在教学中的主体地位，
考虑学生的情感需活动与体验
求，设计能够让学生全身心沉浸其中
强调教师对学习内容的整体规划、整体设计
想
的学习活动
创
提醒老师要创造和创设适当的活动与机会，使学生能够实现知识的实践转化和综合应用，培养创新的意识，并在这样的活动中形成积极的态度与责任
电离离子反应能力进阶
能够从微粒的视角认识
溶液
能够应用微粒
间的作用，检
能够分析判断微粒间是
验微粒的存在、除去微粒等
能够认识到溶液中微粒
否能够发生反应
间的作用
离子反应
的应用
离子反应发
离子反应生的条件
电离
主题学情分析
在学生学习本主题内容前，在初中阶段已经学习过酸碱盐，已经能够从宏观物质角度分析酸碱盐在水溶液中的行为，只是当时学生的认识水平较低，仅能基于一些酸碱盐的代表物，从宏观角度、孤立地分析酸碱盐之间的反应。进入高中必修阶段，学生需要在宏观视角的基础上基于电离、离子反应概念建立起微观角度，并定性、定量相结合地认识溶液中微粒的种类与数量关系。教学前对学生进行了前测，从前测的结果来看，学生存在以下障碍点： 1. 大部分学生知道酸碱盐在水溶液中以离子形式存在，但由于没有建立电离、电解质等关键概念，因此对什么样的物质能产生离子、如何产生离子、多种物质产生的离子之间能否共存等问题不明确，也不能准确运用化学用语进行表征； 2. 部分学生只能从宏观物质的角度进行分析，不能从微观离子的角度分析酸碱盐之间的反应； 3. 大部分学生只能关注到离子的种类，不能关注离子的数量，从定量的角度分析问题的意识和能力比较薄弱。

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

智能之门：神经网络与深度学习入门(基于Python的实现)课件CH7

• 一对多方式：处理一个类别时，暂时把其它所有类别看作是一类。
• 多对多方式：多个类别数据组合，作二分类，预测时结合多个分类结果进行逻辑运算。
Ø 多标签学习
• 同时被标注多个标签，区别于多分类问题。
Ø SOFTMAX 函数的特点
• 各个类别的概率相加为1。 • 各个类别的概存在一条分割直线，即线性可分的。
上一章解决了楚汉相争的问题，本章来解决三国问题。分类标签值的含义为：魏国城池，标签为1，蓝色点；蜀国城池，标签为2，红色点；吴国城池，标签为3，绿色点。
Ø 多分类学习策略
• 下图展示了线性多分类与非线性多分类的结果，左侧为线性多分类，右侧为非线性多分类。它们的区别在于不同类别的样本点之间是否可以用一条直线来互相分割。对神经网络来说，线性多分类可以使用单层结构来解决，而分线性多分类需要使用双层结构。

深度学习入门教程(Ⅰ)

深度学习入门教程深度学习是近年来人工智能领域发展最快的技术之一，其应用场景涵盖了语音识别、图像识别、自然语言处理等多个领域。

对于初学者来说，深度学习可能显得有些晦涩难懂，但只要按部就班地学习，掌握了相关的基础知识和技能，深度学习也并不是难以掌握的技术。

接下来，本文将介绍深度学习的基本概念、常用工具和学习路径，帮助初学者快速入门深度学习。

一、深度学习的基本概念深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习技术，其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接方式，构建多层次的神经网络，从而实现对复杂数据的学习和识别。

在深度学习中，最常见的网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。

这些网络结构在不同的应用场景中具有不同的优势，初学者可以根据自己的兴趣和需求选择合适的网络结构进行学习。

二、常用的深度学习工具要想学好深度学习，选择一款合适的工具是至关重要的。

目前，深度学习领域最流行的工具包括TensorFlow、PyTorch和Keras等。

TensorFlow是由Google 开发的开源深度学习框架，具有良好的灵活性和扩展性，适合于构建大规模的深度学习模型。

PyTorch是由Facebook开发的另一款深度学习框架，其动态图计算方式和简洁的代码风格备受好评。

而Keras则是一个高层次的深度学习框架，可以方便地构建和训练各种类型的神经网络模型。

初学者可以根据自己的喜好和实际需求选择合适的工具进行学习和实践。

三、深度学习的学习路径在学习深度学习的过程中，有一些基本的知识和技能是必不可少的。

首先，需要对线性代数、概率统计和微积分等数学知识有一定的了解。

这些数学知识是深度学习的基础，能够帮助我们理解和应用深度学习模型。

其次，需要熟悉Python 编程语言及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。

Python是深度学习领域最流行的编程语言之一，具有丰富的库和工具，对于初学者来说是一个理想的选择。

深度学习入门讲座ppt课件

图片取自lecun的ppt
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PART 5 我能学懂深度学习吗？
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需要具备的基础知识
● 微积分、线性代数、概率论 ● 基础的编程知识，最好有python基础 ● 良好的英文文献阅读能力
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BP网络
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卷积
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深度学习网络的训练步骤
1. 导入数据
2. 把数据分成多个batch 3. 定义网络的参数，包括神经元的数量，卷积核的大小，学习率，迭代次数等 4. 定义网络结构 5. 初始化网络参数 6. 定义反向传播(主要是梯度下降法，如果用pytorch, tensorflow 等框架，只需要调用相关函数即可) 7. 把训练数据按batch大小依次送入网络进行训练 8. 保存模型，进行测试
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如何学习深度学习
1. 要懂得基本的原理，包括前向计算，反向传播的数学原理 2. 要多写代码练习 3. 要多阅读论文，尤其是引用率比较大的论文 4. 要多和同行进行交流
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谢谢！
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
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人工智能深度讲座
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个人简介人工智能简史深度学习基本思想深度学习在各行业的应用我能学懂深度学习吗？培训简介
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PART 01 个人简介
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PART 2 人工智能简史
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孕育时期
公元前384-322 亚里士多德（Aristotle）形式逻辑三段论
A
20世纪40年代，麦卡洛克和皮茨神经网络模型 →连接主义学派
深度学习在各行业的应用深度学习基本思想人工智能简史个人简介2个人简介part013人工智能简史part24公元前384322亚里士多德aristotle形式逻辑三段论a20世纪30年代数理逻辑维纳弗雷治罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献丘奇图灵和其它一些人关于计算本质的思想为人工智能的形成产生了重要影响b20世纪40年代麦卡洛克和皮茨神经网络模型连接主义学派c1948年维纳创立了控制论行为主义学派d孕育时期51956年在美国的达特茅斯大学召开了第一次人工智能研讨会标志人工智能学科的诞生a1965年诞生了第一个专家系统dendral可以帮助化学家分析分子结构b1969年召开了第一届人工智能联合会议此后每两年举行一次c1970年人工智能国际杂志创刊d形成时期195619706过高预言的失败给ai的声誉造成了重大伤害a下棋程序在与世界冠军对弈时以1