经典深度学习PPT幻灯片课件
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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；
.
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
7
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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
11
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.ppt
B
5
教学设计中：
首先应该设计出学生学习可以积极参与的学习活动； 如采用基于问题的教学设计，不仅要设计好大的问题， 更要设计好小的问题，这样才能不断的激发学生深入的 去思考，并且注意时时生成新的问题；如任务驱动的教 学设计尽量的让任务情景与学生的生活联系起来，这样 既可以保持学生的参与积极性，同时也更利于学生运用 学生所学的知识。（考验教师课堂掌控能力）
B
6
《义务教育数学课程标准（2011年版）》在总目标中 提出了“四基”“四能”的要求。同时提出了十大核心 词，如果简称为“十核”的话，那么总体上现行的义务 教育数学核心素养及目标是“四基”“四能”“十核”。
十核：分别是数感、符号意识、空间观念、几何直观、
数据分析观念、运算能力、推理能力、模型思想、应用
如何理解深度学习？ 怎样做才是走进核心素养？
B
1
B
2
我所理解的深度学习
所谓深度学习：是指在理解学习的基础上学习者能 够批判的学习新的思想和事实，并把它们融入原有的 认知结构中，能将已有的知识迁移到新的情景中去， 并作出决策和解决问题的学习。（ 知识建构的过程 ）
它鼓励学习者积极地探索、反思和创造，而不是反 复的记忆。我们可以把深度学习理解为一种 基于理解 的学习。
意识和创新意识。如何在教学中落实，是我们所思考的。
B
7
教师在教学过程中应激发学生学习的兴趣，调动学生学习 的积极性主动性，引发学生进行数学思考，鼓励学生的创造 性思维，注意培养学生良好的数学学习习惯，使学生掌握恰 当的数学学习方法。这样学生的学习才能是一个生动活泼、 主动的、富有个性的过程。
试问在这样的学习过程中学生又怎么能不爱上数学学习呢？
B
8
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-备课PPT课件
• 通常情况下，集合是分两步构建的。 首先，生成许多基础学习器， 这些基础学习器可以以并行样式或序列样式生成，序列样式即基础学 习器的生成影响后续学习器的生成。 然后，将基础学习器结合使用， 其中最流行的组合方案是用于分类的多数投票和用于回归的加权平均。
-
22 为什么集合优于单个
• 第一个原因是，训练数据可能无法提供足够的信息来选择单一的最佳学习器。例如， 可能有许多学习器在训练数据集上的表现同样出色。因此，结合这些学习器可能是更好 的选择。
-
28 12.DROPOUT
• 深度学习领域大神Hinton，在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出了，在 每次训练的时候，让一部分的特征检测器停止工作，这样可以提高网 络的泛化能力，Hinton又把它称之为dropout。
• ——Dietterich
-
23
模型平均如何奏效：不同模型不会在测试集上产生完全相同的误差。
•
-
24 BAGGING（装袋）方法
• Bagging是一种允许重复多次使用同一种模型、训练算法和目 标函数的方法。
• ① 根据均匀概率分布从数据中重复抽样（有放回）每个抽样 生成的自助样本集上，训练一个基分类器；对训练过的分类 器进行投票，将测试样本指派到得票最高的类中。
-
35
-
36 MODEL DESCRIPTION
-
37
没有Dropout的神经网络
有Dropout的神经网络
上面公式中Bernoulli函数，是为了以概率p，随机生成一个0、1的向量。
-
-
22 为什么集合优于单个
• 第一个原因是，训练数据可能无法提供足够的信息来选择单一的最佳学习器。例如， 可能有许多学习器在训练数据集上的表现同样出色。因此，结合这些学习器可能是更好 的选择。
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28 12.DROPOUT
• 深度学习领域大神Hinton，在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出了，在 每次训练的时候，让一部分的特征检测器停止工作，这样可以提高网 络的泛化能力，Hinton又把它称之为dropout。
• ——Dietterich
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23
模型平均如何奏效：不同模型不会在测试集上产生完全相同的误差。
•
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24 BAGGING（装袋）方法
• Bagging是一种允许重复多次使用同一种模型、训练算法和目 标函数的方法。
• ① 根据均匀概率分布从数据中重复抽样（有放回）每个抽样 生成的自助样本集上，训练一个基分类器；对训练过的分类 器进行投票，将测试样本指派到得票最高的类中。
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36 MODEL DESCRIPTION
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37
没有Dropout的神经网络
有Dropout的神经网络
上面公式中Bernoulli函数，是为了以概率p，随机生成一个0、1的向量。
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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Deep-Learning【精品PPT文档】
• 减轻梯度消失问题的一个方法是使用线性激活函数（比如rectifier
函数）或近似线性函数（比如softplus 函数）。这样，激活函数的 导数为1，误差可以很好地传播，训练速度得到了很大的提高。
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
向量函数及其导数
按位计算的向量函数及其导数
logistic函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
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
机器学习中的一些概念
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
常见的矩阵
常见的矩阵
导数
向量导数
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。
《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。
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
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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
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器人
• 提升机器人的感知能力，更智能的同复 杂的物理世界交互
4th November 2016
16
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
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
• GPU：提升的内存， 输入输出， 时 钟 速度， 并行能力，节能
• “类神经元” 处理器 • 处理基于流式，动态数据 • 利用AI技术提升硬件能力：高性能计算，
Deep Learning in Industry Data Analytics
Junlan Feng
China Mobile Research
RANLP 2015, HISSAR, BULGARIA
1
人工智能的起点: 达特茅斯会议
1927-2011
4th November 2016
1927-2016
3
人工智能的当前技术: 存在的问题
1. 依赖大量的标注数据 2. “窄人工智能” 训练完成特定的任务 3. 不够稳定，安全 4. 不具备解释能力，模型不透明
4th November 2016
4
人工智能的当前状态: 应用
4th November 2016
5
人工智能成为热点的原因:
深度学习, 强化学习
9
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
• 高效的数据清洁技术以，确保用于训练 ＡＩ系统的数据的可信性(varascty)和正 确性(appropriateness)
• 综合考虑 数据，元数据，以及人的反 馈或知识
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
• AI系统的自我解释能力 • 目前AI系统的学习方法：大数据，黑盒
• 人的学习方法：小数据，接受正规的指 导规则以及各种暗示
• 仿人的AI系统，可以做智能助理，智能 辅导
Nathaniel Rochester
1919-2001
1916-2011
2
人工智能的阶段
自动计算机
如何为计算机编程使 其能够使用语言 神经网络 计算规模理论 自我提升 抽象 随机性与创造性
1
基于规则的专家系统
1950s
1980s
4th November 2016
2
3
通用智能
2000s
Future
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
• 硬件或算法能提升ＡＩ系统感知能力的 稳健性和可靠性
• 提升在复杂动态环境中对物体的检测， 分类，辨别，识别能力
• 提升传感器或算法对人的感知，以便Ａ Ｉ系统更好地跟人的合作
• 计算和传播感知系统的不确定性给ＡＩ 系统以便更好的判断
4th November 2016
大规模的,复杂的,流式的数据
6
概要
1. 解析白宫人工智能研发战略计划 2. 解析十家技术公司的的人工智能战略 3. 深度学习及最新进展 4. 强化学习及最新进展 5. 深度学习在企业数据分析中的应用
4th November 2016
7
美国人工智能战略规划
8
美国人工智能研发战略规划
4th November 2016
11
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
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
3. 理论ＡＩ能力和上限
当前硬件环境和算法框架下AI的理论上限
• 学习能力 • 语言能力 • 感知能力 • 推理能力 • 创造力 • 计划，规划能力
优化能源消耗，增强计算性能，自我智
能配置，优化数据在多核处理器和内存 直接移动
4th November 2016
17
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
4th November 2016
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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
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
4th November 2016
12
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
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
3. 理论ＡＩ能力和上限 4. 通用AI
• 目前的AI系统均为窄人工智能， “Narrow AI”而不是“General AI”
• 异构数据，多模态数据分析和挖掘， 离散数据，连续数据，时间域数据，空 间域数据，时空数据，图数据
• 小数据挖掘，强调小概率事件的重要性
• 数据和知识尤其领域知识库的融合使用
4th November 2016
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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
• GAI: 灵活， 多任务， 有自由意志，在 多认知任务中的通用能力（学习能力，
语言能力，感知能力，推理能力，创造 力，计划，规划能力
• 迁移学习
4th November 2016
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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
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
• 多AI系统的协同 • 分布式计划和控制技术
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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
• 提升机器人的感知能力，更智能的同复 杂的物理世界交互
4th November 2016
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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
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
• GPU：提升的内存， 输入输出， 时 钟 速度， 并行能力，节能
• “类神经元” 处理器 • 处理基于流式，动态数据 • 利用AI技术提升硬件能力：高性能计算，
Deep Learning in Industry Data Analytics
Junlan Feng
China Mobile Research
RANLP 2015, HISSAR, BULGARIA
1
人工智能的起点: 达特茅斯会议
1927-2011
4th November 2016
1927-2016
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人工智能的当前技术: 存在的问题
1. 依赖大量的标注数据 2. “窄人工智能” 训练完成特定的任务 3. 不够稳定，安全 4. 不具备解释能力，模型不透明
4th November 2016
4
人工智能的当前状态: 应用
4th November 2016
5
人工智能成为热点的原因:
深度学习, 强化学习
9
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
• 高效的数据清洁技术以，确保用于训练 ＡＩ系统的数据的可信性(varascty)和正 确性(appropriateness)
• 综合考虑 数据，元数据，以及人的反 馈或知识
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
• AI系统的自我解释能力 • 目前AI系统的学习方法：大数据，黑盒
• 人的学习方法：小数据，接受正规的指 导规则以及各种暗示
• 仿人的AI系统，可以做智能助理，智能 辅导
Nathaniel Rochester
1919-2001
1916-2011
2
人工智能的阶段
自动计算机
如何为计算机编程使 其能够使用语言 神经网络 计算规模理论 自我提升 抽象 随机性与创造性
1
基于规则的专家系统
1950s
1980s
4th November 2016
2
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通用智能
2000s
Future
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
• 硬件或算法能提升ＡＩ系统感知能力的 稳健性和可靠性
• 提升在复杂动态环境中对物体的检测， 分类，辨别，识别能力
• 提升传感器或算法对人的感知，以便Ａ Ｉ系统更好地跟人的合作
• 计算和传播感知系统的不确定性给ＡＩ 系统以便更好的判断
4th November 2016
大规模的,复杂的,流式的数据
6
概要
1. 解析白宫人工智能研发战略计划 2. 解析十家技术公司的的人工智能战略 3. 深度学习及最新进展 4. 强化学习及最新进展 5. 深度学习在企业数据分析中的应用
4th November 2016
7
美国人工智能战略规划
8
美国人工智能研发战略规划
4th November 2016
11
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
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
3. 理论ＡＩ能力和上限
当前硬件环境和算法框架下AI的理论上限
• 学习能力 • 语言能力 • 感知能力 • 推理能力 • 创造力 • 计划，规划能力
优化能源消耗，增强计算性能，自我智
能配置，优化数据在多核处理器和内存 直接移动
4th November 2016
17
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
4th November 2016
15
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
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
4th November 2016
12
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
2. 增强ＡＩ系统的感知能力
3. 理论ＡＩ能力和上限 4. 通用AI
• 目前的AI系统均为窄人工智能， “Narrow AI”而不是“General AI”
• 异构数据，多模态数据分析和挖掘， 离散数据，连续数据，时间域数据，空 间域数据，时空数据，图数据
• 小数据挖掘，强调小概率事件的重要性
• 数据和知识尤其领域知识库的融合使用
4th November 2016
10
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
• GAI: 灵活， 多任务， 有自由意志，在 多认知任务中的通用能力（学习能力，
语言能力，感知能力，推理能力，创造 力，计划，规划能力
• 迁移学习
4th November 2016
13
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
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
• 多AI系统的协同 • 分布式计划和控制技术
4th November 2016
14
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