深度学习策略模式的认识(课堂PPT)
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深度学习的常用模型和方法ppt课件
2.4 循环神经网络（RNN）与LSTM
根据上个输出和 当前的输入决定更新 哪些属性以及新属性 的内容
执行之前的决定， 更新当前的状态
根据上个输出和 当前的状态决定现在 输出什么
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
目录
1 深度学习的背景
2 深度学习常用模型和方法
1
自动编码器
2
稀疏编码
3
卷积神经网络
4
RNN与LSTM
3 总结与展望
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
MIN | I – O |，其中，I 为输入，O 为输出
通过求解这个最优化式子，可以求得Φi和ai，也就能得出 输入的特征表示。
如果我们加上稀疏规则限制，得到：
MIN | I – O | + λ（|a1| + |a2| + … + |ai |）
这种方法就是稀疏编码。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
然而，手工地选取特征是一件非常费力、启发式的方法， 能不能选取好很大程度上靠经验和运气。
自动地学习特征的方法，统称为Deep Learning。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
根据上个输出和 当前的输入决定更新 哪些属性以及新属性 的内容
执行之前的决定， 更新当前的状态
根据上个输出和 当前的状态决定现在 输出什么
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
目录
1 深度学习的背景
2 深度学习常用模型和方法
1
自动编码器
2
稀疏编码
3
卷积神经网络
4
RNN与LSTM
3 总结与展望
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
MIN | I – O |，其中，I 为输入，O 为输出
通过求解这个最优化式子，可以求得Φi和ai，也就能得出 输入的特征表示。
如果我们加上稀疏规则限制，得到：
MIN | I – O | + λ（|a1| + |a2| + … + |ai |）
这种方法就是稀疏编码。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
然而，手工地选取特征是一件非常费力、启发式的方法， 能不能选取好很大程度上靠经验和运气。
自动地学习特征的方法，统称为Deep Learning。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
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
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
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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。
深度学习策略模式的认识PPT课件
师的教学行为通过特定教学模式的落实来提高教学效率、提高教学成绩。 问题3：钱营学校课堂教学“深度学习策略模式”的构成
——深度学习策略模式包括两个保障（掌握学情，做好预评估；营造积极
的学习文化），五个环节（整体感知，明确目标——激活先知——获取新知 识 得——深度加工 习得、悟得——评价反馈） 。
.
3
注意教师主导作用的发挥，在环节上目的性更强一些，更注意营造积极的学习文化。它不是一个机械 的套路，而是在强调方向性、原则性的东西，正如我们强调的，它既是一节课的基本环节，也可以是 一个重点问题的教学思路。
.
4
课堂教学改革的保障 ——教学模式
▪ 问题7： “深度学习策略模式”的核心：
▪
——深度学习。“作为有良知的教育工作者，我们坚信：为提升学
▪ 营造积极的学习文化，首先要有规范、严肃、紧张的课堂秩序，散乱的、随便的班级连起 码的有效都做不到，更不用说“深度”。
▪ 其次要有师生间亲密的情感，亲其师，信其道，恶其师，厌其道，鄙其师，轻其道，这种 “亲”要以长幼之尊为前提，要教师的权威性为保证。
▪ 第三，要有对学生的尊重，尊重学生的人格自尊，尊重学生的基础不好，尊重学生的不会。
.Байду номын сангаас
2
课堂教学改革的保障 ——教学模式
问题1：什么是教学模式？
——各种类型的教学活动的基本结构或框架，表现教学过程的程序性的策略体
系。是在一定教学思想或教学理论指导下建立起来的较为稳定的教学活动结构框架 和活动程序。 问题2：构建教学模式的目的是什么？
——规范教师的教学行为，使教学活动符合学生的认知规律；核心目的是使教
分。 （美国E.詹森（Eric Jensen）《深度学习的7种有力策略》） ▪ 没有反馈的认知过程包括课堂教学是绝对错误的，所有的学习活动必须有反馈环
——深度学习策略模式包括两个保障（掌握学情，做好预评估；营造积极
的学习文化），五个环节（整体感知，明确目标——激活先知——获取新知 识 得——深度加工 习得、悟得——评价反馈） 。
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3
注意教师主导作用的发挥，在环节上目的性更强一些，更注意营造积极的学习文化。它不是一个机械 的套路，而是在强调方向性、原则性的东西，正如我们强调的，它既是一节课的基本环节，也可以是 一个重点问题的教学思路。
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4
课堂教学改革的保障 ——教学模式
▪ 问题7： “深度学习策略模式”的核心：
▪
——深度学习。“作为有良知的教育工作者，我们坚信：为提升学
▪ 营造积极的学习文化，首先要有规范、严肃、紧张的课堂秩序，散乱的、随便的班级连起 码的有效都做不到，更不用说“深度”。
▪ 其次要有师生间亲密的情感，亲其师，信其道，恶其师，厌其道，鄙其师，轻其道，这种 “亲”要以长幼之尊为前提，要教师的权威性为保证。
▪ 第三，要有对学生的尊重，尊重学生的人格自尊，尊重学生的基础不好，尊重学生的不会。
.Байду номын сангаас
2
课堂教学改革的保障 ——教学模式
问题1：什么是教学模式？
——各种类型的教学活动的基本结构或框架，表现教学过程的程序性的策略体
系。是在一定教学思想或教学理论指导下建立起来的较为稳定的教学活动结构框架 和活动程序。 问题2：构建教学模式的目的是什么？
——规范教师的教学行为，使教学活动符合学生的认知规律；核心目的是使教
分。 （美国E.詹森（Eric Jensen）《深度学习的7种有力策略》） ▪ 没有反馈的认知过程包括课堂教学是绝对错误的，所有的学习活动必须有反馈环
深度学习详解37页PPT文档
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。
深度学习的训练方法
深度学习的训练过程
自下而上的非监督学习：从底层开始，一层一层的往 顶层训练，分别得到各层参数。
采用无标签数据分层训练各层参数（可以看作是特征学习 的过程）。
自上而下的监督学习
基于第一步的得到的各层参数进一步调整整个多层模型的 参数，这一步是一个有监督的训练过程。
深度学习的几种常用模型
Auto Encoder（自动编码器） Sparse Coding （稀疏编码） Restricted Boltzmann Machine（限制玻尔兹曼机） Deep Belief Networks （深度信任网络） Convolutional Neural Networks （卷积神经网络）
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。
深度学习的实质
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，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的 准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是 目的。
Convolutional Neural Networks(CNN)
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。
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。
深度学习的训练方法
深度学习的训练过程
自下而上的非监督学习：从底层开始，一层一层的往 顶层训练，分别得到各层参数。
采用无标签数据分层训练各层参数（可以看作是特征学习 的过程）。
自上而下的监督学习
基于第一步的得到的各层参数进一步调整整个多层模型的 参数，这一步是一个有监督的训练过程。
深度学习的几种常用模型
Auto Encoder（自动编码器） Sparse Coding （稀疏编码） Restricted Boltzmann Machine（限制玻尔兹曼机） Deep Belief Networks （深度信任网络） Convolutional Neural Networks （卷积神经网络）
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。
深度学习的实质
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，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的 准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是 目的。
Convolutional Neural Networks(CNN)
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。
深度学习PPT课件
随后，建立带有梯度下降的BP模型，1981年首次NN得到应 用；
80年代末，基于BP训练的深度神经网络（Deep NNs）依然 很难实现，90年代开始成为研究主体；
1991， 通过无导学习的深度学习（Deep Learning，DL）在 实际中可以运用；
2009，有导师学习的DL在大部分国际模式识别竞赛中领先 于其他机器学习方法，并且第一个实现超人视觉模式识别， 从此赢得广泛关注。
.
深度学习
----许洛
1
.
深度学习（DL）
1 深度学习 介绍
• 1 DL历程 • 2 BP缺点
2 CNN应用
• 1 手写字体 识别
• 2 语音识别
3 CNN原理
• 卷积 • 池化 • 反向传输
2
.
深度学习（DL）
60、70年代，神经网络（NNs）最早可以追溯的时期，构建 出连续非线性层的神经元模型；
.
池化层
采样层是对上一层map的一个采样处理，相当 于对上一层map的相邻小区域进行聚合统计， 区域大小为scale*scale，有些是取小区域的最 大值，而ToolBox里面的实现是采用2*2小区域 的均值。CNN ToolBox里面也是用卷积来实现 采样的，卷积核是2*2，每个元素都是1/4。
C1有156个可训练参数（每个滤波器5*5=25个 unit 参数和一个 bias 参 数，一共6个滤波器，共(5*5+1)*6=156个参数）。
最后一层将4*4的map平铺成一条特征数组，用于训练。 10
.
卷积层
卷积层的每一个特 征map是不同的卷积 核在前一层所有map 上作卷积并将对应 元素累加后加一个 偏置，再求sigmod得 到的。
目前应用较普遍的是深度置信网络(deep belief network ,DBN)和卷积神经网络（CNN），DBN网 络可以看作是由多个受限 玻 尔 兹 曼 机叠加而 成，CNN通过local receptive fields（感受野）， shared weights（共享权值），subsampling（下 采样）概念来解决BP网络的三个问题。
80年代末，基于BP训练的深度神经网络（Deep NNs）依然 很难实现，90年代开始成为研究主体；
1991， 通过无导学习的深度学习（Deep Learning，DL）在 实际中可以运用；
2009，有导师学习的DL在大部分国际模式识别竞赛中领先 于其他机器学习方法，并且第一个实现超人视觉模式识别， 从此赢得广泛关注。
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深度学习
----许洛
1
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深度学习（DL）
1 深度学习 介绍
• 1 DL历程 • 2 BP缺点
2 CNN应用
• 1 手写字体 识别
• 2 语音识别
3 CNN原理
• 卷积 • 池化 • 反向传输
2
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深度学习（DL）
60、70年代，神经网络（NNs）最早可以追溯的时期，构建 出连续非线性层的神经元模型；
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池化层
采样层是对上一层map的一个采样处理，相当 于对上一层map的相邻小区域进行聚合统计， 区域大小为scale*scale，有些是取小区域的最 大值，而ToolBox里面的实现是采用2*2小区域 的均值。CNN ToolBox里面也是用卷积来实现 采样的，卷积核是2*2，每个元素都是1/4。
C1有156个可训练参数（每个滤波器5*5=25个 unit 参数和一个 bias 参 数，一共6个滤波器，共(5*5+1)*6=156个参数）。
最后一层将4*4的map平铺成一条特征数组，用于训练。 10
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卷积层
卷积层的每一个特 征map是不同的卷积 核在前一层所有map 上作卷积并将对应 元素累加后加一个 偏置，再求sigmod得 到的。
目前应用较普遍的是深度置信网络(deep belief network ,DBN)和卷积神经网络（CNN），DBN网 络可以看作是由多个受限 玻 尔 兹 曼 机叠加而 成，CNN通过local receptive fields（感受野）， shared weights（共享权值），subsampling（下 采样）概念来解决BP网络的三个问题。
《深度课堂》PPT课件
.
12
4 马顿“学习层次”的实验研究
1976年，美国学者马顿和萨尔约在《论学习的本质区别:结果和过程》 一文中明确提出了表层学习和深层学习的概念。这被普遍认为是教育学 领域首次明确提出深度学习的概念。他们在一项关于阅读能力的实验研 究中，详细探讨了阅读学习的层次问题。通过让学生阅读文章并进行测 验，发现学生在阅读的过程中运用了两种截然不同的学习策略。 一种是试图记住文章所描述的事实，揣测接下来的测试并记忆，即表层 学习(Surface Learning)，也主是“浅层学习”。 另一种是试图理解文章的中心思想和学术内涵，即深层学习(Deep Learning)，也被译为“深度学习”。
20世纪八九十年代以来，随着学习科学的不断发展，深度 学习的概念和思想也不断地在教育中得到应用。
.
11
来自脑科学、人工智能和认知科学领域的新成就，必然引起各国教育界新 一轮的教育教学改革。
计算机、人工智能尚且能够模拟人脑的深层结构和抽象认知，通过神经 网络的建立开展深度学习，那么： 学生的学习有表层和深层等层次之分吗? 人对知识的学习过程究竟应该是怎样的一个脑活动过程? 从作为符号的公共知识转化到作为意义的个人知识是怎样实现的? 知识学习过程究竟是一个怎样的抽象认知过程?
缺少了对思想的追寻，忽视了思想启迪，丧失了价值引领，我们的课 堂能够教给学生什么？答案只有一个，那就是一堆仅仅依靠背诵而积累的 考试过后中便远离学生人生的无意义、无思想、无涵养的符号 ...
无论是数学、还是语文，抑或其它学科的教学，务必是走向思想的教学， 方法的教学，逻辑的教学，意义的教学！这种教学就是深度教学。
多层人工神经网络模型有很强的特征学习能力，深度学习模型学习得
到的特征数据对原始数据有更本质的代表性，这将大大便于分类和可视 化问题。
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。
深度学习介绍 ppt课件
神经元模型
f (x) 11ex
神经网络按照拓扑结构，大体分为层状与网状两大类。
神经网络
输出： 激活函数：
神经网络
BP网络
前馈网络的逐层计算：
输入值从输入层神经元通过加权连接逐层前向传播，经过 隐含层，最后到达输出层得到输出。在信号的前向传播过 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。
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
杂项
深度学习
深度学习的基础架构来自于前馈神经网络和BP算法，构造多层网络，通过最小化代价 函数的方法来提高分类精度。
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：
实验表明，在非凸优化问题上初始点的选择十分重要； 无监督学习增加了深层结构的鲁棒性； 对神经网络进行不同的预训练能够使网络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，如果不进行预训练处理，会提高陷于局部极小点的可能性。
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
杂项
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。
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
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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
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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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问题4： “深度学习策略模式”的理论依据：
——构建主义理论（学习观、学生观、教学观）
问题5： “深度学习策略模式”的来源？
——深度学习路线(DELC)，美国E.詹森（Eric Jensen）著《深度学习的7种有力策
略》
问题6：为什么在模式之前加策略两个字？
——本模式区别于一般模式的地方在于：在学习内容与学习程度上给予适当关注；
▪ 第四，任何时候都在发现、看到学生的长处，对学生成长进步充满热切的期望，对学生的 能力给予坚定的信任。
▪ 第五、若想学生积极，老师首先要积极起来，若让学生勤奋，老师首先要勤奋认真，若让 学生充满朝气、奋发向上，老师必须要充满激情。教师上课的激情是创造积极课堂文化， 实现有效教学的第一要件。
▪ 第六、要善于激励、鼓动，摒弃奚落、斥责。
▪ 学生不专心，一是听不懂而不专心，二是知道了还重复啰嗦而不专心。
▪ 确实很多东西是需要回顾、重复的，但那是学习者的事，而非教师的事。
▪ 二、营造积极的学习文化。
▪ 营造积极的学习文化是使学生实现深度的基础和前提，是实现学生有效学习，深度学习的 重要保障，没有积极就没有主动，就没有大脑的活跃和深度思考。
▪ 第七、坚定课堂是学生的课堂，学习是学生自己的事情这一根本的教学站位，要赋予学生 学习的责任，和学生一起做事，巧妙地引导、提升，。
▪ 第八、真诚，善良，面向全体，关注每一个学生，因为没有爱就没有教育。
6
“深度学习策略模式”的五个环节
▪ （一）、整体感知，明确目标。 ▪ 整体感知：即从整体上感知所学内容，注意知识点之间的联系，构建自己的
▪ 营造积极的学习文化，首先要有规范、严肃、紧张的课堂秩序，散乱的、随便的班级连起 码的有效都做不到，更不用说“深度”。
▪ 其次要有师生间亲密的情感，亲其师，信其道，恶其师，厌其道，鄙其师，轻其道，这种 “亲”要以长幼之尊为前提，要教师的权威性为保证。
▪ 第三，要有对学生的尊重，尊重学生的人格自尊，尊重学生的基础不好，尊重学生的不会。
知识网络。整体建构便于对知识的把握，便于对知识的深度理解：学习也是这 样，整体感知我在学什么，已经有什么，还差什么，各知识点之间是怎样一种 关系。 ▪ 明确目标： ▪ 首先是确定科学合理的目标，这是教学的起点与归宿，很长一段时期以来有 些教师忽视教学目标的确定，结果造成教学目标或缺、或超、或偏或者含糊， 目标把握不清，把握不准，把握不明确是造成教学低效甚至负效、导致教学的 不知所为乃至胡为。教学目标必须明确具体要求，必须具备详细而精确的内容。 课上老师要始终怀揣目标，而非所谓教学任务。 ▪ 其次是索定目标。不论对教学者还是对学习者而言，目标是非常关键的东西， 索定目标才能集中注意，完成任务，教学内容不是目标，让学生达到既定的教 学要求才是目标，完成了教学内容不等于完成了教学任务、教学目标，考不好 就是没有完成教学任务、教学目标。索定目标，才能有效灵活的思路和方法。 ▪ 第三，目标要简明扼要，具有挑战性、激励性。 ▪ 教学方式：教师阐述说明与学生阅读思考相结合，不要让学生简单谈目标了事。
2
课堂教学改革的保障 ——教学模式
问题1：什么是教学模式？
——各种类型的教学活动的基本结构或框架，表现教学过程的程序性的策略体
系。是在一定教学思想或教学理论指导下建立起来的较为稳定的教学活动结构框架 和活动程序。 问题2：构建教学模式的目的是什么？
——规范教师的教学行为，使教学活动符合学生的认知规律；核心目的是使教
师的教学行为通过特定教学模式的落实来提高教学效率、提高教学成绩。 问题3：钱营学校课堂教学“深度学习策略模式”的构成
——深度学习策略模式包括两个保障（掌握学情，做好预评估；营造积极
的学习文化），五个环节（整体感知，明确目标——激活先知——获取新知 识 得——深度加工 习得、悟得——评价反馈） 。
3
课堂教学改革的保障 ——教学模式
1
课堂教学改革的关键 ——更新观念
观念跟不上， 节奏就跟不上， 质量也就跟不上。 专家也好，领导也罢，不可能代替老师去上课；校长再能干，不可能 指导到每一位老师的每一节课堂。所以，教师的观念更新，直接关系到课 堂的质量，关系到教育教学的质量。老师正确了，课堂才有可能正确，学 生才有可能得到发展。 误区：踏踏实实教书，不用搞什么模式“花架子”，多做两道题比落 实什么教学模式更有效。 没有思想就没有方法，无思想无方法即便你看到好的方法也不会认识 到它的重要意义。所以说，先有思想、后有方法。
学生的学习深度而教，为释放学生的学习潜能而教，让学生在教学时空
中自由呈现，是当代教学活动回归正轨，履行天命的正途。”
▪ 问题8： 什么是“深度学习”？
▪
——相对于简单学习而言，学生学习的新内容或技能的获得必须
经过一步以上的学习和多水平的分析与加工，以便学生可以以改变思想、
控制力或行为的方式来应用这些内容或技能的一种深度学习。
更注意教师主导作用的发挥，在环节上目的性更强一些，更注意营造积极的学习文化。它不是一个 机械的套路，而是在强调方向性、原则性的东西，正如我们强调的，它既是一节课的基本环节，也 可以是一个重点问题的教学思路。
4
课堂教学改革的保障 ——教学模式
▪ 问题7： “深度学习策略模式”的核心：
▪
——深度学习。“作为有良知的教育工作者，我们坚信：为提升
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“深度学习策略模式”的五个环节
（二）、激活先知 因为学生的背景知识存在差异，所以教师需要采用多种方法来预备和激活
先期知识，以使新的知识可以实现与每位学生现有的背景知识的联结。当教 师帮助学生将他们内在现存的东西（先期知识或背景知识）与正在教授的新 信息联结起来时，意义形成就将变得十分有力。这类似复习导入，但又不同 于对单纯的学过知识的简单重复回顾。它强调调动旧知，引出新知，注意新 旧知识的联系，便于构建知识网络。
▪ 问题9： “深度学习策略模式”的类型归属：
▪
——行为控制教学模式
▪ 依据的是行为主义心理学理论，把教育看作一种行为不断修正的过 程。通过操作方法的自我控制并驾驭自己的环境，来提高目标行为质量 和减少不适应的行为。
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“深度学习策略模式”的两个保障
▪ 一、掌握学情，做好预评估。
▪ 要清楚学生所处的状态，对症下药，备课着眼点是务必要有学生，而不能只是那些所要 传授的知识，要看着学生备课。做好预评估，讲学生最应该而且急于知道需要的。
——构建主义理论（学习观、学生观、教学观）
问题5： “深度学习策略模式”的来源？
——深度学习路线(DELC)，美国E.詹森（Eric Jensen）著《深度学习的7种有力策
略》
问题6：为什么在模式之前加策略两个字？
——本模式区别于一般模式的地方在于：在学习内容与学习程度上给予适当关注；
▪ 第四，任何时候都在发现、看到学生的长处，对学生成长进步充满热切的期望，对学生的 能力给予坚定的信任。
▪ 第五、若想学生积极，老师首先要积极起来，若让学生勤奋，老师首先要勤奋认真，若让 学生充满朝气、奋发向上，老师必须要充满激情。教师上课的激情是创造积极课堂文化， 实现有效教学的第一要件。
▪ 第六、要善于激励、鼓动，摒弃奚落、斥责。
▪ 学生不专心，一是听不懂而不专心，二是知道了还重复啰嗦而不专心。
▪ 确实很多东西是需要回顾、重复的，但那是学习者的事，而非教师的事。
▪ 二、营造积极的学习文化。
▪ 营造积极的学习文化是使学生实现深度的基础和前提，是实现学生有效学习，深度学习的 重要保障，没有积极就没有主动，就没有大脑的活跃和深度思考。
▪ 第七、坚定课堂是学生的课堂，学习是学生自己的事情这一根本的教学站位，要赋予学生 学习的责任，和学生一起做事，巧妙地引导、提升，。
▪ 第八、真诚，善良，面向全体，关注每一个学生，因为没有爱就没有教育。
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“深度学习策略模式”的五个环节
▪ （一）、整体感知，明确目标。 ▪ 整体感知：即从整体上感知所学内容，注意知识点之间的联系，构建自己的
▪ 营造积极的学习文化，首先要有规范、严肃、紧张的课堂秩序，散乱的、随便的班级连起 码的有效都做不到，更不用说“深度”。
▪ 其次要有师生间亲密的情感，亲其师，信其道，恶其师，厌其道，鄙其师，轻其道，这种 “亲”要以长幼之尊为前提，要教师的权威性为保证。
▪ 第三，要有对学生的尊重，尊重学生的人格自尊，尊重学生的基础不好，尊重学生的不会。
知识网络。整体建构便于对知识的把握，便于对知识的深度理解：学习也是这 样，整体感知我在学什么，已经有什么，还差什么，各知识点之间是怎样一种 关系。 ▪ 明确目标： ▪ 首先是确定科学合理的目标，这是教学的起点与归宿，很长一段时期以来有 些教师忽视教学目标的确定，结果造成教学目标或缺、或超、或偏或者含糊， 目标把握不清，把握不准，把握不明确是造成教学低效甚至负效、导致教学的 不知所为乃至胡为。教学目标必须明确具体要求，必须具备详细而精确的内容。 课上老师要始终怀揣目标，而非所谓教学任务。 ▪ 其次是索定目标。不论对教学者还是对学习者而言，目标是非常关键的东西， 索定目标才能集中注意，完成任务，教学内容不是目标，让学生达到既定的教 学要求才是目标，完成了教学内容不等于完成了教学任务、教学目标，考不好 就是没有完成教学任务、教学目标。索定目标，才能有效灵活的思路和方法。 ▪ 第三，目标要简明扼要，具有挑战性、激励性。 ▪ 教学方式：教师阐述说明与学生阅读思考相结合，不要让学生简单谈目标了事。
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课堂教学改革的保障 ——教学模式
问题1：什么是教学模式？
——各种类型的教学活动的基本结构或框架，表现教学过程的程序性的策略体
系。是在一定教学思想或教学理论指导下建立起来的较为稳定的教学活动结构框架 和活动程序。 问题2：构建教学模式的目的是什么？
——规范教师的教学行为，使教学活动符合学生的认知规律；核心目的是使教
师的教学行为通过特定教学模式的落实来提高教学效率、提高教学成绩。 问题3：钱营学校课堂教学“深度学习策略模式”的构成
——深度学习策略模式包括两个保障（掌握学情，做好预评估；营造积极
的学习文化），五个环节（整体感知，明确目标——激活先知——获取新知 识 得——深度加工 习得、悟得——评价反馈） 。
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课堂教学改革的保障 ——教学模式
1
课堂教学改革的关键 ——更新观念
观念跟不上， 节奏就跟不上， 质量也就跟不上。 专家也好，领导也罢，不可能代替老师去上课；校长再能干，不可能 指导到每一位老师的每一节课堂。所以，教师的观念更新，直接关系到课 堂的质量，关系到教育教学的质量。老师正确了，课堂才有可能正确，学 生才有可能得到发展。 误区：踏踏实实教书，不用搞什么模式“花架子”，多做两道题比落 实什么教学模式更有效。 没有思想就没有方法，无思想无方法即便你看到好的方法也不会认识 到它的重要意义。所以说，先有思想、后有方法。
学生的学习深度而教，为释放学生的学习潜能而教，让学生在教学时空
中自由呈现，是当代教学活动回归正轨，履行天命的正途。”
▪ 问题8： 什么是“深度学习”？
▪
——相对于简单学习而言，学生学习的新内容或技能的获得必须
经过一步以上的学习和多水平的分析与加工，以便学生可以以改变思想、
控制力或行为的方式来应用这些内容或技能的一种深度学习。
更注意教师主导作用的发挥，在环节上目的性更强一些，更注意营造积极的学习文化。它不是一个 机械的套路，而是在强调方向性、原则性的东西，正如我们强调的，它既是一节课的基本环节，也 可以是一个重点问题的教学思路。
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课堂教学改革的保障 ——教学模式
▪ 问题7： “深度学习策略模式”的核心：
▪
——深度学习。“作为有良知的教育工作者，我们坚信：为提升
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“深度学习策略模式”的五个环节
（二）、激活先知 因为学生的背景知识存在差异，所以教师需要采用多种方法来预备和激活
先期知识，以使新的知识可以实现与每位学生现有的背景知识的联结。当教 师帮助学生将他们内在现存的东西（先期知识或背景知识）与正在教授的新 信息联结起来时，意义形成就将变得十分有力。这类似复习导入，但又不同 于对单纯的学过知识的简单重复回顾。它强调调动旧知，引出新知，注意新 旧知识的联系，便于构建知识网络。
▪ 问题9： “深度学习策略模式”的类型归属：
▪
——行为控制教学模式
▪ 依据的是行为主义心理学理论，把教育看作一种行为不断修正的过 程。通过操作方法的自我控制并驾驭自己的环境，来提高目标行为质量 和减少不适应的行为。
5
“深度学习策略模式”的两个保障
▪ 一、掌握学情，做好预评估。
▪ 要清楚学生所处的状态，对症下药，备课着眼点是务必要有学生，而不能只是那些所要 传授的知识，要看着学生备课。做好预评估，讲学生最应该而且急于知道需要的。