深度学习技术介绍PPT课件
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深度学习-神经网络PPT学习课件
神经网络的学习过程就是学习控制着空间变换方式（物质组成方式）的权重矩阵 W ， 那如何学习每一层的权重矩阵 W 呢？ 2.3.1、激活函数
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络 仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价 的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性 映射学习能力。
线性可分视角：神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非 线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。
增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。 增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数。
2/29/2020
13
2.2.2、物理视角：“物质组成”
回想上文由碳氧原子通过不同组合形成若干分子的例子。从分子层面继续迭代这种 组合思想，可以形成DNA，细胞，组织，器官，最终可以形成一个完整的人。不同层级之 间都是以类似的几种规则再不断形成新物质。
2/29/2020
16
➢Sigmoid
sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具 有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神 经元。此外，(0, 1) 的输出还可以被表示作概率， 或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵 损失函数。
然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的 就是饱和性。 软饱和激活函数：
2/29/2020
17
➢Tanh
➢ReLU
可以看到，当x<0时，ReLU硬饱和，
tanh也是一种非常常见的激活函数。 与sigmoid相比，它的输出均值是0， 使得其收敛速度要比sigmoid快，减少 迭代次数。然而，从途中可以看出， tanh一样具有软饱和性，从而造成梯 度消失。
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络 仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价 的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性 映射学习能力。
线性可分视角：神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非 线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。
增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。 增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数。
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2.2.2、物理视角：“物质组成”
回想上文由碳氧原子通过不同组合形成若干分子的例子。从分子层面继续迭代这种 组合思想，可以形成DNA，细胞，组织，器官，最终可以形成一个完整的人。不同层级之 间都是以类似的几种规则再不断形成新物质。
2/29/2020
16
➢Sigmoid
sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具 有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神 经元。此外，(0, 1) 的输出还可以被表示作概率， 或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵 损失函数。
然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的 就是饱和性。 软饱和激活函数：
2/29/2020
17
➢Tanh
➢ReLU
可以看到，当x<0时，ReLU硬饱和，
tanh也是一种非常常见的激活函数。 与sigmoid相比，它的输出均值是0， 使得其收敛速度要比sigmoid快，减少 迭代次数。然而，从途中可以看出， tanh一样具有软饱和性，从而造成梯 度消失。
人工智能控制技术课件：深度强化学习
卷积神经网络作为优秀的特征提取器，允许从原始图像数据
中对特征表示进行端到端的分类学习，从而避免了人类手工
提取特征的过程。当处理复杂的大数据问题时，深度卷积神
经网络（DCNN）通常比浅层卷积神经网络具有优势。多层
线性和非线性处理单元以分层方式叠加提供了在不同抽象级
别学习复杂表示的能力。因此，在包含数百个类别的识别任
卷积层：在卷积层中，每个神经元只连接到前一层神经元的一个
小的局部子集，这是一个跨越高度和宽度维度的正方形区域。用
来做卷积运算的部分叫做卷积核，需要指定大小，例如5×5×3。
池化操作，降低卷积神经网络的复杂性。与卷积层相同的是，池化层也
是将神经元通过前一层的宽度和高度维度连接到一个正方形大小的区域。
卷积和池化的主要区别在于卷积层的神经元在训练过程中可以学习到权
重或偏差，而池化层中的神经元在训练过程中并没有学习到权重或偏差，
而是对其输入执行某种固定功能，因此池化操作是一个非参数化的过程。
机群方面，深度强化学习控制模型可以控制每个无人机对环境的自身行为
响应，也可以为无人机群的协作任务提供自主控制策略。
深度强化学习基本学习思想
虽然深度强化学习在很多领域已经取得了许多重要的理论和应用成果，但
是由于深度强化学习本身的复杂性，还需要在以下几个方面继续深入研究：
有价值的离线转移样本的利用率不高。深度Q网络是通过经验回放机制实时
他方面的应用，比如机器人控制技术，允许我们直接从
现实世界中的摄像机输人来学习对机器人进行控制和操
作的策略等。
深度强化学习发展历程
早期的深度学习与强化学习结合解决决策问题，主要思
路是利用深度神经网络对高维度输入数据降维。
中对特征表示进行端到端的分类学习，从而避免了人类手工
提取特征的过程。当处理复杂的大数据问题时，深度卷积神
经网络（DCNN）通常比浅层卷积神经网络具有优势。多层
线性和非线性处理单元以分层方式叠加提供了在不同抽象级
别学习复杂表示的能力。因此，在包含数百个类别的识别任
卷积层：在卷积层中，每个神经元只连接到前一层神经元的一个
小的局部子集，这是一个跨越高度和宽度维度的正方形区域。用
来做卷积运算的部分叫做卷积核，需要指定大小，例如5×5×3。
池化操作，降低卷积神经网络的复杂性。与卷积层相同的是，池化层也
是将神经元通过前一层的宽度和高度维度连接到一个正方形大小的区域。
卷积和池化的主要区别在于卷积层的神经元在训练过程中可以学习到权
重或偏差，而池化层中的神经元在训练过程中并没有学习到权重或偏差，
而是对其输入执行某种固定功能，因此池化操作是一个非参数化的过程。
机群方面，深度强化学习控制模型可以控制每个无人机对环境的自身行为
响应，也可以为无人机群的协作任务提供自主控制策略。
深度强化学习基本学习思想
虽然深度强化学习在很多领域已经取得了许多重要的理论和应用成果，但
是由于深度强化学习本身的复杂性，还需要在以下几个方面继续深入研究：
有价值的离线转移样本的利用率不高。深度Q网络是通过经验回放机制实时
他方面的应用，比如机器人控制技术，允许我们直接从
现实世界中的摄像机输人来学习对机器人进行控制和操
作的策略等。
深度强化学习发展历程
早期的深度学习与强化学习结合解决决策问题，主要思
路是利用深度神经网络对高维度输入数据降维。
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
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
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
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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)
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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
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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。
一天搞懂深度学习ppt课件
30
1-3 经典模型-CNN
Deep Dream
• Given a photo, machine adds what it sees ……
31
1-3 经典模型-CNN
Deep Style
• Given a photo, make its style like famous paintings
32
Step 2: goodness of function
YES
NO Good Results on Testing Data?
Overfitting!
YES
Step 3: pick the best function
NO
Good Results on
Training Data?
Neural Network
“beak” detector
23
1-3 经典模型-CNN
• The same patterns appear in different regions.
“upper-left beak” detector
Do almost the same thing They can use the same set of parameters.
Can repeat many times
Max Pooling
Flatten
28
1-3 经典模型-CNN
29
1-3 经典模型-CNN
Deep Dream
CNN
Modify image
• Given a photo, machine adds what it sees ……
CNN exaggerates what it sees
19 layers
1-3 经典模型-CNN
Deep Dream
• Given a photo, machine adds what it sees ……
31
1-3 经典模型-CNN
Deep Style
• Given a photo, make its style like famous paintings
32
Step 2: goodness of function
YES
NO Good Results on Testing Data?
Overfitting!
YES
Step 3: pick the best function
NO
Good Results on
Training Data?
Neural Network
“beak” detector
23
1-3 经典模型-CNN
• The same patterns appear in different regions.
“upper-left beak” detector
Do almost the same thing They can use the same set of parameters.
Can repeat many times
Max Pooling
Flatten
28
1-3 经典模型-CNN
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1-3 经典模型-CNN
Deep Dream
CNN
Modify image
• Given a photo, machine adds what it sees ……
CNN exaggerates what it sees
19 layers
2024版NLP之概述PPT课件
情感分析
利用NLP技术实现情感分析，能够 自动识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达，为企业和政府机构提
供舆情分析和决策支持。
智能写作
利用NLP技术实现智能写作，能够 自动生成高质量的文本内容，为新 闻媒体、广告营销等领域提供有力
的支持。
THANKS
感谢观看
深度学习时代
深度学习技术的兴起为 NLP领域带来了革命性突 破，如循环神经网络、 Transformer等模型在 NLP任务中取得了显著成 果。
自然语言处理应用领域
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成另一 种自然语言文本，如谷歌翻译、有道 翻译等。
语音识别与合成
将人类语音转换为文本或将文本转换 为人类语音，用于语音助手、无障碍 技术等领域。
关系抽取
从文本中抽取出实体之间的关系， 构建知识图谱。
事件抽取
识别文本中的事件及其参与者、 时间、地点等要素，用于事件分
析和预警。
情感分析技术
词典匹配法
基于情感词典，通过匹配文本中的情感词汇进行情感分析。
机器学习法
利用机器学习算法，对大量标注好的情感文本进行训练，构建情 感分类器。
深度学习法
利用深度学习技术，构建神经网络模型进行情感分析，具有更高 的准确率和泛化能力。
随着人们对个性化和情感计算的需求不断增加，未来 NLP将更加注重个性化和情感计算技术的研发和应用。
行业应用前景展望
智能客服
利用NLP技术实现智能客服，能够 自动回答用户的问题和解决用户的 问题，提高客户满意度和效率。
智能翻译
利用NLP技术实现智能翻译，能够 快速准确地将一种语言翻译成另一 种语言，促进跨语言交流和合作。
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达， 对于舆情分析和产品评价具有重要意义。
百度深度学习进展介绍(PPT61页)
• Some believe that this will happen in the next generation
• AI will be the vehicle to spread human civilization throughout the universe (Ray Kurzweil:The Singularity is NeDD上发 表演讲，提出9个希望学术界帮助解决的技术难题，其中前三项是： 1. 自然图片OCR 2. 语音识别和理解 3. 图像搜索
业界现状和趋势：读图时代
业界现状和趋势：读图时代ome exceeding CNY 160 billion
• Influential Chinese company in global economy • Prestigious brand in > 50% countries worldwide • One of the world’s largest new确率
语音搜索识别准确率
语音搜索2G网络响应时间
For mobile search, the proportion of voice queries has grown from 1% to 10 % in 201iOS APP拍照写诗– iOS APP地图语音搜索
/map/
移动语音输入法
nn 中国互联网企业唯一自主开发的语音输入法产品 nn 识别率大大超过苹果Siri nn 获得用户广泛好评
/input/
适合多种应用的高精度语音输入
短信输入
微博输入
古诗输入
2012.6 “谷歌大脑”项目
2012.11 微软智能同声传译
图像识别领域的突破
9/16/13
ImageNet Challenge
《深度课堂》PPT课件
.
19
建构性的课堂，而非接受性的课堂。 --注重学生对知识意义的自我陈述、自我表达。 --以学科能力、学科思想为学生建构的目标，并同时关注学生对学科问题
解决的方法与思路。
.
20
反思性的课堂，而非表演式课堂。 --提供学生对知识学习的归纳与总结和表达学习感受的机会。 --能够明确地提出学生自我反思的要求并布置相关的任务。
深度学习的生理学基础：大脑是一个深度架构，认知过程也是深度的。
.
9
3 辛顿关于的 “深度学习”的观点
2006年，加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton对深度学习的提 出以及模型训练方法的改进打破了BP神经网络发展的瓶颈。Hinton在世 界顶级学术期刊《科学》上的一篇论文中提出了两个观点：
教育目标\教学目标的宽度决定学生未来人生道路的宽度。
.
22
其实，早在1956年布卢姆在“教育目标分类学”里关于“认知领域目标” 的探讨中，对认知目标的维度划分就蕴含了深度学习的思想，即“学习 有深浅层次之分”，他将教学目标分为记忆、理解、应用、分析、综合、 评价六个由浅入深的层次。
我们大多数教师并不清楚，这六个层次的目标还是一种积累的关系。
--- 郭元祥
.
6
二 什么是深度学习
今天的中国教育有两个热词正在流行，一个就是大家都在讲的“核 心素养”; 再一个就是“深度学习或深度教学”。这两个词同时在中国 基础教育界流行还是有它的必然联系的。我们可以将它描述为一枚硬 币的两个面。可以说核心素养是我们最终的目标，而深度学习\深度教 学就是我们实现这个目标的路径。
.
16
1 深度学习依赖于深度教学
艾根在深度学习的研究中，首次从知识论的角度，论述了深度学习 中关于“深度”的涵义。这也就是“学习深度”的三个基本标准，即： 知识学习的充分广度 知识学习的充分深度 知识学习的充分关联度
《图像识别课件》-深度学习视觉识别PPT教程
卷积神经网络的结构和模板匹配是图像识别的关键技术。本节将介绍卷积神 经网征融合
特征提取和特征融合是图像识别中的重要步骤，可以提高模型的鲁棒性和泛 化能力。本节将介绍这些技术的基本原理。
目标检测与定位：YOLO、 RCNN等算法
目标检测和定位是图像识别中的关键任务，有许多经典算法被应用于这些任 务。本节将介绍YOLO、RCNN等算法的原理和应用。
人脸识别：人脸检测与特征提 取
人脸识别是一个具有挑战性的任务，本节将介绍人脸检测和特征提取的基本 原理和一些流行的人脸识别方法。
图像分割：FCN、U-Net、Mask RCNN算法
图像分割是图像处理中的重要任务，本节将介绍FCN、U-Net、Mask RCNN等 算法在图像分割中的应用。
图像风格转换：Neural Style Transfer算法
训练模型的原理与方法：反向传播算法
反向传播算法是深度学习训练过程中的关键步骤，本节将详细介绍反向传播算法的原理和实现方法。
CNN网络的优化方法：Dropout、 Batch Norm
为了提高卷积神经网络的性能和泛化能力，有许多优化方法被提出，本节将 介绍一些常见的优化方法。
卷积神经网络的结构与模板匹 配
深度学习视觉识别广泛应用于许多领域，包括图像分类、场景识别、自动驾 驶等。本节将介绍这些应用的基本原理和实践案例。
深度学习视觉识别发展趋势： 多模态融合、无监督学习等
深度学习视觉识别仍在不断发展，本节将介绍一些未来的发展趋势，如多模 态融合、无监督学习等。
总结与展望：深度学习视觉识 别的重要性和应用前景
本教程对深度学习视觉识别进行了全面的介绍，总结了其重要性和应用前景。 欢迎大家在学习过程中提问和讨论。
深度学习在图像识别领域具有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、人脸 识别、图像分割等。本节将介绍这些应用的基本原理和方法。
特征提取和特征融合是图像识别中的重要步骤，可以提高模型的鲁棒性和泛 化能力。本节将介绍这些技术的基本原理。
目标检测与定位：YOLO、 RCNN等算法
目标检测和定位是图像识别中的关键任务，有许多经典算法被应用于这些任 务。本节将介绍YOLO、RCNN等算法的原理和应用。
人脸识别：人脸检测与特征提 取
人脸识别是一个具有挑战性的任务，本节将介绍人脸检测和特征提取的基本 原理和一些流行的人脸识别方法。
图像分割：FCN、U-Net、Mask RCNN算法
图像分割是图像处理中的重要任务，本节将介绍FCN、U-Net、Mask RCNN等 算法在图像分割中的应用。
图像风格转换：Neural Style Transfer算法
训练模型的原理与方法：反向传播算法
反向传播算法是深度学习训练过程中的关键步骤，本节将详细介绍反向传播算法的原理和实现方法。
CNN网络的优化方法：Dropout、 Batch Norm
为了提高卷积神经网络的性能和泛化能力，有许多优化方法被提出，本节将 介绍一些常见的优化方法。
卷积神经网络的结构与模板匹 配
深度学习视觉识别广泛应用于许多领域，包括图像分类、场景识别、自动驾 驶等。本节将介绍这些应用的基本原理和实践案例。
深度学习视觉识别发展趋势： 多模态融合、无监督学习等
深度学习视觉识别仍在不断发展，本节将介绍一些未来的发展趋势，如多模 态融合、无监督学习等。
总结与展望：深度学习视觉识 别的重要性和应用前景
本教程对深度学习视觉识别进行了全面的介绍，总结了其重要性和应用前景。 欢迎大家在学习过程中提问和讨论。
深度学习在图像识别领域具有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、人脸 识别、图像分割等。本节将介绍这些应用的基本原理和方法。
人工智能：机器学习与深度学习原理与实践培训ppt
深度学习算法实践
数据预处理
讨论如何对数据进行预处理，包 括归一化、数据增强等。
超参数调整
介绍如何调整深度学习模型的超 参数，如学习率、批大小等。
模型评估与调优
阐述如何评估模型的性能，并根 据评估结果对模型进行调优。
04
人工智能实践应用
图像识别
总结词
图像识别是人工智能领域中应用广泛的技术之一，通过训练模型对图像进行分类、识别 和目标检测等任务。
人工智能历史
人工智能的发展经历了多个阶段，从早期的符号主义到连接主义，再到现在的 深度学习。随着计算能力和数据量的增长，人工智能的应用场景和潜力也在不 断扩大。
人工智能的应用领域
自动驾驶
通过机器学习和深度学习技术， 自动驾驶汽车能够识别路况、做 出决策、控制车辆，实现自主驾
驶。
医疗诊断
人工智能算法可以通过分析大量的 医疗数据，提高医疗诊断的准确性 和效率，为患者提供更好的医疗体 验。
输出可解释性
提供易于理解的解释，说明AI系统决策的原因和依据。
模型可审查
允许第三方对AI系统进行审查，以确保其公正性和准确性。
AI的公平性与不偏见
算法公平性
01
确保AI系统的决策不受偏见和歧视的影响，对所有人都是公平
的。
数据多样性
02
使用广泛、多样的数据集来训练AI系统，以减少偏见和刻板印
象。
监测与纠正偏见
推荐系统
总结词
推荐系统利用人工智能技术为用户提供个性 化的内容推荐服务。
详细描述
推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好， 利用机器学习和深度学习算法，为用户推荐 感兴趣的内容，如电影、音乐、书籍等。在 实践中，推荐系统广泛应用于在线视频平台 、音乐平台、电商平台等领域，提高了用户
机器学习与深度学习的应用与培训ppt
05
机器学习与深度学习的未来展望
技术发展趋势
算法创新
随着科研人员对机器学习和深度 学习理论的深入研究，未来将涌 现更多创新算法，提升模型性能
和泛化能力。
硬件优化
随着计算硬件技术的进步，训练 模型所需的时间和计算资源将进 一步降低，加速模型部署和应用
。
可解释性与公平性
随着对模型决策过程透明度和公 平性的关注度增加，将有更多研 究致力于提高模型的可解释性和
层次聚类
通过构建树状图来展示数 据点之间的层次结构，以 便进行聚类。
主成分分析
通过将高维数据投影到低 维空间来保留数据的主要 特征，以便进行降维和可 视化。
强化学习算法
Q-学习
通过不断迭代更新Q值表来逼近最优 策略，使得在给定状态下采取最优动 作能够获得最大回报。
深度确定性策略梯度
优势演员-评论家算法
公平性。
应用领域拓展
医疗健康
利用机器学习和深度学习技术进行疾病诊断、药 物研发和个性化治疗等。
自动驾驶
通过深度学习实现更精准的环境感知和决策控制 ，提升自动驾驶的安全性和可靠性。
智能制造
应用机器学习优化生产流程、预测设备故障和维 护，提高生产效率和降低成本。
数据隐私与伦理问题
数据安全
保障数据隐私和安全，防止数据泄露和滥用，建立完善的数据管 理制度和监管机制。
开源项目与代码库
开源机器学习项目
提供机器学习开源框架、工具和项目，方 便学员实践和学习。
开源深度学习项目
提供深度学习开源框架、工具和项目，帮 助学员深入了解深度学习的应用。
代码库
提供各种机器学习和深度学习的代码库， 方便学员参考和学习。
学术研究与论文
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。
深度学习用于医学影像分析的课件
通过深度学习算法，可以实现对医学影像中的异常区域和病灶的自动检测和 定位，减轻医生的工作负担。
医学影像质量控制中的深度学习应用
利用深度学习算法，可以检测和纠正医学影像中的伪影、噪声和运动模糊等影响诊断的问题，提高影像 质量。
挑战和解决方案
深度学习在医学影像分析中面临数据集不足、模型可解释性、过拟合等挑战，但通过增加数据、对抗训 练和模型优化等方法可以解决这些问题。
数据预处理和特征提取技术
数据预处理
包括去噪、归一化和增强等技术。
特征提取
使用卷积神经网络等方法从原始影像中提取有意 义的特征。
模型训练和优化
1
数据集准备
收集标注良好的医学影像数据集。
2
模型设计
选择合适的网络结构和参数。
3
训练过程
通过反向传播算法迭代优化模型。
医学影像分类和诊断
深度学习在医学影像分类和诊断中的应用使得医生能够准确判断疾病类型、定位异常区域，并制定相应 治疗方案。
深度学习用于医学影像分 析的课件
本课件将详细介绍深度学习在医学影像分析中的应用，包括基本原理、常用 算法和技术，以及在分类、诊断、分割、配准、重建、检测和质量控制等方 面的应用。
应用背景
医学影像分析是一个关键的医学领域，深度学习的出现为医学影像提供了新的解决方案，帮助医生快速 准确地进行诊断和治疗决策。
医学影像分割与深度学习的结 合
利用深度学习的分割算法，将医学影像中的结构和器官等区域进行精确的分 割，为医学研究和手术提供重要支持。
医学影像配准和重建中的深度 学习应用
深度学习可以通过学习医学影像之间的相对关系和几何变换，实现影像配准 和重建，提高影像质量和诊断准确性。
医学影像检测中的深度学习应 用
医学影像质量控制中的深度学习应用
利用深度学习算法，可以检测和纠正医学影像中的伪影、噪声和运动模糊等影响诊断的问题，提高影像 质量。
挑战和解决方案
深度学习在医学影像分析中面临数据集不足、模型可解释性、过拟合等挑战，但通过增加数据、对抗训 练和模型优化等方法可以解决这些问题。
数据预处理和特征提取技术
数据预处理
包括去噪、归一化和增强等技术。
特征提取
使用卷积神经网络等方法从原始影像中提取有意 义的特征。
模型训练和优化
1
数据集准备
收集标注良好的医学影像数据集。
2
模型设计
选择合适的网络结构和参数。
3
训练过程
通过反向传播算法迭代优化模型。
医学影像分类和诊断
深度学习在医学影像分类和诊断中的应用使得医生能够准确判断疾病类型、定位异常区域，并制定相应 治疗方案。
深度学习用于医学影像分 析的课件
本课件将详细介绍深度学习在医学影像分析中的应用，包括基本原理、常用 算法和技术，以及在分类、诊断、分割、配准、重建、检测和质量控制等方 面的应用。
应用背景
医学影像分析是一个关键的医学领域，深度学习的出现为医学影像提供了新的解决方案，帮助医生快速 准确地进行诊断和治疗决策。
医学影像分割与深度学习的结 合
利用深度学习的分割算法，将医学影像中的结构和器官等区域进行精确的分 割，为医学研究和手术提供重要支持。
医学影像配准和重建中的深度 学习应用
深度学习可以通过学习医学影像之间的相对关系和几何变换，实现影像配准 和重建，提高影像质量和诊断准确性。
医学影像检测中的深度学习应 用
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6
什么是感知器(perceptron)
···
7
最简单的分离器设计
8
训练感知器
感知器定义了一个超平面，而神经网络感知器事不过是实现超平面的一种方法。给定 数据样本，权重可以离线计算，并且将其带入后，感知器就可以用来计算输出的值。
在训练神经网络时，若果未提供全部样本，而是逐个提供实例，则我们通常使用在线 学习，并且在每个实例之后更新网络参数，让给网络缓慢的及时调整。这是目前比较 常见的一种训练方式。
9
后向传播算法(back propagation,1986)
这是在训练多层感知器时提出的一个概念。 训练多层感知器与训练感知器是一样的。唯一区别是现在的输出是输入的非线性函数
，这要归咎于隐藏单元中的非线性偏倚函数。 在对于多层感知器，计算梯度时误差就向传回到输出一样，所以创造了这个术语。
10
13
自然语言处理
在语音识别中，“语言模型”的集成是至关重要的，而且提供一语言模型的最好方法 仍然是从实例数据的大型一语料库中学习。机器学习在自然语言处理(natural language processing)方面的应用与日俱增。垃圾邮件过滤就是一种应用，其中垃圾 邮件的制造者为一方，过滤者为另一方，一直都在寻找越来越精巧的方法以便超越对 方，也许最吸引人的是机器翻译(machine translation)，经历了数十年手工编写翻译 规则的研究之后，最近人们认识到最有希望的办法是提供大量翻译文本实例对，并且 让程序自动地提取，一个字符串映射到另一个字符串的规则。
通俗来讲，机器学习是一种算法框认识世界的一种方式；
为人类提供“大数据+简单模型”的实现方式。
1
深度学习的实际应用类型
语音识别 图像识别 自然语言处理
2
纠正一个错误
论点：机器学习是要制造一个超级大脑，能够具有人类一样的智慧。 这是一个非常典型的错误。 机器学习是一个古老的计算机学科，而深度学习正是机器学习的一个狭窄领域，并非新生 事物。持此观点的人一般都是对此学科一知半解的人。 在工程上，深度学习的目的不是理解人脑的本质，也不是需要制造一个类人的生命体，而 是构建有用的机器。神经网络(artificial neural networks)能够帮助我们建立更好的计算机 系统，用以处理信息。 人脑也是一种处理信息的装置，具有非凡的鞥努力并且在视觉、语音、语义等方面都超过 了目前的工程产品，目前研究的方向是用形式算法定义人脑处理这些任务的解，并在计算 机上实现此过程。
工神经网络的第一个数学模型。1962年提出了感知器和学习算法。1969年有人指出了 单层感知器的局限性。1986年后，后向传播被发明，单层感知器局限性不复存在。
4
和机器学习相关的学科
人工智能 贝叶斯方法 计算复杂性理论 控制论 信息论 哲学 心理学和神经生物学 统计学
5
理解人脑处理信息的过程
对于在线学习，不需要全部样本而是需要单个实例上的误差函数。从随机初始权重开 始，每次迭代中，我们都对参数稍作调整，以最小化误差，而不是忘记先前学习的。 若误差函数可微，则可以使用梯度下降方法。
具有单层权重的感知器，只能逼近输入的线性函数，不能解决XOR类型的问题，这些 问题的判别式是非线性的。类似的，这种感知器也不能用于非线性回归。鉴于此， MLP可以实现非线性的判别。
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。
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。
深度学习技术介绍 Deep Learning Technology
什么是深度学习
深度学习是机器学习中表征学习方法的一类。一个观测值（例如一幅图像）可以使用 多种方式来表示，而某些特定的表示方法可以让机器学习算法更加容易进行学习。表 征学习的目标是寻求更好的表示方法并建立更好的模型来学习这些表示方法；
12
具体应用-语音识别
在语音识别(speech recognition) ,输人是语音，类是可以读出的词汇。这里要学习的 是从语音信号到某种语言的词汇的关联性。由于年龄、性别或口音方面的差异，相同 词汇的读音不同，这使得语音识别问题相当困难。语音识另的另一个特点是其输入信 号是时态的，词汇作为音素的序列实时读出，而且有些词汇的读音会较长一些。
11
具体应用-医学诊断
对于医学诊断(medical diagnosis)。输人是关于患者的信息，而类是疾病。输入包括 患者的年龄、性别、既往病史、目前症状等。当然，患者可能还没有做过某些检查， 因此这些输入将会缺失。检查需要时间，还可能要花很多钱，而目、也许还会给患者 带来不便。因此，除非我们确信检查将提供有价值的信息，否则我们将不对患者进行 检查。在医学诊断的情况下，错误的诊断结果可能会导致我们采取错误的治疗或根本 不进行治疗。在不能确信诊断结果的情况下，分类器最好还是放弃判定，而等待医学 专家来做决断。
3
为什么说机器学习是一个古老的学科
1989年，计算机已经可以学习识别人类讲话，并且用到了神经网络学习方法和隐马尔 科夫模型学习方法；
1989年，机器学习方法已经被用于训练计算机控制车辆，实现无人驾驶； 1995年，决策树学习算法已经被NASA用来分类天体； 1995年，计算机已经可以通过学习，在博弈类游戏中击败人类。 人工神经网络的研究历史和数字计算机一样长。1943年，McCulloch和Pitts提出了人
什么是感知器(perceptron)
···
7
最简单的分离器设计
8
训练感知器
感知器定义了一个超平面，而神经网络感知器事不过是实现超平面的一种方法。给定 数据样本，权重可以离线计算，并且将其带入后，感知器就可以用来计算输出的值。
在训练神经网络时，若果未提供全部样本，而是逐个提供实例，则我们通常使用在线 学习，并且在每个实例之后更新网络参数，让给网络缓慢的及时调整。这是目前比较 常见的一种训练方式。
9
后向传播算法(back propagation,1986)
这是在训练多层感知器时提出的一个概念。 训练多层感知器与训练感知器是一样的。唯一区别是现在的输出是输入的非线性函数
，这要归咎于隐藏单元中的非线性偏倚函数。 在对于多层感知器，计算梯度时误差就向传回到输出一样，所以创造了这个术语。
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自然语言处理
在语音识别中，“语言模型”的集成是至关重要的，而且提供一语言模型的最好方法 仍然是从实例数据的大型一语料库中学习。机器学习在自然语言处理(natural language processing)方面的应用与日俱增。垃圾邮件过滤就是一种应用，其中垃圾 邮件的制造者为一方，过滤者为另一方，一直都在寻找越来越精巧的方法以便超越对 方，也许最吸引人的是机器翻译(machine translation)，经历了数十年手工编写翻译 规则的研究之后，最近人们认识到最有希望的办法是提供大量翻译文本实例对，并且 让程序自动地提取，一个字符串映射到另一个字符串的规则。
通俗来讲，机器学习是一种算法框认识世界的一种方式；
为人类提供“大数据+简单模型”的实现方式。
1
深度学习的实际应用类型
语音识别 图像识别 自然语言处理
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纠正一个错误
论点：机器学习是要制造一个超级大脑，能够具有人类一样的智慧。 这是一个非常典型的错误。 机器学习是一个古老的计算机学科，而深度学习正是机器学习的一个狭窄领域，并非新生 事物。持此观点的人一般都是对此学科一知半解的人。 在工程上，深度学习的目的不是理解人脑的本质，也不是需要制造一个类人的生命体，而 是构建有用的机器。神经网络(artificial neural networks)能够帮助我们建立更好的计算机 系统，用以处理信息。 人脑也是一种处理信息的装置，具有非凡的鞥努力并且在视觉、语音、语义等方面都超过 了目前的工程产品，目前研究的方向是用形式算法定义人脑处理这些任务的解，并在计算 机上实现此过程。
工神经网络的第一个数学模型。1962年提出了感知器和学习算法。1969年有人指出了 单层感知器的局限性。1986年后，后向传播被发明，单层感知器局限性不复存在。
4
和机器学习相关的学科
人工智能 贝叶斯方法 计算复杂性理论 控制论 信息论 哲学 心理学和神经生物学 统计学
5
理解人脑处理信息的过程
对于在线学习，不需要全部样本而是需要单个实例上的误差函数。从随机初始权重开 始，每次迭代中，我们都对参数稍作调整，以最小化误差，而不是忘记先前学习的。 若误差函数可微，则可以使用梯度下降方法。
具有单层权重的感知器，只能逼近输入的线性函数，不能解决XOR类型的问题，这些 问题的判别式是非线性的。类似的，这种感知器也不能用于非线性回归。鉴于此， MLP可以实现非线性的判别。
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。
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。
深度学习技术介绍 Deep Learning Technology
什么是深度学习
深度学习是机器学习中表征学习方法的一类。一个观测值（例如一幅图像）可以使用 多种方式来表示，而某些特定的表示方法可以让机器学习算法更加容易进行学习。表 征学习的目标是寻求更好的表示方法并建立更好的模型来学习这些表示方法；
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具体应用-语音识别
在语音识别(speech recognition) ,输人是语音，类是可以读出的词汇。这里要学习的 是从语音信号到某种语言的词汇的关联性。由于年龄、性别或口音方面的差异，相同 词汇的读音不同，这使得语音识别问题相当困难。语音识另的另一个特点是其输入信 号是时态的，词汇作为音素的序列实时读出，而且有些词汇的读音会较长一些。
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具体应用-医学诊断
对于医学诊断(medical diagnosis)。输人是关于患者的信息，而类是疾病。输入包括 患者的年龄、性别、既往病史、目前症状等。当然，患者可能还没有做过某些检查， 因此这些输入将会缺失。检查需要时间，还可能要花很多钱，而目、也许还会给患者 带来不便。因此，除非我们确信检查将提供有价值的信息，否则我们将不对患者进行 检查。在医学诊断的情况下，错误的诊断结果可能会导致我们采取错误的治疗或根本 不进行治疗。在不能确信诊断结果的情况下，分类器最好还是放弃判定，而等待医学 专家来做决断。
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为什么说机器学习是一个古老的学科
1989年，计算机已经可以学习识别人类讲话，并且用到了神经网络学习方法和隐马尔 科夫模型学习方法；
1989年，机器学习方法已经被用于训练计算机控制车辆，实现无人驾驶； 1995年，决策树学习算法已经被NASA用来分类天体； 1995年，计算机已经可以通过学习，在博弈类游戏中击败人类。 人工神经网络的研究历史和数字计算机一样长。1943年，McCulloch和Pitts提出了人