深度学习入门必须理解这25个概念
深度学习入门2：自制框架
《深度学习入门2：自制框架》这本书是一本非常适合初学者入门的深度学 习书籍。它不仅介绍了深度学习的基础知识，还通过介绍现代深度学习框架的使 用方法和应用案例，让读者更好地了解深度学习的实际应用效果。通过“从零创 建”自制深度学习框架的过程，让读者更深入地了解深度学习框架的本质和实现 机制。这本书的目录结构合理，内容丰富，非常适合初学者入门深度学习。
“迁移学习是一种将预训练模型应用于新任务的方法。”
这句话介绍了迁移学习的基本思想。通过将预训练模型中的参数作为新任务 的起始点，可以加速新任务的训练速度并提高模型性能。这种方法在许多实际应 用中都取得了显著的成果。
“卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构。”
这句话指出了卷积神经网络在图像处理领域的优势。通过独特的网络结构， 卷积神经网络能够有效地提取图像中的局部特征并进行分类。在人脸识别、目标 检测等应用中表现优异。
在书中，作者不仅详细介绍了这些框架的基础知识和使用方法，还通过“从 零创建”的方式，剖析了深度学习框架的机制。这种“从零创建”的方式，让读 者能够在运行程序的过程中，深入了解深度学习框架中蕴藏的技术与机制。这种 体验方式，使得读者能够更好地理解深度学习框架的本质。
除了对框架的讲解，本书还强调了Python编程和软件开发的相关知识。这对 于想要深入了解深度学习的读者来说，无疑是一次全方位的学习机会。通过这本 书，读者不仅能够掌握深度学习的核心技术，还能够提升自己的编程和软件开发 能力。
“深度学习是一种通过模拟人脑神经网络进行数据处理和模式识别的机器学 习方法。”
这句话简洁明了地阐述了深度学习的核心思想，即通过模拟人脑神经网络来 实现机器自主学习和决策。这种模拟不仅体现在算法层面，还涉及硬件、软件以 及应用等多个层面。
深度学习概念
深度学习概念深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模仿人类大脑的结构和工作原理，通过多个神经网络层的组合和训练来实现对大规模数据的分析和处理。
深度学习以其出色的性能和广泛的应用领域而备受关注。
本文将从深度学习的定义、原理、应用以及存在的挑战等方面进行深入探讨。
一、深度学习的定义深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，它通过构建和训练多层神经网络来提取和学习数据的特征。
与传统的机器学习算法相比，深度学习通过增加网络的深度，能够更好地处理具有复杂结构和高维度的数据。
深度学习的核心思想是模拟人脑中神经元之间相互连接的复杂关系，从而实现对数据的有效表示和分析。
二、深度学习的原理深度学习的实现依赖于人工神经网络，尤其是深度神经网络。
深度神经网络由多个神经网络层组成，每一层都包含多个神经元。
网络的输入层接收原始数据，随着数据通过每一层的传递，神经元将对数据的特征进行抽象和提取。
最后，网络的输出层将产生对数据进行分类、识别或预测的结果。
深度学习通过反向传播算法来训练神经网络，即通过不断调整网络参数来最小化预测结果与实际结果之间的误差。
这一过程需要大量的标记数据和计算资源，但可以通过GPU加速来提高训练效率。
同时，深度学习还可以利用无监督学习的方法来进行特征学习，从而减少对大量标记数据的依赖。
三、深度学习的应用深度学习在各个领域都有广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。
在计算机视觉领域，深度学习能够对图像进行分类、目标检测和图像生成等任务。
在自然语言处理领域，深度学习可以实现文本分类、机器翻译和情感分析等任务。
在语音识别领域，深度学习可以提高语音识别的准确度和稳定性。
在推荐系统领域，深度学习能够通过分析用户兴趣和行为来实现个性化推荐。
四、深度学习的挑战虽然深度学习在许多领域取得了重大突破，但仍然存在一些挑战。
首先，深度学习需要大量的标记数据来进行训练，这对于一些领域来说可能存在数据获取的难题。
深度学习基础总结（附完整思维导图）
深度学习基础总结（附完整思维导图）来源：Python与算法社区本文为读者详细总结了深度学习的基础知识。
1 线型回归预测气温、预测销售额、预测商品价格等模型：权重，偏差模型训练：feed 数据学习模型参数值，使得误差尽可能小训练集、测试集、验证集、样本、标签、特征损失函数：回归常用平方误差函数；优化算法：小批量随机梯度下降（每次选一小批样本训练参数），每批样本大小叫做 batch size学习率：正数超参数：不是通过训练学出的，如学习率，批量大小网络输出层只有一个神经元节点全连接层：输出层中的神经元和输入层中各个输入完全连接基本要素：模型、训练数据、损失函数和优化算法2 softmax 回归图像分类、垃圾邮件识别、交易诈骗识别、恶意软件识别等softmax运算符将输出值变换成值为正，且和为1的概率分布交叉熵损失函数：更适合衡量两个概率分布差异softmax 回归是一个单层神经网络，输出个数等于类别个数3 多层神经网络激活函数：一种非线性函数ReLU函数：只保留正数元素，负数元素清零sigmoid函数：将元素值变换到0到1tanh(双曲正切)：元素值变换到-1到14 模型选择模型在训练集上更准确时，不代表在测试集上就一定准确训练误差：训练数据集上表现出的误差；泛化误差：模型在测试集上表现的误差期望机器学习需要关注降低泛化误差模型选择：评估若干候选模型的表现并从中选择模型候选模型可以是有着不同超参数的同类模型验证集：预留训练和测试集之外的数据；折交叉验证：训练集分成份，共次轮询训练集欠拟合：模型无法得到较低的训练误差过拟合：模型的训练误差远小于测试集上的误差模型复杂度：低，容易欠拟合；高，容易过拟合数据集大小：训练样本少，尤其少于学习参数数时，容易过拟合；层数多时尽量数据大些5 必知技巧过拟合解决措施之一：权重衰减，常用L2正则L2惩罚系数越大，惩罚项在损失函数中比重就越大丢弃法(dropout)：一定概率丢弃神经元正向传播：沿着输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量反向传播：从输出层到输入层参数调整过程训练深度学习模型时，正向传播和反向传播间相互依赖数值稳定性的问题：衰减和爆炸层数较多时容易暴露，如每层都是一个神经元的30层网络，如果权重参数为0.2，会出现衰减；如果权重参数为2，会出现爆炸权重参数初始化方法：正态分布的随机初始化；Xavier 随机初始化。
深度学习介绍 ppt课件
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
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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
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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
什么是深度学习
什么是深度学习深度学习，又称深层网络，是基于现代计算机技术的一种新型的神经网络学习技术，它可以从数据中挖掘出规律，从而帮助人们解决机器学习任务。
日趋普及的深度学习，不仅可以让人类做更多的预测，也可以使得AI技术更轻松地实现学习机器任务，为我们带来想不到的智能应用。
深度学习的科普文章主要有以下几点：1、深度学习的基本原理深度学习是基于多层的人工神经网络的一种机器学习技术，它可以从复杂的数据中挖掘出深层的规律，从而有效的解决机器学习任务。
深度学习的核心原理是仿照人类神经网络的构造，通过大量的数据训练，不断学习和优化网络参数，从而实现机器学习的目的。
2、深度学习的特点深度学习能够提取出更丰富的特征，更准确和高效地解决复杂机器学习问题，例如视觉任务、自然语言处理任务等。
此外，深度学习还具有良好的自动特征工程能力，可以自动学习有效的特征，在此基础上构建出高效的预测模型。
3、深度学习的应用深度学习在机器学习领域应用越来越广泛，如在机器视觉领域的图像分类，弥补了传统的机器学习方法的不足；在自然语言处理领域，深度学习模型可以更好的理解和解释自然语言文本；一些复杂的推荐系统问题也可以通过深度学习解决。
总而言之，深度学习已经发展为机器学习领域不可或缺的一环，可以用于解决诸多复杂的机器学习问题。
4、深度学习的未来发展深度学习的未来潜力巨大，例如神经网络的深度增加可以让算法更有效地挖掘出数据中的特征；敐细化处理器技术可以加快训练模型的速度，更快提取有效特征；更高层次的技术，如正则化技术、强化学习等，也可以有效帮助提高深度学习模型的准确度和效率。
此外，深度学习在未来可能会发展到更宽泛的领域，如生物医学等。
分析上述内容可以得出，深度学习是一种新型的神经网络学习技术，可以有效的解决机器学习任务，并得到越来越广泛的应用。
它能提取更丰富的特征，良好的自动特征工程能力，而且未来的技术进步也可以提高深度学习模型的准确度和效率，甚至有可能发展到更宽泛的领域，这样，深度学习就会为我们带来更多惊喜。
人工智能的核心知识点
人工智能的核心知识点人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在开发能够模拟人类智能行为的计算机系统。
随着科技的不断进步，人工智能在各个领域都取得了重大突破和应用。
本文将介绍人工智能的核心知识点，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
一、机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的基础，它通过让计算机从大量数据中学习并自主进行决策与预测。
机器学习的核心概念包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习通过给定输入和输出的训练数据，让计算机学习并预测未知数据的输出结果；无监督学习则是从无标签的数据中发现模式和关系；强化学习则是通过试错和奖惩机制来训练智能体做出正确的决策。
二、深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习中的一个重要分支，它以人工神经网络为基础，模拟人脑的神经元结构和信号传递。
深度学习通过多层次的神经网络结构，实现了对复杂数据的高级特征提取和模式识别。
著名的深度学习架构包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。
三、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是指让计算机理解、处理和生成人类自然语言的技术。
NLP的关键任务包括语言识别、语义分析和机器翻译等。
语言识别通过识别和转录语音为文本；语义分析则是通过分析文本的结构和语义，理解其含义和情感；机器翻译则是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
四、计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。
计算机视觉的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测和人脸识别等。
图像分类是将图像自动分类到不同的类别；目标检测则是在图像中定位并识别特定对象；人脸识别则是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，实现人的身份认证等功能。
什么是人工智能、机器学习和深度学习（概念入门）
什么是⼈⼯智能、机器学习和深度学习（概念⼊门）⼀、概念整体介绍⼈⼯智能（Artificial Intelligence）机器学习（Machine Learning）：⼀种实现⼈⼯智能的⽅法深度学习（Deep Learning）：⼀种实现机器学习的技术 三者的关系图⼈⼯智能分类： 强⼈⼯智能：强⼈⼯智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且这样的机器将被认为是有知觉的，有⾃我意识的。
可以独⽴思考问题并制定解决问题的最优⽅案，有⾃⼰的价值观和世界观体系。
有和⽣物⼀样的各种本能，⽐如⽣存和安全需求。
弱⼈⼯智能：弱⼈⼯智能是指不能制造出真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有⾃主意识。
⼈⼯智能是计算机学科的⼀个分⽀，⼆⼗世纪七⼗年代以来被称为世界三⼤尖端技术之⼀（空间技术、能源技术、⼈⼯智能）。
也被认为是⼆⼗⼀世纪三⼤尖端技术（基因⼯程、纳⽶科学、⼈⼯智能）之⼀。
这是因为近三⼗年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了⼴泛应⽤，并取得了丰硕的成果，⼈⼯智能已逐步成为⼀个独⽴的分⽀，⽆论在理论和实践上都已⾃成⼀个系统。
⼈⼯智能的研究分⽀ ⼈⼯智能的发展历程 各种概念关系相关链接：⼀张图解释⼈⼯智能、机器学习、深度学习三者关系：⼀篇⽂章讲清楚⼈⼯智能、机器学习和深度学习的区别和联系：科普⼀下：机器学习和深度学习的区别和关系：⼈⼯智能的三个分⽀：认知、机器学习、深度学习：还纠结选机器学习还是深度学习？看完你就有数了：=====================================================⼆、⼈⼯智能应⽤领域关键词：⾃然语⾔⽣成、语⾳识别、虚拟助理、机器学习平台、⼈⼯智能硬件优化、决策管理、深度学习平台、⽣物信息、图像识别、情绪识别、P2P⽹络、内容创作、⽹络防御、AI建模/数字孪⽣、机器处理⾃动化、⽂本分析和⾃然语⾔处理游戏：⼈⼯智能在国际象棋，扑克，围棋等游戏中起着⾄关重要的作⽤，机器可以根据启发式知识来思考⼤量可能的位置并计算出最优的下棋落⼦。
陶行知教育思想下深度学习的构建
陶行知教育思想下深度学习的构建精美∙:我国著名教育家陶行知先生说：“活的人才故育不是港饰知识，而是将开发文化宝库的胡地，尽我们知道地交给学生」“深度学习”建基于我国“立德树人”教为任务景下提出的一钟新型教学理念,其中的“深”是指教师教学行为和学生学习方式的深层变革。
小学致学深度学习是指，学生在教师的引领下.围绕具有挑战性的学习主飕，让学生通过全身心参与、体验成功，获得教学核心知识，把握教学的本质与思想方法，促进学生教学核心素养的形成。
关健词：陶行知找育：核心索养：深度学习；探究欲望“深度学习”是一种基于理解的学习，旨在让学习“其正发生”，让学生在积极主动、批判性学习新知和思想的过程中，促进深度理解和实践创新，深度学习是发展学生核心素养的有效途径，有助于学生高阶思维和迁移能力的培养。
在课堂教学中，教师应通过创设情境，激发学生深度探究欲望；利用动手实践，引领学生深度学习与理解：利用学生典型错误，设计渐进习题，促进学生个性化的深度学习，实现对学生深度学习能力的培养。
一、情境创设，触发深度学习欲望美国的纽维尔认为：”问题是这样一种情境，个体想做某件事，但不能马上知道对这件事所需采取的一系列行动，就构成问题。
”问题是数学教学活动开展的核心，也是激发学生学习的原动力。
只有让学生经历了从提出问题、分析问题、解决问题的完整过程，才能真正促进学生的深度学习.问翘的引发，有利于•明确深度学习的目标和学生的思维方向。
案例《分段计费》师：今天老师是乘坐出租车来学校的，出租车收费标准为3千米内7元，超过3千米，每千米I.5元（不足1千米按照1千米），假设从我家里到学校的路程为4千米，要付多少元？生1：需要付8.5元，因为前面3千米付7元，后面1千米需要付1.5元，所以•共是8.5元。
Mi：为什么不是1.5χ4=6（元）呢？生1：因为4千米超过了3千米，就需要分成两个部分进行计兑，前面是3千米以内7元，后面是1.5元，所以一共是8.5元。
ai基础入门详细教程
ai基础入门详细教程人工智能（AI）是一项涵盖多个领域的技术，旨在使机器能够模拟人类的智能行为。
AI的基础入门包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个关键概念和技术。
首先，机器学习是AI的一个重要组成部分。
它可以理解为机器通过从数据中学习来执行任务。
机器学习的基本原理是通过对大量数据的分析和模式识别，训练机器模型以进行预测和决策。
这可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习通过给机器提供标记过的数据来训练模型，以预测新数据的标签。
无监督学习则不需要标记数据，而是通过模式发现和数据聚类来学习。
强化学习则涉及到在一个环境中学习，并通过与环境交互来优化决策。
其次，深度学习是机器学习的一个分支，其主要关注模拟人脑的神经网络。
深度学习利用多层神经网络来进行大规模数据的训练和模式识别。
这些网络通过层层传递信息来生成预测结果。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面取得了重大突破。
自然语言处理（NLP）是AI的另一个关键领域，它涉及将自然语言转化为机器可理解的形式，以便机器能够理解和处理语言。
NLP广泛应用于文本分析和机器翻译等任务。
通过使用NLP技术，机器可以理解人类的语言并做出回应。
此外，还有其他一些与AI相关的重要概念，如模式识别、数据挖掘和推荐系统等。
模式识别是指通过训练机器学习模型来识别和分类数据中的模式和结构。
数据挖掘是通过从大量数据中挖掘有价值的信息来发现未知的模式和关系。
推荐系统则利用机器学习和数据分析来为用户提供个性化的推荐。
了解以上基础概念和技术可帮助你开始探索AI的世界。
要深入学习AI，你可以学习编程语言，如Python和R，以及掌握机器学习和深度学习的算法和框架，如TensorFlow和PyTorch。
还可以参与在线机器学习竞赛和项目来实践所学知识。
总结起来，AI基础入门包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个关键概念和技术。
通过了解这些概念和技术，你可以对AI有一个初步的认识，并开始学习和应用AI的基本原理。
解释“深度学习”中“深度”二字的含义
解释“深度学习”中“深度”二字的含义深度学习是一种机器学习的技术，是基于解决复杂任务所开发的一种新型技术。
人们经常用“深度学习”这个词来描述它，而“深度”这个词又含有了什么含义呢？
首先，“深度”一词强调了学习体系内模型层次的深度。
深度学习具有以下特点：它包含多个层次的抽象，为机器学习性能提供了重要支撑；它具有良好的准确性和可扩展性，可以提高机器学习系统的计算性能；它允许计算机建模复杂的对象，并根据这些对象生成新的模型；它可以捕捉实例的特征结构，使机器学习系统能够分析和预测更复杂的数据。
其次，“深度”一词还表明了深度学习的结构。
深度学习结构可以分为两个主要组成部分：模型层和算法层。
模型层主要是拟合数据，通过特征识别和抽象、表示和编码等技术来提取有用的特征，生成模型；算法层主要是检测和验证模型，使用搜索、优化和改进等技术，检测和验证模型以达到学习目的。
此外，“深度”的含义还可以体现在多个方面。
首先，深度学习可以处理不同类型的数据，例如文本、图片和音频等；另外，深度学习可以解决各种任务，包括语音识别、图像分类、自然语言处理和推荐系统等；最后，深度学习技术也可以用于机器人技术、无人驾驶技术和生物信息学技术等等。
总而言之，“深度”一词对深度学习有着重要的含义。
它可以涵盖模型层深度的强调、深度学习的结构、以及深度学习的多个应用方
面。
写给新手的深度学习2用
目录分析
《写给新手的深度学习2用》这本书的目录分析涵盖了深度学习的各个方面， 从基础知识到高级应用，再到实践项目。每个章节都围绕一个特定的主题进行深 入探讨，旨在帮助读者全面了解深度学习的体系。对于新手来说，这本书不仅提 供了丰富的理论知识，还通过实践项目帮助他们将知识转化为实际应用能力。无 论是对深度学习感兴趣的初学者还是希望提升深度学习技能的专业人士，这本书 都是非常值得一读的佳作。
内容摘要
本书还介绍了常用的优化算法和正则化技术，以帮助读者更好地优化神经网络的性能。 卷积神经网络：卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，适用于图像处理和计算机视觉任务。 本书详细介绍了卷积神经网络的基本原理、结构和训练方法。通过了解卷积层、池化层和全连接 层等常用的网络层类型，读者可以更好地理解卷积神经网络的设计和实现方法。 循环神经网络：循环神经网络是一种适用于序列数据处理的深度学习模型。本书详细介绍了循环 神经网络的基本原理、结构和训练方法。通过了解循环层、门控层和记忆单元等常用的网络层类 型，读者可以更好地理解循环神经网络的设计和实现方法。 实践项目：本书包含了大量的实践项目，旨在帮助读者巩固所学知识并提高实践能力。这些项目 涵盖了图像分类、语音识别、自然语言处理等多个领域，通过这些项目的实践，读者可以更好地 掌握深度学习的基本原理和实践技能。
作者简介
作者简介
这是《写给新手的深度学习2用》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
阅读感受
阅读感受
深度学习是当前领域的热门话题，越来越多的初学者和从业者开始涉足这个 领域。而《写给新手的深度学习2用》这本书，无疑是一本非常适合新手入门的 深度学习书籍。
阅读感受
这本书在前3章中简要概括了深度学习和Python编程及数学的相关知识，为读 者提供了一个很好的入门基础。对于初学者来说，这些基础知识是非常重要的， 因为它们是理解深度学习原理和算法的基础。
一文看懂深度学习（白话解释8个优缺点4个典型算法）
一文看懂深度学习（白话解释8个优缺点4个典型算法）深度学习有很好的表现，引领了第三次人工智能的浪潮。
目前大部分表现优异的应用都用到了深度学习，大红大紫的AlphaGo 就使用到了深度学习。
本文将详细的给大家介绍深度学习的基本概念、优缺点和主流的几种算法。
深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系深度学习、机器学习、人工智能简单来说：1.深度学习是机器学习的一个分支(最重要的分支)2.机器学习是人工智能的一个分支目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习，正是因为深度学习的突出表现，引发了人工智能的第三次浪潮。
详情可以看《人工智能的发展史——3次 AI 浪潮》深度学习、神经网络深度学习的概念源于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。
不过在叫法上，很多深度学习算法中都会包含”神经网络”这个词，比如：卷积神经网络、循环神经网络。
所以，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。
大白话解释深度学习看了很多版本的解释，发现李开复在《人工智能》一书中讲的是最容易理解的，所以下面直接引用他的解释：我们以识别图片中的汉字为例。
假设深度学习要处理的信息是“水流”，而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。
网络的入口是若干管道开口，网络的出口也是若干管道开口。
这个水管网络有许多层，每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。
根据不同任务的需要，水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。
对复杂任务来说，调节阀的总数可以成千上万甚至更多。
水管网络中，每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来，组成一个从前到后，逐层完全连通的水流系统。
那么，计算机该如何使用这个庞大的水管网络来学习识字呢？比如，当计算机看到一张写有“田”字的图片，就简单将组成这张图片的所有数字（在计算机里，图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示的）全都变成信息的水流，从入口灌进水管网络。
学习深度学习需要掌握的基础知识
学习深度学习需要掌握的基础知识
1.数学基础：矩阵运算、线性变换、奇异值分解等线性代数知识；导数、微分、积分等高等数学知识；概率分布、期望、方差、协方差、卡方分布等概率论和数理统计知识。
2.训练数据、特征、目标、模型、激活函数、损失函数、优化算法等机器学习基础知识；BP神经网络的基本原理。
3.卷积、池化、dropout、Batch Normalization、全连接、epoch、batch_size、iterration等卷积神经网络的概念和原理；LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、LSTM、GAN、Attention机制、Transformer等经典模型和算法的基本原理。
4.Python的基础语法；深度学习框架的基本使用方法，例如用PyTorch 搭建一个CNN模型，对MNIST数据集进行训练和测试。
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。
深度学习的基本理论与方法
目录
研究背景 概述 动机 深度学习简介 深度学习的训练过程 深度学习的具体模型及方法 深度学习的性能比较和应用 深度学习识别标识牌 使用深度学习研究存在的问题
研究背景及现状
Artificial Intelligence，也就是人工智能，就 像长生不老和星际漫游一样，是人类最美 好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得 了长足的进步，但是到目前为止，还没有 一台电脑能产生“自我”的意识。虽然在 人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以 表现的十分强大，但是离开了这两者，它 甚至都不能分辨一只猫和一只狗。
具有多样性，如：SIFT, HOG, LBP等 手工选取特征费时费力，需要启发式专业知识，很大程度上靠
经验和运气 是否能自动地学习特征？
动 机——为什么要自动学习特征
• 中层特征
✓ 中层信号：
连续
平行
更加复杂的信号: ✓ 物体部件:
连接
拐角
• 他们对于人工而言是十分困难的，那么如何学习呢？
动 机——为什么要自动学习特征
过热的研究现状
2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目。用 16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度 神经网络”（DNN，Deep Neural Networks）的机器学 习模型（内部共有10亿个节点），在语音识别和图像 识别等领域获得了巨大的成功。
项目负责人之一Andrew称：“我们没有像通常做的那 样自己框定边界，而是直接把海量数据投放到算法中， 让数据自己说话，系统会自动从数据中学习。”另外 一名负责人Jeff则说：“我们在训练的时候从来不会告 诉机器说：‘这是一只猫。’系统其实是自己发明或 者领悟了“猫”的概念。”
深度学习介绍完整版PPT
3.1 卷积神经网络（CNN）
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3.1 卷积神经网络（CNN）
卷积层（Convolutional layer），卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单
推荐使用Anaconda环境安装，集成了Python，numpy等。
推荐Python元开发组工成具 ，PyC每har个m 卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算
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1.2 与机器学习关系
如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学 习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。
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1.3 基本概念
深度学习(Deep Learning, DL)：通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征 或类别，从而从大量的输入数据中学习有效特征表示，并把这些特征用于分 类、回归和信息检索的一种技术。 人工神经网络：是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处 理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点 之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 深度神经网络：包含多个隐含层的神经网络。 模型：可以理解成算法和数据的合集。 模型训练：利用模型的算法，使用深度神经网络进行权值的训练，最终得出 一个最优解。 模型预测：使用训练完成的模型进行预测，得出分类识别结果。
在机器学习中，需要模型可以任意输入，为了模型具有可训练能力，需要修正计算图，使对于同样的输入得到新的输出。
4 计算图 Computational Graph
在有多个卷积核时，如下图所示： 4 计算图 Computational Graph
目标识别
常用有最大值池化和均值池化。
模型训练：利用模型的算法，使用深度神经网络进行权值的训练，最终得出一个最优解。
简述深度学习的概念
简述深度学习的概念深度学习（Deep Learning，DL）是指多层的人工神经网络和训练它的方法。
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
深度学习是从机器学习中的人工神经网络发展出来的新领域。
早期所谓的“深度”是指超过一层的神经网络。
但随着深度学习的快速发展，其内涵已经超出了传统的多层神经网络，甚至机器学习的范畴，逐渐朝着人工智能的方向快速发展。
深度学习的基本思想假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。
现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S （有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。
对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。
通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。
另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。
上述就是Deep Learning的基本思想。
深度学习和浅层学习浅层学习是机器学习的第一次浪潮。
20世纪80年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。
深度学习的意涵和五大特征完整版
深度学习的意涵和五大特征HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】深度学习的意涵和五大特征相当长时间里，“教学即传递”是人们对教学活动的定位，人类认识成果是传递物、教师是传递者、学生是接受者。
虽然也有批判者认为教学并非“传递”而是“体验”“创新”。
在社会发展相对缓慢、知识来源相对单一的时代，在“知识就是力量”，在信息需要索取而非选择的时代，当发布的知识具有权威性而无需个人做评判而只需接受的时代，“传递”足以应对，因而有着实践的合法性基础。
人教社《课程教材教法》2016年第11期，刊发北师大郭华教授的文章《深度学习及其意义》。
【摘要】深度学习的提出，既是对教学规律的尊重，也是对时代挑战的主动回应。
深度学习的五个特征，为理解教学活动提供了新的视角，为消解种种二元对立观念提供了理论支持。
深度学习的研究与实践，确立了学生个体经验与人类历史文化的相关性，落实了学生在教学活动中的主题地位，使学生能够在教学活动中模拟性地“参与”人类社会历史实践，形成有助于未来发展的核心素养，而教师的作用与价值也在深度学习中得以充分实现。
【关键词】深度学习；教学规律；社会历史实践；核心素养。
深度学习：就是指在教师引领下，着的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。
在此过程中，学生掌握掌握学科的核心知识，理解学习过程，把握学科的本质及思想方法，形成积极的内在学习动机、高级的社会性情感、积极的态度、正确的价值观，成为既具独立性、批判性、创造性、又有合作精神、基础扎实的优秀的学习者，成为未来社会历史实践的主人。
深度学习的五个特征：1.联想与结构：经验与知识的相互转化通过调动以往的经验来参与当下的学习，又要将当下的学习内容与已有的经验建立起结构性的关联，从而使知识转化为与学生个体有关联的、能够操作和思考的内容。
学生所学的知识不是零散、碎片式、杂乱无章的信息，而是有逻辑、有体系、有结构的知识；学生不是孤立地学习知识，而是在教师的引导下，根据当前的学习活动去联想、调动、激活以往的经验、知识，以融会贯通的方式对学习内容进行组织，从而建构出自己的的知识结构。
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深度学习入门必须理解这25个概念1、神经元（Neuron）——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。
想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。
当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。
类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。
2、权重（Weights）——当输入进入神经元时，它会乘以一个权重。
例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入将具有分配给它的一个关联权重。
我们随机初始化权重，并在模型训练过程中更新这些权重。
训练后的神经网络对其输入赋予较高的权重，这是它认为与不那么重要的输入相比更为重要的输入。
为零的权重则表示特定的特征是微不足道的。
让我们假设输入为a，并且与其相关联的权重为W1，那么在通过节点之后，输入变为a *W1。
3、偏差（Bias）——除了权重之外，另一个被应用于输入的线性分量被称为偏差。
它被加到权重与输入相乘的结果中。
基本上添加偏差的目的是来改变权重与输入相乘所得结果的范围的。
添加偏差后，结果将看起来像a* W1 偏差。
这是输入变换的最终线性分量。
4、激活函数（Activation Function）——一旦将线性分量应用于输入，将会需要应用一个非线性函数。
这通过将激活函数应用于线性组合来完成。
激活函数将输入信号转换为输出信号。
应用激活函数后的输出看起来像f（a*W1+ b），其中f就是激活函数。
在下图中，我们将'n'个输入给定为X1 到Xn 而与其相应的权重为Wk1 到Wkn。
我们有一个给定值为bk 的偏差。
权重首先乘以与其对应的输入，然后与偏差加在一起。
而这个值叫做u。
U =ΣW*X +b 激活函数被应用于u，即f(u)，并且我们会从神经元接收最终输出，如yk = f（u）。
常用的激活函数最常用的激活函数就是Sigmoid，ReLU 和softmax（a）Sigmoid——最常用的激活函数之一是Sigmoid，它被定义为：sigmoid(x)=1/(1+e -x )Sigmoid 变换产生一个值为0 到1 之间更平滑的范围。
我们可能需要观察在输入值略有变化时输出值中发生的变化。
光滑的曲线使我们能够做到这一点，因此优于阶跃函数。
（b）ReLU（整流线性单位）——与Sigmoid 函数不同的是，最近的网络更喜欢使用ReLu 激活函数来处理隐藏层。
该函数定义为：f(x)=max(x,0)当X>0 时，函数的输出值为X；当X使用ReLU 函数的最主要的好处是对于大于0 的所有输入来说，它都有一个不变的导数值。
常数导数值有助于网络训练进行得更快。
（c）Softmax——Softmax 激活函数通常用于输出层，用于分类问题。
它与sigmoid 函数是很类似的，唯一的区别就是输出被归一化为总和为1。
Sigmoid 函数将发挥作用以防我们有一个二进制输出，但是如果我们有一个多类分类问题，softmax 函数使为每个类分配值这种操作变得相当简单，而这可以将其解释为概率。
以这种方式来操作的话，我们很容易看到——假设你正在尝试识别一个可能看起来像8 的6。
该函数将为每个数字分配值如下。
我们可以很容易地看出，最高概率被分配给6，而下一个最高概率分配给8，依此类推……5、神经网络（Neural Network）——神经网络构成了深度学习的支柱。
神经网络的目标是找到一个未知函数的近似值。
它由相互联系的神经元形成。
这些神经元具有权重和在网络训练期间根据错误来进行更新的偏差。
激活函数将非线性变换置于线性组合，而这个线性组合稍后会生成输出。
激活的神经元的组合会给出输出值。
一个很好的神经网络定义：'神经网络由许多相互关联的概念化的人造神经元组成，它们之间传递相互数据，并且具有根据网络'经验'调整的相关权重。
神经元具有激活阈值，如果通过其相关权重的组合和传递给他们的数据满足这个阈值的话，其将被解雇;发射神经元的组合导致'学习'。
6、输入/输出/隐藏层（Input / Output / Hidden Layer）——正如它们名字所代表的那样，输入层是接收输入那一层，本质上是网络的第一层。
而输出层是生成输出的那一层，也可以说是网络的最终层。
处理层是网络中的隐藏层。
这些隐藏层是对传入数据执行特定任务并将其生成的输出传递到下一层的那些层。
输入和输出层是我们可见的，而中间层则是隐藏的。
7、MLP（多层感知器）——单个神经元将无法执行高度复杂的任务。
因此，我们使用堆栈的神经元来生成我们所需要的输出。
在最简单的网络中，我们将有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。
每个层都有多个神经元，并且每个层中的所有神经元都连接到下一层的所有神经元。
这些网络也可以被称为完全连接的网络。
8、正向传播（Forward Propagation）——正向传播是指输入通过隐藏层到输出层的运动。
在正向传播中，信息沿着一个单一方向前进。
输入层将输入提供给隐藏层，然后生成输出。
这过程中是没有反向运动的。
9、成本函数（Cost Function）——当我们建立一个网络时，网络试图将输出预测得尽可能靠近实际值。
我们使用成本/损失函数来衡量网络的准确性。
而成本或损失函数会在发生错误时尝试惩罚网络。
我们在运行网络时的目标是提高我们的预测精度并减少误差，从而最大限度地降低成本。
最优化的输出是那些成本或损失函数值最小的输出。
如果我将成本函数定义为均方误差，则可以写为：C= 1/m ∑(y–a)^2，其中m 是训练输入的数量，a 是预测值，y 是该特定示例的实际值。
学习过程围绕最小化成本来进行。
10、梯度下降（Gradient Descent）——梯度下降是一种最小化成本的优化算法。
要直观地想一想，在爬山的时候，你应该会采取小步骤，一步一步走下来，而不是一下子跳下来。
因此，我们所做的就是，如果我们从一个点x 开始，我们向下移动一点，即Δh，并将我们的位置更新为x-Δh，并且我们继续保持一致，直到达到底部。
考虑最低成本点。
在数学上，为了找到函数的局部最小值，我们通常采取与函数梯度的负数成比例的步长。
11、学习率（Learning Rate）——学习率被定义为每次迭代中成本函数中最小化的量。
简单来说，我们下降到成本函数的最小值的速率是学习率。
我们应该非常仔细地选择学习率，因为它不应该是非常大的，以至于最佳解决方案被错过，也不应该非常低，以至于网络需要融合。
12、反向传播（Backpropagation）——当我们定义神经网络时，我们为我们的节点分配随机权重和偏差值。
一旦我们收到单次迭代的输出，我们就可以计算出网络的错误。
然后将该错误与成本函数的梯度一起反馈给网络以更新网络的权重。
最后更新这些权重，以便减少后续迭代中的错误。
使用成本函数的梯度的权重的更新被称为反向传播。
在反向传播中，网络的运动是向后的，错误随着梯度从外层通过隐藏层流回，权重被更新。
13、批次（Batches）——在训练神经网络的同时，不用一次发送整个输入，我们将输入分成几个随机大小相等的块。
与整个数据集一次性馈送到网络时建立的模型相比，批量训练数据使得模型更加广义化。
14、周期（Epochs）——周期被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。
这意味着1 个周期是整个输入数据的单次向前和向后传递。
你可以选择你用来训练网络的周期数量，更多的周期将显示出更高的网络准确性，然而，网络融合也需要更长的时间。
另外，你必须注意，如果周期数太高，网络可能会过度拟合。
15、丢弃（Dropout）——Dropout 是一种正则化技术，可防止网络过度拟合套。
顾名思义，在训练期间，隐藏层中的一定数量的神经元被随机地丢弃。
这意味着训练发生在神经网络的不同组合的神经网络的几个架构上。
你可以将Dropout 视为一种综合技术，然后将多个网络的输出用于产生最终输出。
16、批量归一化（Batch Normalization）——作为一个概念，批量归一化可以被认为是我们在河流中设定为特定检查点的水坝。
这样做是为了确保数据的分发与希望获得的下一层相同。
当我们训练神经网络时，权重在梯度下降的每个步骤之后都会改变，这会改变数据的形状如何发送到下一层。
但是下一层预期分布类似于之前所看到的分布。
所以我们在将数据发送到下一层之前明确规范化数据。
卷积神经网络17、滤波器（Filters）——CNN 中的滤波器与加权矩阵一样，它与输入图像的一部分相乘以产生一个回旋输出。
我们假设有一个大小为28 28 的图像，我们随机分配一个大小为3 3 的滤波器，然后与图像不同的3 * 3 部分相乘，形成所谓的卷积输出。
滤波器尺寸通常小于原始图像尺寸。
在成本最小化的反向传播期间，滤波器值被更新为重量值。
参考一下下图，这里filter 是一个3 * 3 矩阵：与图像的每个3 * 3 部分相乘以形成卷积特征。
18、卷积神经网络（CNN）——卷积神经网络基本上应用于图像数据。
假设我们有一个输入的大小（2828 3），如果我们使用正常的神经网络，将有2352（28 28 3）参数。
并且随着图像的大小增加参数的数量变得非常大。
我们'卷积'图像以减少参数数量（如上面滤波器定义所示）。
当我们将滤波器滑动到输入体积的宽度和高度时，将产生一个二维激活图，给出该滤波器在每个位置的输出。
我们将沿深度尺寸堆叠这些激活图，并产生输出量。
你可以看到下面的图，以获得更清晰的印象。
19、池化（Pooling）——通常在卷积层之间定期引入池层。
这基本上是为了减少一些参数，并防止过度拟合。
最常见的池化类型是使用MAX 操作的滤波器尺寸（2,2）的池层。
它会做的是，它将占用原始图像的每个4 * 4 矩阵的最大值。
你还可以使用其他操作（如平均池）进行池化，但是最大池数量在实践中表现更好。
20、填充（Padding）——填充是指在图像之间添加额外的零层，以使输出图像的大小与输入相同。
这被称为相同的填充。
在应用滤波器之后，在相同填充的情况下，卷积层具有等于实际图像的大小。
有效填充是指将图像保持为具有实际或'有效'的图像的所有像素。
在这种情况下，在应用滤波器之后，输出的长度和宽度的大小在每个卷积层处不断减小。
21、数据增强（Data Augmentation）——数据增强是指从给定数据导出的新数据的添加，这可能被证明对预测有益。
例如，如果你使光线变亮，可能更容易在较暗的图像中看到猫，或者例如，数字识别中的9 可能会稍微倾斜或旋转。
在这种情况下，旋转将解决问题并提高我们的模型的准确性。
通过旋转或增亮，我们正在提高数据的质量。
这被称为数据增强。