台湾李宏毅教授深度学习基本思路(ppt38页).ppt
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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。
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➢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：
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➢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。
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)
深度学习课件-从入门到实战
梯度下降优化器
在分类任务中常用的损失函数， 用于衡量预测结果与真实标签 之间的差异。
通过计算梯度方向，并不断更 新参数，使损失函数最小化。
学习率调整
合理调整学习率，可以加速模 型的收敛速度和提高泛化能力。
模型评估与调参
1 交叉验证
2 超参数调优
3 过拟合与欠拟合
通过将数据集分为多个 子集，交叉验证可以评 估模型的稳定性和性能。
生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，用于 生成逼真的样本和对抗学习。
前向传播与反向传播算法
1
前向传播
将输入数据通过神经网络从前往后进
反向传播
2
行计算，得到输出结果。
根据预测结果与真实标签的误差，通
过链式法则计算每个权重和偏置的梯
度。
3
优化算法
利用反向传播的梯度信息，通过优化 算法更新网络参数，提高模型的准确 性。
训练数据准备与处理
1 数据收集
2 数据预处理
深度学习需要大量的数据，收集和整 理合适的数据集是一个重要的步骤。
3 数据增强
对数据进行清洗、归一化、特征提取 等预处理操作，以提高模型的训练效 果。
利用数据扩增、数据合成等技术增加训练数据的多样性，提升模型的泛化能力。
损失函数的选择与优化方法
交叉熵损失函数
深度学习的模型设计和 评估中，概率论和统计 学起着重要的作用。
神经网络的基本结构和常见类型
多层感知器（MLP）
卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN）
是最基本的神经网络结构，由 输入层、隐藏层和输出层组成。
适合处理图像和视觉任务，具 有局部感知和权值共享的特点。
能够处理序列数据和时序任务， 具有记忆能力和上下文理解能 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。
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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)
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最优连接数量：4
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目前的GPU使用方案
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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。
台湾李宏毅教授深度学习基本思路
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
2020/11/14
台湾李宏毅教授深度学习基本思路
台湾李宏毅教授深度学习基本思路
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台湾李宏毅教授深度学习基本思路
台湾李宏毅教授深度学习基本思路
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台湾李宏毅教授深度学习基本思路
谢 谢 大 家！！！
台湾李宏毅教授深度学习基本思路
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台湾李宏毅教授深度学习基本思路
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台湾李宏毅教授深度学习基本思路
台湾李宏毅教授深度学Байду номын сангаас基本思路
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台湾李宏毅教授深度学 习基本思路
2020/11/14
台湾李宏毅教授深度学习基本思路
台湾李宏毅教授深度学习基本思路
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李宏毅深度学习(一)：深度学习模型的基本结构
李宏毅深度学习（⼀）：深度学习模型的基本结构李宏毅深度学习(⼀):深度学习模型的基本结构转⾃简书的⼀位⼤神博主：下⾯开始正题吧！1、全连接神经⽹络(Fully Connected Structure)最基本的神经⽹络⾮全连接神经⽹络莫属了，在图中，a是神经元的输出，l代表层数，i代表第i个神经元。
两层神经元之间两两连接，注意这⾥的w代表每条线上的权重，如果是第l-1层连接到l层，w的上标是l，下表ij代表了第l-1层的第j个神经元连接到第l层的第i个神经元，这⾥与我们的尝试似乎不太⼀样，不过并⽆⼤碍。
所以两层之间的连接矩阵可以写为如下的形式：每⼀个神经元都有⼀个偏置项：这个值记为z，即该神经元的输⼊。
如果写成矩阵形式如下图：针对输⼊z，我们经过⼀个激活函数得到输出a：常见的激活函数有：这⾥介绍三个：sigmoidSigmoid 是常⽤的⾮线性的激活函数，它的数学形式如下：特别的，如果是⾮常⼤的负数，那么输出就是0；如果是⾮常⼤的正数，输出就是1，如下图所⽰：.sigmoid 函数曾经被使⽤的很多，不过近年来，⽤它的⼈越来越少了。
主要是因为它的⼀些 缺点：**Sigmoids saturate and kill gradients. **（saturate 这个词怎么翻译？饱和？）sigmoid 有⼀个⾮常致命的缺点，当输⼊⾮常⼤或者⾮常⼩的时候（saturation），这些神经元的梯度是接近于0的，从图中可以看出梯度的趋势。
所以，你需要尤其注意参数的初始值来尽量避免saturation的情况。
如果你的初始值很⼤的话，⼤部分神经元可能都会处在saturation的状态⽽把gradient kill掉，这会导致⽹络变的很难学习。
Sigmoid 的 output 不是0均值. 这是不可取的，因为这会导致后⼀层的神经元将得到上⼀层输出的⾮0均值的信号作为输⼊。
产⽣的⼀个结果就是：如果数据进⼊神经元的时候是正的(e.g. x>0 elementwise in f=wTx+b)，那么 w 计算出的梯度也会始终都是正的。
机器学习 李宏毅课程介绍
X:
(speech) Chat-bot
Y : “歡迎大家來修課”
(transcription)
X:
“How are you?” (what a user says)
Y:
“I’m fine.” (response of machine)
Output Matrix
Image to Image
f :
Ref: https:///pdf/1611.07004v1.pdf
Text to Image
X : “this white and yellow flower
have thin white petals and a round yellow stamen”
Y:
ref: https:///pdf/1605.05396.pdf
Challenge of Structured Output
• The output space is very sparse: • In classification, each class has some examples. • In structured learning, most of the possible outputs never exist • Because the output components have dependency, they should be considered globally.
Output Sequence f
Machine Translation
: X Y
X : “機器學習及其深層與
結構化” (sentence of language 1) Speech Recognition
Y : “Machine learning and
电子鼻专业知识宣讲PPT培训课件
课题相关
参考文献
[1]栾淑利，基于人工神经网络的酒精识别电子鼻研究[D].辽宁，大连理工大学 [2]杨建华等，基于集成气体传感器阵列的电子鼻系统[J].2004(1):46-52. [3]张覃轶，电子鼻传感器阵列系统及应用研究[D].武汉，华中科技大学 [4]史志存，电子鼻及其应用研究[D].北京，中国科学院 [5]孙鹏.基于分等级结构氧化物半导体的气体传感器研究.吉林，吉林大学
传感器3
· · ·
传感器n
传感器信号 预处理
传感器信号 预处理
· · ·
传感器信号 预处理
数字信号（处理）
知识库
训练
预测
阵列信号 预处理
模式
气味表
识别 引擎
达
输出预测
气体传感器阵列
• 1,含义：
• 气体传感器阵列由具有广谱响应特性，较 大的交叉灵敏度以及对不同气体有不同灵 敏度的气敏元件组成。工作时气敏元件对 接触气体能产生响应并产生一定的响应模 式。它相当于人的嗅觉受体细胞。
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
--来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
电子鼻专业医学知识 关
电子鼻的定义
• 电子鼻是综合了化学传感器阵列各检测技术以及计算机信息处理等多 学科技术开发研制出来的一种化学传感器智能系统，它是一种模拟哺 乳动物嗅觉的过程，用气敏传感器来识别，检测不同的仿生传感器系 统。
计算机视觉PPT课件：深度学习基础
C表示 loss function，δl表示第l層的殘差， 我們就得到第l層的殘差:
c
j f net j wk kj
k 1
38/48
池化層的誤差反向傳播
39/48
池化層的的誤差反向傳播
先考慮mean-pooling：得到的卷積層應該是 4×4大小，其值分佈為(等值複製)左圖：
由於需要滿足反向傳播時各層間殘差總和不 變，所以卷積層對應每個值需要平攤：
這種方法很好的解決了Adagrad過早結束的問 題，適合處理非平穩目標，對於RNN效果很 好。
這裏未必是遞增，通過參 數來協調當前和過往。
Adam
Adam 這個名字來源於 adaptive moment estimation，自適應矩估計。
Adam本質上是帶 有動量項的 RMSprop，它利用 梯度的一階矩估計 和二階矩估計動態 調整每個參數的學 習率。
CNN池化層
• 作用：特徵融合，降維 • 無參數需要學習 • 超參數
• 尺寸（size） • 步長（step） • 計算類別
• 最大化池化（Max pooling） • 平均池化（Average pooling）
36/48
卷積神經網路（CNN）
CNN-Softmax層
• 指數歸一化函數
• 將一個實數值向量壓縮到（0, 1） • 所有元素和為1
進 行調參。 3.充分瞭解數據——如果模型是非常稀疏的，那麼優先
考慮自適應學習率的演算法。 4. 根據需求來選擇——在模型設計實驗過程中，要快速
驗證新模型的效果，可以先用Adam；在模型上線或者 結果發佈前，可以用精調的SGD進行模型的極致優化。 5. 先用小數據集進行實驗。有論文研究指出，隨機梯度 下降演算法的收斂速度和數據集的大小的關係不大。因 此 可以先用一個具有代表性的小數據集進行實驗。
c
j f net j wk kj
k 1
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池化層的誤差反向傳播
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池化層的的誤差反向傳播
先考慮mean-pooling：得到的卷積層應該是 4×4大小，其值分佈為(等值複製)左圖：
由於需要滿足反向傳播時各層間殘差總和不 變，所以卷積層對應每個值需要平攤：
這種方法很好的解決了Adagrad過早結束的問 題，適合處理非平穩目標，對於RNN效果很 好。
這裏未必是遞增，通過參 數來協調當前和過往。
Adam
Adam 這個名字來源於 adaptive moment estimation，自適應矩估計。
Adam本質上是帶 有動量項的 RMSprop，它利用 梯度的一階矩估計 和二階矩估計動態 調整每個參數的學 習率。
CNN池化層
• 作用：特徵融合，降維 • 無參數需要學習 • 超參數
• 尺寸（size） • 步長（step） • 計算類別
• 最大化池化（Max pooling） • 平均池化（Average pooling）
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卷積神經網路（CNN）
CNN-Softmax層
• 指數歸一化函數
• 將一個實數值向量壓縮到（0, 1） • 所有元素和為1
進 行調參。 3.充分瞭解數據——如果模型是非常稀疏的，那麼優先
考慮自適應學習率的演算法。 4. 根據需求來選擇——在模型設計實驗過程中，要快速
驗證新模型的效果，可以先用Adam；在模型上線或者 結果發佈前，可以用精調的SGD進行模型的極致優化。 5. 先用小數據集進行實驗。有論文研究指出，隨機梯度 下降演算法的收斂速度和數據集的大小的關係不大。因 此 可以先用一個具有代表性的小數據集進行實驗。
深度学习与计算机视觉综述 ppt课件
深度学习与计算机视觉综述
胡玉针 施杰 170219 170236
ppt课件
模式识别 检测
1
本报告主要讲述在计算机视觉领域深度学习如何逐渐占据主流以 及传统的识别算法的优缺点，较为详细的介绍了CNN卷积神经网 络的架构，简单介绍了深度学习在视觉领域的应用范围。希望让 大家了解这个领域的一些基本概念。水平有限，难免有错误的见 解，希望不要误导大家。
ppt课件
14Βιβλιοθήκη 2. 卷积（Convolution）特征提取
• 卷积核（Convolution Kernel），也叫过滤器filter，由对应的权值W和偏置b 体现 • 下图是3x3的卷积核在5x5的图像上做卷积的过程，就是矩阵做点乘之后的和
• 第i个隐含单元的输入就是： ，其中 就是与过滤 器filter过滤到的图片 • 另外上图的步长stride为1，就是每个filter每次移动的距离
ppt课件
23
六．压在骆驼身上的最后一根稻草
• 从98年到本世纪初，深度学习兴盛起来用了15年，但当时成果泛善可陈， 一度被边缘化。到2012年，深度学习算法在部分领域取得不错的成绩，而 压在骆驼身上最后一根稻草就是AlexNet。
• AlexNet由多伦多大学几个科学家开发，在ImageNet比赛上做到了非常好 的效果。当时AlexNet识别效果超过了所有浅层的方法。此后，大家认识到 深度学习的时代终于来了，并有人用它做其它的应用，同时也有些人开始开 发新的网络结构。
ppt课件
2
一． 概述
人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游 和长生不老一样。我们想制造出一种机器，使得它跟人 一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界。 图灵在 1950 年的论文里，提出图灵测试的设想， 即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。 这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的 期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远 没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人 们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是―伪 科学。
胡玉针 施杰 170219 170236
ppt课件
模式识别 检测
1
本报告主要讲述在计算机视觉领域深度学习如何逐渐占据主流以 及传统的识别算法的优缺点，较为详细的介绍了CNN卷积神经网 络的架构，简单介绍了深度学习在视觉领域的应用范围。希望让 大家了解这个领域的一些基本概念。水平有限，难免有错误的见 解，希望不要误导大家。
ppt课件
14Βιβλιοθήκη 2. 卷积（Convolution）特征提取
• 卷积核（Convolution Kernel），也叫过滤器filter，由对应的权值W和偏置b 体现 • 下图是3x3的卷积核在5x5的图像上做卷积的过程，就是矩阵做点乘之后的和
• 第i个隐含单元的输入就是： ，其中 就是与过滤 器filter过滤到的图片 • 另外上图的步长stride为1，就是每个filter每次移动的距离
ppt课件
23
六．压在骆驼身上的最后一根稻草
• 从98年到本世纪初，深度学习兴盛起来用了15年，但当时成果泛善可陈， 一度被边缘化。到2012年，深度学习算法在部分领域取得不错的成绩，而 压在骆驼身上最后一根稻草就是AlexNet。
• AlexNet由多伦多大学几个科学家开发，在ImageNet比赛上做到了非常好 的效果。当时AlexNet识别效果超过了所有浅层的方法。此后，大家认识到 深度学习的时代终于来了，并有人用它做其它的应用，同时也有些人开始开 发新的网络结构。
ppt课件
2
一． 概述
人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游 和长生不老一样。我们想制造出一种机器，使得它跟人 一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界。 图灵在 1950 年的论文里，提出图灵测试的设想， 即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。 这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的 期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远 没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人 们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是―伪 科学。
电子鼻
Anj=f(∑wijXi+bj)
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
--来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
模式识别(ANN)
3）更新权重
Anj=f(∑wijXi+bj)
--图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT
气体传感器阵列
2，气体传感器的种类：
---------------来自参考文献[2]
气体传感器阵列
3，金属氧化物传感器的原理：
图1-晶粒间势垒模型（洁净空气）
---------------来自参考文献[2]
图2-晶粒间势垒模型（还原性气 体出现时）
气体传感器阵列
4，传感器的响应曲线：
---------------来自参考文献[2]
气 体 传 输 系 统
训练
敏感材料 传感器3 传感器信号 预处理
预测
模式 识别 引擎
· · ·
敏感材料
· · ·
传感器n
· · ·
传感器信号 预处理
阵列信号 预处理
气味表 达 输出预测
气体传感器阵列
• 1,含义：
• 气体传感器阵列由具有广谱响应特性，较 大的交叉灵敏度以及对不同气体有不同灵 敏度的气敏元件组成。工作时气敏元件对 接触气体能产生响应并产生一定的响应模 式。它相当于人的嗅觉受体细胞。
模式识别(ANN)
2）计算loss函数
A² ₁ =f(W ₁ ₁X ₁+W ₁ ₂X ₂+b ₁) =f(1 ×1-1×2+1） =0.98 A ² ₂ =f(W ₂ ₁X ₁+W ₂ ₂X ₂+b ₂) =f((-1) ×( -1 )+( -1 )×1+(-2)) =0.12 · · ·
深度学习入门讲座ppt课件
图片取自lecun的ppt
33
PART 5 我能学懂深度学习吗？
34
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
35
BP网络
36
卷积
37
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
38
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
39
谢谢！
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
40
人工智能深度讲座
1
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
2
PART 01 个人简介
3
PART 2 人工智能简史
4
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