深度神经网络全面概述
深度学习技术在语音识别中的研究与进展
深度学习技术在语音识别中的研究与进展随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习技术在各个领域取得了重大突破。
语音识别作为其中一项关键技术，在近年来也取得了巨大的进展。
本文将探讨深度学习技术在语音识别领域的研究现状以及相关进展。
一、概述语音识别旨在将人类的语言转换为计算机可识别的形式。
长期以来，语音识别一直是人工智能领域的研究热点之一。
传统的语音识别技术主要基于统计模型和人工设计的特征提取算法，但在面对复杂而多变的语音信号时，效果有限。
而随着深度学习技术的崛起，特别是深度神经网络的广泛应用，语音识别领域开始迎来新的机遇。
二、深度学习在语音识别中的应用1. 深度神经网络的构建深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是深度学习技术在语音识别中的核心应用之一。
DNN通过多层神经元构成的网络实现对语音信号的建模。
其优势在于可以自动地从数据中学习到更高层次的抽象特征，从而提高语音识别的准确率。
2. 卷积神经网络的运用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习领域的另一项重要技术，也被广泛应用于语音识别中。
CNN通过卷积层、池化层等结构对语音信号进行特征提取，进而实现对语音信号的分类与识别。
相比于传统的手工特征提取方法，CNN在语音识别中取得了更好的表现。
3. 递归神经网络的引入递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）在语音识别中的应用也不可忽视。
RNN通过引入循环结构，可以处理时间序列数据。
语音信号具有时序性，因此RNN在语音识别中有着独特的优势。
通过RNN的使用，可以更好地捕捉语音信号中的时序信息，提高语音识别的准确性。
三、深度学习技术在语音识别中取得的进展1. 识别准确率的提升传统的语音识别技术在面对复杂的语音信号时，准确率通常较低。
而深度学习技术在语音识别中的应用，极大地改善了这一状况。
通过深度神经网络和卷积神经网络等模型的建立，语音识别的准确率显著提高。
基于深度神经网络的单边膨胀喷管性能优化方法研究
基于深度神经网络的单边膨胀喷管性能优化方法研究目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (4)1.3 国内外研究现状 (5)1.4 研究内容与方法 (6)2. 单边膨胀喷管基本理论 (8)2.1 单边膨胀喷管结构特点 (10)2.2 单边膨胀喷管工作原理 (11)2.3 单边膨胀喷管性能参数 (12)3. 深度神经网络原理及建模 (13)3.1 深度神经网络概述 (15)3.2 深度神经网络结构设计 (16)3.3 深度神经网络训练方法 (17)4. 单边膨胀喷管性能优化模型构建 (19)4.1 输入输出数据预处理 (20)4.2 神经网络模型设计 (22)4.3 优化目标函数设定 (23)5. 实例分析及验证 (24)5.1 实例数据选择 (26)5.2 模型训练与测试 (27)5.3 性能优化结果分析 (28)6. 优化效果对比与分析 (29)6.1 传统优化方法对比 (30)6.2 优化效果评价指标 (32)6.3 对比分析结论 (33)1. 内容综述随着航空航天技术的飞速发展，对推进系统效率的要求不断提高。
单边膨胀喷管作为火箭发动机及超音速飞行器中的关键部件，其性能直接影响到整个推进系统的效能。
因此，研究并优化单边膨胀喷管的设计，对于提升飞行器的整体性能至关重要。
本文旨在探索一种基于深度神经网络的单边膨胀喷管性能优化方法。
该方法通过构建深度学习模型来模拟喷管内部流场特性，从而实现对喷管设计参数的智能优化。
具体而言，本研究首先收集了大量实验数据，涵盖了不同工作条件下的喷管压力分布、温度变化以及流速等信息；然后利用这些数据训练了一个多层深度神经网络模型，该模型能够准确预测给定设计参数下喷管的工作状态；基于遗传算法与深度神经网络相结合的方法，对喷管设计进行了全局搜索优化，以期找到最佳设计方案。
此研究不仅为单边膨胀喷管的设计提供了新的思路，也为其他领域内复杂流体动力学问题的解决开辟了新途径。
人工智能 大模型算法
人工智能大模型算法随着人工智能技术的飞速发展，大模型算法已经成为这一领域的重要组成部分。
这些算法能够处理大规模数据，进行深度学习和模式识别，从而在各个领域中发挥重要作用。
本篇文章将详细介绍人工智能中的大模型算法，帮助读者全面了解这一技术的原理和应用。
一、大模型算法概述大模型算法是一种基于大规模数据的深度学习算法，通过训练模型来识别和预测各种数据模式。
这类算法能够处理海量数据，并在大量训练样本的帮助下，提高模型的准确性和可靠性。
大模型算法的应用范围广泛，包括自然语言处理、图像识别、声音识别等领域。
二、大模型算法原理大模型算法的核心是神经网络，这是一种模拟人脑工作方式的计算方法。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一种特定的数据模式。
通过训练，神经网络能够学会识别各种模式，并据此进行预测和决策。
在人工智能领域，大模型算法通常采用深度学习技术，通过大量的训练数据来优化模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
深度学习技术能够模拟人脑的学习方式，通过反复学习和调整，使模型逐渐适应各种复杂的数据模式。
三、大模型算法的类型1. 深度神经网络（DNN）：DNN是最常见的一种神经网络，通过多层神经元的组合和连接，实现复杂的模式识别和预测功能。
2. 卷积神经网络（CNN）：CNN在图像识别中具有优异的表现，通过卷积层、池化层等结构，有效地提取图像特征。
3. 循环神经网络（RNN）：RNN在处理序列数据中具有独特优势，能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系。
4. 生成对抗网络（GAN）：GAN是一种竞争性神经网络架构，通过生成器和判别器的对抗训练，生成逼真的数据。
四、大模型算法的应用大模型算法在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于：1. 自然语言处理：通过大模型算法，可以实现对文本、语音、图像等的自然语言理解与生成。
如机器翻译、智能问答、自动写作等。
2. 医疗诊断：大模型算法可用于医学图像分析，如CT、MRI扫描等，提高医生对疾病诊断的准确性。
cuDNN概述
cuDNN概述cuDNN概述NVIDIACUDA®深度神经⽹络库（cuDNN）是GPU加速的⽤于的原语库。
cuDNN为标准例程提供了⾼度优化的实现，例如向前和向后卷积，池化，规范化和激活层。
全球的深度学习研究⼈员和框架开发⼈员都依赖cuDNN来实现⾼性能GPU加速。
它使他们可以专注于训练神经⽹络和开发软件应⽤程序，⽽不必花时间在底层GPU性能调整上。
cuDNN的加快⼴泛使⽤的深度学习框架，包括，，，，，和。
已将cuDNN集成到框架中的NVIDIA优化深度学习框架容器，访问了解更多信息并开始使⽤。
8x Tesla V100 + cuDNN 7.6 on 20.03 NGC container vs. 8x Tesla A100 + cuDNN 8.0 Preview on Pre-Release NGC container. MaskRCNN, PyTorch TF32 vs FP32, Batch Size: 8. GNMT, PyTorch TF32 vs FP32, Batch Size: 512. WaveGlow, PyTorch TF32 vs FP32, Batch Size: 10. U-Net Medical, TensorFlow FP16 (Mixed) vs FP16, Batch Size: 16. U-Net Industrial, TensorFlow FP16 (Mixed) vs FP16, Batch Size: 24. TacoTron2, PyTorch FP16 (Mixed) vs FP16, Batch Size: 128.cuDNN 8的新增功能cuDNN 8针对A100 GPU进⾏了优化，提供了⽐V100 GPU⾼出5倍的⾼性能，并且包括针对会话AI和计算机视觉等应⽤程序的新优化和API。
经过重新设计，易于使⽤，集成应⽤程序，并为开发⼈员提供了更⼤的灵活性。
深度神经网络的发展现状
深度神经网络的发展现状深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种具有多层神经元的人工神经网络，其结构与人类的神经系统相似。
近年来，随着计算机硬件与算法技术的不断进步，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛应用，成为了人工智能领域的热门技术之一。
本文将就深度神经网络的发展现状进行探讨。
1. 深度神经网络的基本结构深度神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个层都由若干个神经元构成，神经元之间的连接带有权重，且每个神经元都有一个激活函数，用于计算该神经元的输出值。
其中，输入层负责接收外部输入的数据，隐藏层则负责处理输入数据，提取数据中的特征，输出层则负责根据输入数据得到相应的输出结果。
2. 深度神经网络的训练方法深度神经网络的训练方法通常采用反向传播算法。
该算法通过计算网络输出值与实际结果之间的误差，然后按照一定的规则进行权重调整，从而不断完善网络的识别能力。
此外，还有很多针对深度神经网络的优化算法，如随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adagrad、Adam等。
这些优化算法能够在保证深度神经网络训练效果的同时，加快训练速度。
3. 深度神经网络的应用领域深度神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛应用，为人工智能技术的发展提供了有力的支持。
在图像识别领域，深度神经网络可以对图片进行快速、准确的分类和识别，例如识别车牌、人脸等。
在自然语言处理领域，深度神经网络可以用于自然语言的情感分析、机器翻译、语言模型建立等。
在语音识别领域，深度神经网络能够通过处理语音信号，将语音转化为文本，实现不同语言之间的互识。
4. 深度神经网络的发展趋势随着互联网的不断普及和数据的不断积累，深度神经网络将会在更多的领域得到应用。
而在深度神经网络本身的研究方面，还有一些重要问题需要解决：（1）更高效的训练算法：当前的训练算法还需要不断优化，使深度神经网络能够更加高效地学习和处理数据；（2）更深度的网络结构：随着网络深度的增加，网络模型的复杂度也会不断提高，需要解决网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题；（3）更好的可解释性：深度神经网络是一种“黑箱”模型，其内部运作的机制需要更好地解释和理解。
人工神经网络基础_ANN课程笔记 2、深度神经网络
第二章深度神经网络一、概述1、基本概念深度学习（Deep Learning）是一种没有人为参与的特征选取方法，又被称为是无监督的特征学习（Unsupervised Feature Learning）。
深度学习思想的神经网络利用隐含层从低到高依次学习数据的从底层到高层、从简单到复杂、从具体到抽象的特征，而这一特性决定了深度学习模型可以学习到目标的自适应特征，具有很强的鲁棒性。
深度学习的另外一个思想是贪婪算法(greedy algorithm)的思想，其在训练的时候打破了几十年传统神经网络训练方法的“桎梏”，采用逐层训练(greedy layer-wise)的贪婪思想，并经过最后的微调(fine-tuning)，这一训练算法的成功也使得深度学习获得了巨大成功。
传统的模式识别方法：机器学习过程从最初的传感器得到原始的数据，到经过预处理，都是为了第三步和第四步的特征提取和特征选择，而这个耗时耗力的工作一般要靠人工完成。
这种靠人工的，需要大量的专业知识的启发式的特征提取方法注定要限制机器学习的发展，而深度学习的非监督学习阶段的“盲学习”的特性能够解决该问题，即：深度学习在特征提取和选择时是完全自主的，不需要任何的人工干预。
2、神经网络发展受限之处多隐含层的网络容易收敛到参数空间的局部最优解，即偏导数为0 的点，尤其在目标识别中，由于图像的信噪比很低，神经网络很容易陷入局部极小点； 训练算法与网络的初始参数有很大关系，比较容易过拟合；训练速度慢；在误差反向传播的训练算法中，层数越深，误差越小，甚至接近于0，造成训练失败。
误差反向传播算法必须要用到带标签的数据（有导师学习、监督学习），获取带标签的数据十分困难。
3、深度学习的学习算法深度学习的基本模型从形式上来看和神经网络一致，基本的结构单元都是神经元，由神经元组成网络层，整个网络由输入层，隐含层和输出层组成。
在深度学习理论中，一个网络的学习算法每运行一次，只调整一层网络的参数。
基于深度神经网络的文本情感分类方法研究和实现
基于深度神经网络的文本情感分类方法研究和实现概述：随着社交媒体和互联网的普及，大量的文本数据被产生和共享。
这些数据的情感分类对于舆情分析、营销策略、舆论引导等应用来说都非常重要。
深度神经网络作为一种利用机器学习和人工智能技术进行文本情感分类的方法，具有很大的潜力。
本文将探讨基于深度神经网络的文本情感分类方法的研究和实现。
一、深度神经网络简介深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种模拟人脑神经元的机器学习模型。
它的主要特点是可以通过多个隐藏层来学习和提取抽象的特征。
对于文本情感分类任务，可以使用深度神经网络来自动学习和分析文本中的情感特征。
二、文本情感分类问题文本情感分类是将文本数据分为积极、中性或消极的情感类别的任务。
传统的方法主要基于词袋模型和机器学习算法，但这些方法往往无法捕捉到文本的语义信息和上下文关系。
深度神经网络通过学习单词或词组的分布式表示，可以克服这些问题，提高情感分类的准确性。
三、深度神经网络在文本情感分类中的应用1. 词嵌入词嵌入是深度神经网络在处理文本数据中的关键步骤。
它通过将单词映射到一个低维向量空间中，使得单词的语义和上下文信息可以通过向量计算得到。
常用的词嵌入方法有Word2Vec和GloVe。
在进行文本情感分类时，可以为每个单词对应一个词向量作为输入。
2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度神经网络。
在文本情感分类中，可以使用RNN来捕捉上下文关系和长期的依赖关系。
通过建立一个记忆单元来传递信息，RNN可以有效地处理变长的文本输入，从而提高情感分类的性能。
3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）卷积神经网络是一种通过局部感受野和权值共享来提取局部特征的神经网络模型。
在文本情感分类中，可以使用CNN来提取文本中的局部特征并进行分类。
基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络
基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络目录一、内容描述 (2)二、深度可分离卷积神经网络概述 (3)2.1 卷积神经网络基本结构 (4)2.2 深度可分离卷积定义及特点 (5)三、结构重参数化技术介绍 (5)3.1 重参数化技术概述 (6)3.2 结构重参数化在深度可分离卷积中的应用 (7)四、基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络模型构建 (8)4.1 模型架构设计 (10)4.2 模型训练与优化策略 (11)五、模型性能分析 (13)5.1 模型性能评估指标与方法 (13)5.2 实验结果分析 (15)5.3 模型性能优缺点讨论 (16)六、模型应用与案例分析 (17)6.1 图像识别领域应用 (19)6.2 目标检测领域应用 (20)6.3 其他领域应用及案例分析 (21)七、面临挑战与未来发展方向 (22)7.1 当前面临的挑战分析 (24)7.2 未来发展趋势预测与研究方向 (25)八、结论 (26)一、内容描述本文档旨在阐述一种新型的深度可分离卷积神经网络，该网络基于结构重参数化的理念进行设计。
在当前深度学习和计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已成为主流技术之一，但传统CNN的计算成本和模型复杂度相对较高，这在很大程度上限制了其在资源受限环境中的应用。
针对这一难题，我们提出了一种基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络。
该网络的核心思想是通过重参数化技术来优化卷积层的计算效率和模型复杂度。
我们采用深度可分离卷积来替代传统的卷积操作，以减少模型的参数数量和计算量。
深度可分离卷积将传统的卷积过程分解为两个步骤：首先，对每个输入通道进行单独的卷积操作；然后，通过合并这些通道的结果来得到最终的输出。
这种设计不仅降低了模型的复杂度，而且在一定程度上保留了原始信息的丰富性。
为了进一步提升网络的性能，我们引入了结构重参数化的思想。
结构重参数化旨在通过共享网络参数或使用更低维度的嵌入来表示特征信息，进一步压缩模型规模和提高计算效率。
深度学习概述
深度学习概述神经⽹络定义⽬前，关于神经⽹络的定义尚不统⼀，按美国神经⽹络学家Hecht Nielsen 的观点，神经⽹络的定义是：“神经⽹络是由多个⾮常简单的处理单元彼此按某种⽅式相互连接⽽形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输息”。
综合神经⽹络的来源﹑特点和各种解释，它可简单地表述为：⼈⼯神经⽹络是⼀种旨在模仿⼈脑结构及其功能的信息处理系统。
⼈⼯神经⽹络（简称神经⽹络）：是由⼈⼯神经元互连组成的⽹络，它是从微观结构和功能上对⼈脑的抽象、简化，是模拟⼈类智能的⼀条重要途径，反映了⼈脑功能的若⼲基本特征，如并⾏信息处理、学习、联想、深度学习⼀般指深度神经⽹络，这⾥的深度指神经⽹络的层数（较多）。
深度学习⾥程碑单层感知器基本结构上⾯的感知器，相当于⼀个分类器，它使⽤⾼维的X向量作为输⼊，在⾼维空间对输⼊的样本进⾏⼆分类：当W^T X>0时，o=1，相当于样本被归类为其中⼀类。
否则，o=-1，相当于样本被归类为另⼀类。
这两类的边是⼀个⾼维超平⾯。
分割点分割直线分割平⾯分割超平⾯Ax+B=0Ax+By+C=0Ax+By+Cz+D=0W^T X+b=0感知器的训练法则感知器的训练法则：对于每⼀个训练样例<X,t>使⽤当前的权值计算感知器输出o；对于每⼀个权值做如下的更新：其中，X为输⼊向量，t为⽬标值，o为感知器当前权值下的输出，η为学习率，x_i和ω_i为向量X和W的第i个元素。
当训练样例线性可分时，反复使⽤上⾯的⽅法，经过有限次训练，感知器将收敛到能正确分类所有训练样例的分类器。
在训练样例线性不可分时，训练很可能⽆法收敛。
因此，⼈们设计了另⼀个法则来克服这个不⾜，称为delta法则。
它使⽤梯度下降（Gradient Descent）的⽅法在假设空间中所有可能的权向量，寻找到最佳拟合训练样梯度下降与损失函数l对于多元函数o=f(x)=f(x_0,x_1,…,x_n )，其在X^′=〖[〖x_0〗^′,〖x_1〗^′,…,〖x_n〗^′]' ' 〗^T处的梯度为：梯度向量的⽅向，指向函数增长最快的⽅向。
深度学习与图像处理实战 第1章 深度学习基础
2006 年
2010 年
2012 年
2014 年
2016 年
2017 年
1.4 ห้องสมุดไป่ตู้度神经网络概述
1.4.1 VGGNet
VGGNet 是由英国牛津大学计算机视觉 组和 DeepMind 团队研究员一起研发的 深度卷积神经网络。它探索了卷积神经 网络的深度和其性能之间的关系，通过 反复地堆叠 3×3 的小型卷积核和 2×2 的最大池化层，成功地构建了 16～19 层的卷积神经网络。
条件的制约
深度学习的计算量非常大 对高性能硬件的依赖性较强 深度学习的模型复杂度很高
1.3 深度学习的历史
1.3.1 深度学习的起源
第 1 章 深度学习基础
5
1958 年 罗森布拉特正式提出了由两层神经元组成的神经网络，将其称为“感知机”。
➢ 感知机本质上是一种线性模型，可以对输入的训练集数据进行二分类，且能够在训 练集中自动更新权值。
第 1 章 深度学习基础
8
VGGNet 获得了 2014 年 ILSVRC 的 亚军和定位项目的冠军，在 ILSVRC 公开数据集上的错误率为 7.5%。到目 前为止，VGGNet 依然被用来提取图 像的特征。
1.4 深度神经网络概述
1.4.2 GoogLeNet
第 1 章 深度学习基础
9
GoogLeNet 是 Google 团队为了参加 2014 年的 ILSVRC 而精心准备的，是 2014 年 ILSVRC 的冠军。VGGNet 继承了 AlexNet 的一些框架结构，而 GoogLeNet 则做了更加大 胆的网络结构尝试，虽然其深度只有 22 层，但大小却比 AlexNet 和 VGGNet 小很多。 GoogLeNet 参数为 500 万个，AlexNet参数数量约是 GoogLeNet 的 12 倍，VGGNet 参 数数量又约是 AlexNet 的 3 倍，因此在内存或计算资源有限时，GoogLeNet 是比较好的选 择。从模型结果来看，GoogLeNet 的性能更加优越。
基于深度神经网络的定位技术研究
基于深度神经网络的定位技术研究随着人工智能技术的快速发展，深度学习技术和其应用领域也越来越广泛。
其中，定位技术是一个非常重要的应用领域。
基于深度神经网络的定位技术已经展现出了非常出色的表现，成为了研究的热点之一。
本文将从定位技术和深度神经网络两个方面入手，介绍基于深度神经网络的定位技术研究。
一、定位技术概述定位技术是指通过一定的手段，获取某个物体在空间中的位置信息的技术。
根据需要定位的物体和应用场景的不同，定位技术可以分为多种不同的类型。
例如，基于全球卫星定位系统（GPS）的定位技术可以用来定位人、车、船等物体的位置信息，而室内定位技术则可以用来定位人在室内的位置信息。
在现代社会中，定位技术已经广泛应用于各个领域，例如智能交通、智能制造、智能家居等。
在这些应用场景中，定位技术的准确度和精度是非常重要的。
为了提高定位技术的准确度和精度，近年来，基于深度学习的定位技术逐渐成为了研究的热点。
二、深度神经网络概述深度神经网络是一种基于多层神经元结构的人工神经网络。
和传统的浅层神经网络相比，深度神经网络可以更好地处理复杂的非线性问题。
深度神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中，隐藏层可以包含多个层级。
每个层级中包含多个神经元，每个神经元用来计算一定数量的权重值。
深度神经网络通过不断调整权重值来进行训练，从而提高其预测或分类的准确度。
深度神经网络已经被广泛应用于各个领域，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
其中，基于深度神经网络的物体定位技术也得到了较大的应用。
在基于深度学习的定位技术中，深度神经网络起到了关键作用。
三、基于深度神经网络的定位技术基于深度神经网络的定位技术可以分为两类：基于视觉的定位技术和基于信号的定位技术。
基于视觉的定位技术是指利用摄像头或其他视觉设备对目标进行图像分析和处理，获取其在空间中的位置信息。
其中，基于深度神经网络的视觉定位技术主要是通过模型的训练，学习图像中物体的特征和位置信息，从而实现对物体的准确定位。
第6章 神经网络——概念篇和实验篇
【例6.2】
训练神经网络建立分类模型，能够识别购买BMW5的顾客性别 是“男”还是“女”。
神经网络分类模型的输出设置
• 目标——建立输出为性别值的神经网络分类模型识别顾客的性别。 • 方法——
1）设计有一个输出层节点的体系结构，设置1和0分别为男顾客和女顾 客的理想输出。在不能清晰分类的情况下，使用检验集数据来帮助；
•
图1飞蠓的触角长和翼长
• 思路：作一直线将两类飞蠓分开 • 例如；取 A ＝（ 1.44 ， 2.10 ）和 B ＝ (1.10 ， 1.16) ， 过A B两点作一条直线： • y＝ 1.47x - 0.017 • 其中X表示触角长；y表示翼长． • 分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y） • 如果y≥1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类； • 如果y＜1.47x - 0.017；则判断蚊子属Af类．
1. 相似性学习(例 子学习) 2. 基于命令学习
强化学习是一种边获得样例边学习的方式，在获得样例之后更新自己的模型
6.1.2 神经网络的输入和输出数据格式
1、神经网络输入格式
– 落在[0，1]闭区间内的数值类型(归一化后的数据)。 – 实际应用中，需要将分类数据变换为[0,1]区间的数值数据。 – 两种方法——
2018年6月26日星期二
6.2.1 反向传播（Back Propagation）
• 分类结果 ： (1.24 ， 1.80) ， (1.28 ， 1.84) 属于 Af 类； (1.40，2.04）属于 Apf类．
图2 分类直线图
•缺陷：根据什么原则确定分类直线？
• 若取A=(1.46,2.10), B=(1.1,1.6)不变，则分类直线 变为 y=1.39x+0.071 分类结果变为： (1.24,1.80)， (1.40,2.04) 属于Apf类； (1.28,1.84)属于Af类 • 哪一分类直线才是正确的呢？ • 因此如何来确定这个判别直线是一个值得研究的 问题．一般地讲，应该充分利用已知的数据信息 来确定判别直线．
神经网络简介
4
3.1.2 人工神经元模型
人工神经元是利用物理器件对生物神经元的一种模拟 与简化。它是神经网络的基本处理单元。如图所示为 一种简化的人工神经元结构。它是一个多输入、单输 出的非线性元件。
5
6
其输入、输出关系可描述为
n
Ii wijxj i j1
yi f(Ii)
其中，xj(j1,2,,是n)从其他神经元传来的输入信号； w表ij
号），计算
n
s
wi xpi
i1
计算感知器实际输出 ypf(s){ 11
调整连接权
选取另外一组样本，重复上述2）～4）的过程，直 到权值对一切样本均稳定不变为止，学习过程结束。
16
3.2.2 BP网络
误差反向传播神经网络，简称BP网络（Back Propagation），是一种单向传播的多层前向网络。在模 式识别、图像处理、系统辨识、函数拟合、优化计算、 最优预测和自适应控制等领域有着较为广泛的应用。如 图是BP网络的示意图。
下面要介绍的多层前馈网的神经元变换函数采用S型函 数，因此输出量是0到1之间的连续量，它可以实现从 输入到输出的任意的非线性映射。
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误差反向传播的BP算法简称BP算法，其基本思 想是最小二乘算法。它采用梯度搜索技术，以 期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均 方值为最小。
BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。 在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含 层逐层处理，并传向输出层，每层神经元（节 点）的状态只影响下一层神经元的状态。如果 在输出层不能得到期望的输出，则转人反向传 播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过 修改各层神经元的权值，使误差信号最小。
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神经网络训练的具体步骤如下
多模态数据融合的深度神经网络
多模态数据融合的深度神经网络第一章：引言1.1 研究背景多模态数据融合是指将来自不同传感器或不同模态的数据进行有效融合，以提取更全面、更准确的信息。
随着科技的发展，多模态数据融合在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域中得到了广泛应用。
1.2 研究意义传统的机器学习方法在处理多模态数据时面临着一些挑战，如如何有效地将不同模态的信息进行整合，如何处理不同模态之间的异构性等。
深度神经网络作为一种强大的学习框架，具有强大的表达能力和自动特征提取能力，为多模态数据融合提供了新思路。
第二章：深度神经网络基础2.1 深度学习简介深度学习是一种基于人工神经网络构建多层结构进行学习和训练的机器学习方法。
通过层层堆叠隐藏层来提取高级特征，并通过反向传播算法进行训练。
2.2 深度神经网络结构深度神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多个。
每个隐藏层都由多个神经元组成，每个神经元都与上一层的所有神经元相连。
第三章：多模态数据融合方法3.1 传统方法传统的多模态数据融合方法主要包括特征级融合和决策级融合。
特征级融合是将不同模态的特征进行拼接或加权求和，然后输入到分类器中进行分类。
决策级融合是将不同模态的分类结果进行加权求和或投票决策。
3.2 深度神经网络方法深度神经网络可以通过端到端的方式直接学习多模态数据之间的映射关系，而无需手工设计特征或进行手工规则定义。
常用的深度神经网络方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention）等。
第四章：多模态数据融合应用案例4.1 图像与文本数据融合图像与文本数据在图像标注、图像检索等任务中常常需要进行融合。
通过将图像和文本分别输入到卷积神经网络和循环神经网络中，然后将两个网络的输出进行融合，可以得到更准确的结果。
4.2 语音与文本数据融合语音与文本数据在语音识别、语音情感分析等任务中需要进行融合。
通过将语音和文本分别输入到卷积神经网络和循环神经网络中，然后将两个网络的输出进行融合，可以提高任务的准确率。
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习是人工智能领域中的重要概念，它们的发展和应用对于推动科学技术的进步具有重要意义。
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的数学模型，通过学习和训练可以实现复杂的模式识别和决策任务。
而深度学习则是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构来提高模型的表达能力和泛化能力。
神经网络的基本结构是由多个神经元组成的网络，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数进行处理后输出结果。
神经网络的训练过程就是通过调整神经元之间的连接权重，使得网络能够更好地拟合训练数据，并在未见过的数据上取得良好的预测效果。
深度学习则是通过构建多层次的神经网络结构，可以学习到更加复杂和抽象的特征表示，从而提高模型的性能和泛化能力。
神经网络与深度学习在各个领域都有着广泛的应用，比如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
在计算机视觉领域，深度学习已经取得了很大的突破，比如图像分类、目标检测、图像生成等任务都可以通过深度学习模型来实现。
在自然语言处理领域，深度学习模型如循环神经网络和Transformer模型已经成为了主流，可以实现文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
然而，神经网络与深度学习也面临着一些挑战和限制，比如模型的训练需要大量的数据和计算资源，容易过拟合等问题。
因此，研究人员一直在努力改进神经网络和深度学习算法，提高模型的效率和鲁棒性。
未来，随着人工智能技术的不断发展和进步，神经网络与深度学习将会在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和创新。
神经网络基础PPT课件
AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出 ，是最早的卷积神经网 络之一，用于手写数字 识别。
由Alex Krizhevsky等人 提出，获得了2012年 ImageNet图像分类竞 赛的冠军，引入了ReLU 激活函数和数据增强等 技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出 ，通过反复堆叠3x3的小 型卷积核和2x2的最大池 化层，构建了深度较深 的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息 的持久化，捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为 具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到 输入层或隐藏层自身， 实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络（LSTM）
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模，能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似，但将输出 层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络，通过引入门 控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络，一种简化 的LSTM结构，具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线（或超平面）能够将两类样本完全分开的 问题。对于这类问题，需要使用非线性分类器或者核方法 等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空 间使其线性可分；或者使用神经网络等非线性模型对数据 进行建模和分类。
基于变分模态分解和组合深度神经网络的综合能源系统多元负荷预测
基于变分模态分解和组合深度神经网络的综合能源系统多元负荷预测目录一、内容简述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究内容与方法 (5)二、综合能源系统概述 (7)1. 综合能源系统定义 (8)2. 综合能源系统结构 (9)3. 综合能源系统负荷特点 (10)三、变分模态分解理论及应用 (12)1. 变分模态分解理论 (13)2. VMD在负荷预测中的应用 (14)四、组合深度神经网络模型构建 (15)1. 深度神经网络概述 (17)2. 组合深度神经网络模型架构设计 (18)3. 模型参数优化与训练策略 (19)五、基于变分模态分解与组合深度神经网络的负荷预测方法 (20)1. 数据预处理及特征提取 (21)2. 基于VMD的负荷信号分解 (22)3. 基于组合深度神经网络的预测模型构建与实施流程设计 (24)六、实验设计与结果分析 (25)一、内容简述本文档旨在探讨“基于变分模态分解和组合深度神经网络的综合能源系统多元负荷预测”的相关内容。
该研究的背景在于随着能源市场的快速发展以及综合能源系统的复杂性提升，对于多元负荷预测的精度和实时性要求愈发严苛。
在这样的背景下，本文提出了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）与组合深度神经网络（Ensemble Deep Neural Networks, EDNNs）的综合能源系统多元负荷预测方法。
变分模态分解（VMD）被应用于处理综合能源系统中的多元负荷数据。
通过VMD，原始复杂的负荷数据被分解为若干个具有不同频率特性及时间尺度的模态分量，这有助于揭示隐藏在复杂数据中的内在规律和特征。
这些分解得到的模态分量将作为输入数据进一步处理。
组合深度神经网络（EDNNs）被构建用于预测各模态分量的未来趋势。
通过结合多种深度神经网络模型（如循环神经网络、卷积神经网络等），EDNNs能够捕捉并学习各模态分量之间的复杂关系和非线性特征。
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深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。
近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。
鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。
目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。
DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。
因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。
一个计。
DNN然而对••Section III 给出了DNN 基础组件的概述，还有目前流行使用的DNN 模型。
•Section IV 描述了DNN 研发所能用到的各种资源。
•Section V 描述了处理DNN 用到的各种硬件平台，以及在不影响准确率的情况下改进吞吐量(thoughtput)和能量的各种优化方法(即产生bit-wise identical 结果)。
•Section VI 讨论了混合信号回路和新的存储技术如何被用于近数据处理(near-data processing)，从而解决DNN 中数据流通时面临的吞吐量和能量消耗难题。
•Section VII 描述了各种用来改进DNN 吞吐量和能耗的联合算法和硬件优化，同时最小化对准确率的影响。
•Section VIII 描述了对比DNN 设计时应该考虑的关键标准。
二、深度神经网络(DNN)的背景在这一部分，我们将描述深度神经网络(DNN)在人工智能这个大框架下的位置，以及一些促进其发展的的概念。
我们还将对其主要的发展历程和现阶段主要的应用领域做一个简单的介绍。
1. 人工智能和深度神经网络根据John McCarthy 的论述，深度神经网络(也称为深度学习)是人工智能(AI)大框架下的一部分。
而人工智能(AI)是利用科学与工程学创造具有如同人类那样能实现目标的智能机器。
人工智能这个词就是这位计算机科学家在上个世纪50 年代所创造出的。
深度学习和整个人工智能的关系就如下图所示。
图1：深度学习在人工智能大框架下的位置2.(a)。
3.为每一个分类(图4：图像分类任务4. 开发历史•1940 年代- 神经网络被提出•1960 年代- 深度神经网络被提出•1989 年- 识别数字的神经网(LeNet)出现•1990 年代- 浅层神经网硬件出现(Intel ETANN)•2011 年- DNN 语音识别取得突破性进展(Microsoft)•2012 年- 用于视觉的DNN 开始替代人工放大(AlexNet)•2014 年+ - DNN 加速器研究兴起(Neuflow、DianNao 等等)图 5 的表柱是这些年来ImageNet 竞赛中每届冠军的表现。
你可以看到最初算法精确度的错误率在25% 或更多。
2012 年，多伦多大学的AlexNet 团队通过GPU 来提升其计算能力并采用深度神经网络方法，把错误率降低了近10% [3]。
他们的成功带来了深度学习风格的算法的井喷，以及图像识别技术的持续进步。
图5：ImageNet 竞赛[10] 结果5. DNN 的应用从多媒体到医疗，DNN 对很多应用大有裨益。
在这一节中，我们将展示DNN 正在发挥影响的领域，并凸显DNN 有望在未来发挥作用的新兴领域。
•••••6.执行深度神经网络也可以是全连接的(FC，也指多层感知器)，如图2(d)最左部分所示。
在一个全连接层中，所有输出与所有输入都是相连接的。
这需要相当数量的存储和计算空间。
谢天谢地，在许多应用中，我们可以移除激活(activations)之间的一些连接，方法就是将权重设置为零而不影响准确性。
结果会产生一个稀疏连接层。
图2(d)最右端的层就是一个稀疏连接层。
通过限制对结果有影响的权重数量，我们也可以实现更高效的计算。
如果每个输出仅仅是一个固定大小输入窗口的函数，就会出现这类结构化稀疏性。
如果这套权重被用于每一个输入计算，就会进一步提高效率。
这一权重共享能显着降低权重的存储要求。
通过将计算构建为卷积，一种非常流行的窗口式的权重共享的网络诞生了，如图6(a) 所示，其仅使用少量临近的激活来计算加权和的输出(即，该过滤器有一个有限的接受域，与输入的距离超过特定值的所有权重都将被设置为0)，而且这一套权重能被每个输入共享来计算(即，滤波器是空间不变的)。
这种结构稀疏性的形式正交于源自网络(修改情况如本文部分VII-B2 所述)的稀疏性。
所以，卷积神经网络就是一种受欢迎的深度神经网络形式。
1. 卷积神经网络(CNN)图6：卷积的维度。
(a) 传统图像处理中的二维卷积，(b) CNN 中的高维卷积图7：卷积神经网络表1：CONV/FC 层的形状参数给定表I 中的形状参数(shape parameters)，卷积层的计算可以定义为：2. 非线性(Non-Linearity)3.图94.值为(γ, β)是从训练(1)(如DNN 引擎••••VGG-16 [47] 更进一步，使用了16 层的深度神经网络，其中包含13 个卷积层，3 个全连接层。
•GoogLeNet[48] 更深，有22 个层，它首次引入了起始模块(见下图)。
•ResNet [11]，即残差网络(Residual Net)，使用残差连接可以让层级更加深入(34 层以上)。
该网络第一次让DNN 在ImageNet 挑战赛中的表现超过了人类，top-5 错误率在5% 以下。
图11：GoogleNet[48] 的起始模块(Inception module)通道长度实例，其中每个CONV 层在ReLU 层之后(图中未显示)。
图12：ResNet[11] 中的快捷模块。
其中最后一个CONV 层之后的ReLU 层被快捷连接。
表2：目前流行的DNN [3, 11, 45, 47, 48] 模型，其中正确率都基于在ImageNet [10] 中TOP-5 误差。
四、DNN 开发资源DNN 得以快速发展的一个关键因素是研究社区与产业界使得一系列开发资源变得可用。
这些资源对DNN 加速器的开发也很关键，提供工作负载的特性、在模型复杂性和准确率上促进权衡性的探索。
这一章节将描述了对此领域感兴趣的人能快速上手的一些资源。
1. 框架(Frameworks)为了DNN 开发的简便以及让训练网络可共享，不同的团队开发出了不同的深度学习框架。
这些开源库包含了面向DNN 的软件库。
Caffe 在2014 年由UC 伯克利大学开源，它支持C、C++、Python 和MATLAB。
TensorFlow 由谷歌团队2015 年开源，支持C++和Python，也支持多CPU 和GPU。
它要比Caffe 更灵活，计算表达是数据流图到张量管理(多维度阵列)。
另一个流行的框架是Torch，由Facebook 和NYU 开发，它支持C、C++和Lua。
当然，还有其他的一些框架，比如Theano、MXNet、CNTK，这在不同的2.3.•••图13104. 用于其它任务的数据集五、用于DNN 处理的硬件在这部分里，我们将讨论在不同的硬件平台中进行高效处理而不降低准确性的策略(所有在本节中的方法都要输出完全相同的结果)。
•对于CPU 与GPU 这样的时间敏感架构，我们将讨论在它们的运行中如何减少乘法次数以增加吞吐量。
•对于加速器这样的空间敏感架构，我们讨论数据流如何能低成本地从存储器中被调用，以减少能耗。
图14：高度并行的计算范式1. 在CPU 和GPU 平台上加速核(kernel)计算图15：映射到全连接层(a)的矩阵乘法，当从单个输入特征图计算单个输出特征图时，使用矩阵向量乘法。
(b)当从N 个输入特征图计算N 个输出特征图时，使用矩阵乘法。
图16：映射到卷积层的矩阵乘法(a)将卷积映射到Toeplitz 矩阵。
(b)将Toeplitz 矩阵扩展到多个通道和滤波器。
图17：用于加速DNN 的FFT。
2. 为加速器设计的Energy-Efficient Dataflow图18：每个MAC 的存取，但同时C.D.七、DNN 模型和硬件的联合设计(CO-DESIGN)对DNN 模型和DNN 硬件进行联合设计可以为处理效率带来进一步的提升。
在传统上，DNN 模型的设计目标是最大化准确度，而不会考虑太多实现的复杂性。
但是，这可能会使得设计很难实现。
DNN 模型和硬件和联合设计可以有效地联合最大化准确度和吞吐量，同时最小化能耗和成本，这能增加采用的可能性。
这种方法已经在其它重要的且广泛应用的多媒体应用(比如视频压缩)中得到了证明。
之前的时候，视频标准大多关注算法开发。
从MPEG-2 到H.264/AVC，在编码效率上实现了2 倍的提升，而解码器复杂性却增加了4 倍[110]。
最近，最新的视频编码标准H.265/HEVC [111] 使用了算法和硬件的联合设计;结果其相对于H.264/AVC 在编码效率上实现了又 2 倍的提升[112]，而解码器复杂性也只增加了 2 倍。
在这一节，我们将重点介绍几个DNN 模型和硬件联合设计方面的研究。
注意和第V 节不同，这一节所提出的技术可能会改变准确度;尽管其目标是在最小化准确度改变的同时显着减少能耗并提高吞吐量。
这些方法可以大致分为以下几类：•降低运算和操作数的精度。
这包括将浮点数改为定点数、减少位宽、移到对数域和权重共享。
•降低运算的数量和模型的大小。
其中的技术包括：压缩、剪枝和设计紧凑的网络架构。
表3：为AlexNet 降低数值精度的方法。
这里的准确度是在ImageNet 上测得的top-5 error。
* 表示不适用于第一层和/或最后的层八、用于DNN 评估和比较的基准指标1. DNN 模型的指标••••的量，••••【本文是51CTO专栏机构机器之心的原创译文，微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】戳这里，看该作者更多好文【编辑推荐】1.蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东：数据驱动人工智能引发行业变革2.十年后，你的工作会被人工智能取代吗？3.HanSight瀚思万晓川：国内安全厂商应推动安全人工智能化4.在癌症治疗这件事上，要不要相信人工智能？5.百度首席科学家吴恩达宣布离职发公开信表达对人工智能信心十足。