【深度学习入门】深度学习介绍

1.1 深度学习介绍

学习目标

• 目标
  
  
  
  • 知道深度学习与机器学习的区别
    
  • 了解神经网络的布局组成
    
  • 知道深度学习效果特点
    
  
  
• 应用
  
  
  
  • 无
    
  
  

1.1.1 区别

1.1.1.1 特征提取方面

• 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量范畴专业知识
  
• 深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简朴的模子组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模子。通过大量数据的练习自动得到模子，不需要人工设计特征提取环节。
  

   深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部门。因此，镌汰了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言范畴(NLP)
  1.1.2 深度学习应用场景

• 图像识别
  
  
  
  • 物体识别
    
  • 场景识别
    
  • 车型识别
    
  • 人脸检测跟踪
    
  • 人脸关键点定位
    
  • 人脸身份认证
    
  
  
• 自然语言处置惩罚技术
  
  
  
  • 机器翻译
    
  • 文本识别
    
  • 聊天对话
    
  
  
• 语音技术
  
  
  
  • 语音识别
    
  
  

1.1.3 深度学习代表算法-神经网络

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子范畴，它利用多层神经网络模子从大量数据中自动学习特征和模式，以执行复杂的任务。这些任务包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处置惩罚、保举系统等。以下是关于深度学习的详细介绍：
深度学习的基本概念

• 神经网络：深度学习的核心是人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），它由很多节点（或称为神经元）组成，这些节点按条理排列。每个神经元接收输入信号，经过激活函数处置惩罚后产生输出信号。
  
• 深度：所谓的“深度”指的是网络中有多个隐藏层。更多的层数意味着网络可以学习到更加抽象和复杂的特征表现。
  
• 参数学习：通过调解网络中的权重（weights）和偏置（biases），使得网络可以或许最小化预测结果与真实标签之间的弊端。
  

重要组件

• 输入层：负责接收原始数据，如图像像素值、音频波形等。
  
• 隐藏层：包含一个或多个中心层，用于提取数据特征。每一层都应用线性变换（加权求和）和非线性激活函数来处置惩罚信息。
  
• 输出层：生成最终预测结果，对于分类问题通常是类别概率分布；对于回归问题则是连续值。
  
• 丧失函数（Loss Function）：定义了预测值与实际值之间差别的度量尺度，目标是引导模子怎样改进其性能。
  
• 优化算法：如随机梯度降落（SGD）、Adam 等，用来更新网络参数以降低丧失函数值。
  正则化技术：为了防止过拟合，常用的技术包括 Dropout、L2 正则化等。
  

常见架构

• 卷积神经网络（CNN）：重要用于处置惩罚具有网格布局的数据，例如图像和视频。它们善于捕获空间局部相关性和平移稳定性。
  
• 循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM 和 GRU）：实用于序列数据，如时间序列分析、文本生成等。它们可以或许记住已往的信息，并影响当前的输出。
  
• 自编码器（Autoencoder）：用于无监督学习，旨在重修输入数据自己，常用于降维、特征学习和非常检测。
  
• 生成对抗网络（GAN）：由两个部门构成——生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者相互对抗练习，用于生成逼真的合成数据。
  

应用场景

• 计算机视觉：如图像分类、目标检测、语义分割等。
  
• 自然语言处置惩罚（NLP）：如机器翻译、情感分析、问答系统等。
  
• 语音识别：将语音转换为文本。
  
• 保举系统：根据用户举动提供个性化保举。
  
• 医疗诊断：辅助医生举行疾病诊断和治疗方案选择。
  

发展趋势

随着计算本领的提拔（特别是 GPU 的广泛应用）、大数据集的可用性以及新算法的不绝涌现，深度学习正在快速发展并取得突破性的成果。同时，研究者们也在探索更高效的架构设计、更好的泛化本领和更低的资源斲丧，以便让深度学习技术可以或许在更多范畴得到应用。
总之，深度学习以其强大的表达本领和对大规模数据的有效处置惩罚，正在改变浩繁行业和技术范畴，成为当今人工智能发展的紧张驱动力。
1.1.3.1 神经网络

人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）布局和功能的 计算模子。经典的神经网络布局包含三个条理的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。

其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入。

• 神经网络的特点
  
  
  
  • 每个连接都有个权值，同一层神经元之间没有连接
    
  • 神经元当中会含有激活函数
    
  • 最后的输出结果对应的层也称之为全连接层
    
  
  

   神经网络是深度学习的紧张算法，用途在图像（如图像的分类、检测）和自然语言处置惩罚（如文天职类、聊天等）
  那么为什么设计这样的布局呢？首先从一个最基础的布局说起，神经元。以前也称之为感知机。神经元就是要模仿人的神经元布局。

   一个神经元通常具有多个树突，重要用来继承传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有很多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接，从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。
  1.1.3.2 神经网络理解案例

我们以票房预测的例子说明

输入影响票房的N个因素，这里举例四个因素，结果输出一个Y预测票房结果
1.1.4 为什么深度学习如今效果非常好

已往十多年，得益于数字社会的发展，积累了大量的数据。以前的一些算法到达了瓶颈期，它们无法实用于大量的数据。"大规模"不停推动深度学习的发展进步。不仅仅是数据量的大，算法模子规模越来越大等。

• 数据
  
• 计算
  
  
  
  • 练习网络需要GPU、TPU
    
  
  
• 算法
  
  
  
  • 一些创新，如ReLU激活函数
    
  
  

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