深度学习介绍课件

深度学习简介深度学习是人工智能的核心技术之一，它模仿人脑神经网络结构和学习过程本课程将全面介绍深度学习的基础知识、发展历程、核心算法和前沿应用深度学习的历史发展年19431和提出了人工神经元模型，奠定了神经网络的基础McCulloch Pitts年19862等人提出反向传播算法，解决了多层神经网络的训练问题Hinton年20063提出深度信念网络，标志着深度学习的兴起Hinton年20124在竞赛中取得突破性成果，深度学习进入快速发展AlexNet ImageNet期神经网络基础知识神经元突触激活函数神经网络的基本计算单元，模拟生物神经元神经元之间的连接，用权重表示连接强度引入非线性，增强网络的表达能力的结构和功能神经网络的基本结构输入层隐藏层输出层接收外部数据，将特征传递给网络处理来自前一层的信息，提取高级特征产生最终结果，如分类或回归预测单层神经网络模型感知机逻辑回归最简单的神经网络，只能解决线用于二分类问题，输出概率值性可分问题回归softmax逻辑回归的多分类扩展，用于多类别分类多层神经网络模型输出层1隐藏层2N隐藏层32隐藏层41输入层5多层神经网络通过堆叠多个隐藏层，可以学习复杂的非线性映射关系激活函数的类型与选择不同激活函数有各自的特点和适用场景，选择合适的激活函数对网络性能至关重要深度神经网络训练过程数据准备收集、清洗、预处理数据集模型定义设计网络结构，初始化参数前向传播计算预测输出反向传播计算梯度，更新参数误差反向传播算法计算输出误差1反向传播误差2计算各层梯度3更新网络参数4反向传播算法是深度学习的核心，它高效地计算梯度并优化网络参数梯度下降优化算法批量梯度下降随机梯度下降使用整个数据集计算梯度，更新每次使用单个样本，更新快但不稳定但速度慢稳定小批量梯度下降折中方案，平衡了计算效率和更新稳定性过拟合与欠拟合问题欠拟合适当拟合过拟合模型太简单，无法捕捉数据的复杂性模型复杂度适中，能够很好地泛化模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声正则化技术与应对正则化Dropout L2随机丢弃部分神经元，防止过度依赖添加权重平方和惩罚项，限制模型复特定特征杂度早停监控验证集性能，及时停止训练避免过拟合卷积神经网络概述局部连接权值共享每个神经元只与输入数据的一个同一个特征图内的神经元共享相局部区域相连同的权重多层结构通过多层卷积和池化，逐步提取高级特征卷积层和池化层卷积层池化层使用卷积核提取局部特征，如边缘、纹理等降低特征图分辨率，提高模型的平移不变性卷积神经网络模型LeNet-51年，用于手写数字识别的开创性模型1998CNNAlexNet2年，在竞赛中取得突破性进展2012ImageNetVGGNet3年，探索了网络深度对性能的影响2014ResNet4年，引入残差连接，解决深层网络训练问题2015循环神经网络简介输入序列处理变长输入序列，如文本或时间序列数据隐状态记忆历史信息，捕捉序列的时间依赖关系循环连接同一层的神经元在不同时间步之间共享参数和模型LSTM GRULSTMGRU长短期记忆网络，通过门控机制解决长期依赖问题门控循环单元，的简化版本，参数更少但效果相当LSTM生成对抗网络基础生成器判别器学习生成逼真的虚假样本学习区分真实样本和生成样本对抗训练生成器和判别器相互博弈，不断提高各自能力自编码器结构与应用输入数据1编码器2潜在表示3解码器4重构输出5自编码器通过无监督学习压缩数据，可用于降维、特征学习和生成模型无监督学习与聚类层次聚类K-means基于距离的经典聚类算法构建数据点的层次结构DBSCAN基于密度的聚类算法，可发现任意形状的簇强化学习基本原理智能体环境状态动作学习做出决策的主体智能体所处的外部世界环境的当前情况智能体可以执行的操作深度强化学习发展年20131提出，实现了游戏的端到端学习DeepMind DQNAtari年20162击败人类围棋冠军，展示了深度强化学习的潜力AlphaGo年20173开发出能在中击败职业选手的OpenAI Dota2AI年20194在星际争霸中达到大师级水平AlphaStar II词嵌入技术与应用Word2Vec GloVe基于上下文预测的词嵌入模型结合全局统计信息的词嵌入方法FastText考虑子词信息的词嵌入模型预训练语言模型ELMo深层双向语言模型BERT基于的双向编码表示TransformerGPT基于的生成式预训练模型TransformerXLNet广义自回归预训练方法迁移学习与联邦学习迁移学习联邦学习利用源域知识提高目标域学习效果适用于数据稀缺场景多方在保护数据隐私的前提下协作训练模型适用于数据敏感场景深度学习硬件加速GPU TPUFPGA图形处理器，适合并行计算张量处理单元，专为深度学习设计现场可编程门阵列，可定制化加速深度学习的发展趋势模型轻量化可解释性研究开发更高效的网络结构，降低计算和存储需求提高深度学习模型的可解释性和可信性自监督学习多模态学习利用大量未标注数据学习有用的表示融合不同类型的数据，如图像、文本和语音深度学习在各领域的应用深度学习已在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医疗诊断和自动驾驶等众多领域取得突破性进展深度学习的挑战与展望数据依赖泛化能力如何在小数据集上获得好的性能？如何提高模型在未见过的场景中的表现？对抗攻击能耗问题如何增强模型对恶意输入的鲁棒性？如何降低深度学习模型的能源消耗？课程总结与讨论应用实践1前沿技术2核心算法3基础理论4本课程全面介绍了深度学习的基础理论、核心算法、前沿技术和实际应用希望同学们能够掌握这些知识，并在未来的学习和研究中不断探索深度学习的无限可能。