《深度学习导论》课件

深度学习导论本课件将介绍深度学习的基础知识、应用和未来发展趋势简介什么是深度学习？深度学习有什么用？深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来学习复深度学习被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、杂的数据模式推荐系统等领域深度学习概述模拟人脑特征提取深度学习算法通过构建多层神深度学习模型可以自动从数据经网络来模拟人脑的学习过程中提取特征，无需人工特征工程高精度深度学习在许多任务上取得了比传统机器学习方法更高的精度历史回顾1950s1最早的神经网络模型出现，例如感知机1980s2反向传播算法的提出，促进了神经网络的发展2000s3深度学习取得突破性进展，例如卷积神经网络在图像识别上的应用2010s4深度学习应用于各行各业，例如语音识别、自然语言处理、推荐系统等深度学习的基本概念神经网络激活函数由多个神经元层组成的网络，用神经元中引入非线性函数，增强于学习数据的复杂模式网络的表达能力损失函数优化算法衡量模型预测结果与真实标签之通过调整模型参数来最小化损失间的差异，用于指导模型的学习函数，提高模型的预测精度神经网络基础神经元1神经网络的基本单元，接收输入，进行计算，输出结果层2多个神经元按照一定的结构排列，组成层网络3多个层按照一定的顺序连接，组成神经网络神经网络的结构前馈神经网络卷积神经网络循环神经网络信息单向流动，从输入层到输出层擅长处理图像数据，通过卷积操作提取擅长处理序列数据，例如文本、语音，图像特征具有记忆功能激活函数Sigmoid ReLU将输出值压缩到到之间，适合二线性整流函数，避免梯度消失问题，01分类问题提高训练效率Tanh双曲正切函数，将输出值压缩到-1到之间1损失函数均方误差衡量模型预测值与真实值之间的平方差交叉熵衡量两个概率分布之间的差异，适合多分类问题反向传播算法计算误差1计算模型预测值与真实值之间的差异反向传播2将误差信息沿着网络反向传播，更新模型参数迭代更新3重复计算误差和更新参数，直到模型收敛优化算法12梯度下降随机梯度下降沿着损失函数的负梯度方向更新模型每次使用一小批数据进行训练，提高参数训练效率3Adam自适应学习率算法，根据参数的梯度变化自动调整学习率卷积神经网络卷积层池化层全连接层通过卷积操作提取图像特征，例如边缘、减少特征图的尺寸，降低计算量，防止过将卷积层提取的特征进行分类，输出最终纹理等拟合的预测结果循环神经网络生成对抗网络生成器判别器生成新的数据，例如图像、文本等判断生成器生成的数据是否真实常见的深度学习模型AlexNet ResNet第一个在竞赛中取得残差网络，通过引入残差连接解ImageNet突破性进展的卷积神经网络模型决深度神经网络的梯度消失问题BERT双向编码器表示模型，在自然语言处理任务中取得了优秀的性能计算机视觉应用图像分类1识别图像中的物体类别，例如猫、狗、汽车等目标检测2在图像中定位和识别物体，并给出物体的边界框图像分割3将图像分割成不同的区域，例如前景和背景自然语言处理应用机器翻译将一种语言的文本翻译成另一种语言文本摘要自动生成文章的简短摘要情感分析分析文本的情感倾向，例如正面、负面、中性语音识别应用语音转文本语音合成将语音信号转换为文本，例如语音助手、语音输入等将文本转换为语音信号，例如语音播报、语音导航等推荐系统应用12个性化推荐内容推荐根据用户的兴趣和行为，推荐个性化推荐用户可能感兴趣的新闻、视频等的商品或服务内容深度强化学习游戏机器人控制例如在围棋游戏上战训练机器人完成复杂的任务，AlphaGo胜了人类顶尖棋手例如抓取物体、行走等自动驾驶训练自动驾驶汽车进行安全驾驶，例如识别障碍物、规划路线等深度学习的挑战数据需求计算资源可解释性深度学习模型需要大量的数据进行训练深度学习模型训练需要大量的计算资源深度学习模型的决策过程难以理解，缺，例如乏可解释性GPU硬件加速GPU CPU图形处理单元，具有强大的并行计算中央处理器，负责执行模型推理，需能力，加速深度学习模型训练要更高效的处理能力数据准备数据收集1收集相关的数据，例如图像、文本、音频等数据清洗2对数据进行清洗，例如去除噪声、缺失值处理等数据预处理3对数据进行标准化、归一化等操作，提高模型的训练效率模型训练选择模型根据任务选择合适的深度学习模型设置超参数例如学习率、批次大小、迭代次数等开始训练使用训练数据训练模型，直到模型收敛模型优化验证集评估1使用验证集评估模型的性能调整超参数2根据验证集的性能，调整模型的超参数重新训练3使用调整后的超参数，重新训练模型模型部署12模型保存模型加载保存训练好的模型，以便后续使用将保存的模型加载到应用程序中3模型预测使用加载的模型进行预测，例如识别图像、翻译文本等隐私保护和安全性数据脱敏模型安全对敏感信息进行脱敏处理，例如对姓名、地址等信息进行加密保护模型不被恶意攻击，例如模型窃取、模型中毒等深度学习的伦理问题歧视隐私训练数据存在偏差，可能会导致深度学习应用可能会涉及到用户模型产生歧视性的结果的隐私问题，例如人脸识别、语音识别等工作岗位深度学习的应用可能会取代一些人类的工作岗位未来发展趋势模型压缩可解释性联邦学习减小模型的体积，提高模型的推理效率提高模型的可解释性，使模型的决策过程在保护数据隐私的前提下，训练模型，例更加透明如医疗数据分析总结与展望深度学习是一个快速发展的领域，未来将会继续在各个领域得到广泛应用。