《深度学习导论》课件

深度学习导论欢迎来到深度学习的世界！本课程将带您深入了解深度学习的基本概念、算法和应用，从入门到实战，帮助您掌握深度学习的核心知识深度学习概述人工智能机器学习深度学习人工智能AI致力于创造能够像人类机器学习ML是AI的一个分支，它深度学习DL是ML的一个子领域，一样思考和学习的智能系统通过数据训练模型，使计算机能够从它使用多层神经网络来学习数据中的数据中学习复杂模式深度学习的历史发展1950s1人工智能的起源，感知机模型诞生1980s2神经网络的兴起，反向传播算法的提出2000s3深度学习的崛起，卷积神经网络的突破2010s4深度学习的应用爆发，在图像识别、语音识别等领域取得巨大成功深度学习的基本概念神经网络:由相互连接的节点（神经元）组成的网络，模拟人1脑神经元的工作方式学习率:训练模型时参数更新的步长，决定模型学习的速度2损失函数:用于衡量模型预测值与真实值之间的误差3梯度下降:一种优化算法，通过不断调整模型参数以降低损失4函数值人工神经网络的结构输入层隐藏层接收数据，并将其传递到神对数据进行处理和变换，提经网络的下一层取特征信息输出层产生最终的预测结果，输出模型的预测值感知机模型基本单元线性模型阶跃函数感知机是最简单的神感知机使用线性函数感知机使用阶跃函数经网络模型，由一个来对输入数据进行分作为激活函数，将线神经元构成类性输出转换为二元分类结果激活函数ReLU2将负值置零，正值保持不变Sigmoid1将输出值压缩到0到1之间Tanh3将输出值压缩到-1到1之间多层神经网络输入层1接收数据隐藏层2对数据进行非线性变换输出层3产生预测结果前馈神经网络输入层数据进入神经网络的第一层隐藏层对数据进行非线性变换，提取特征输出层产生最终的预测结果反向传播算法更新权重反向传播根据权重更新量，更新每个神计算误差根据误差值，将误差信息反向经元的权重，降低损失函数前向传播比较模型预测值和真实值，计传播到每个神经元，计算每个值将输入数据通过神经网络，计算损失函数值神经元的权重更新量算每个神经元的输出优化算法梯度下降1沿着损失函数的负梯度方向更新参数，以找到最小值随机梯度下降2每次更新参数时只使用一小批数据，可以加速训练过程Adam3一种自适应学习率的优化算法，结合了动量和RMSprop算法的优点卷积神经网络卷积层提取特征池化层降低维度，减少计算量全连接层将特征映射到输出空间池化层平均池化2x2降采样平均值通过对特征图进行降采样，降低计算池化窗口内所有元素的平均维度，减少参数量值最大池化最大值计算池化窗口内所有元素的最大值卷积层全连接层连接方式最终输出全连接层中的每个神经元都与上一层的所有神经元相连接全连接层将特征映射到输出空间，产生最终的预测结果目标检测图像分类动物识别植物识别识别图像中的动物种类识别图像中的植物种类语音识别语音转文字1将语音信号转换为文本语音合成2将文本转换为语音信号自然语言处理文本分类机器翻译对文本进行分类，例如垃圾将一种语言的文本翻译成另邮件识别、情感分析一种语言文本摘要自动生成文本的简短摘要生成式对抗网络生成器判别器1生成新的数据判别数据是否真实2迁移学习预训练模型在大型数据集上训练好的模型微调根据新的任务对预训练模型进行微调应用将微调后的模型应用于新的任务强化学习环境模型与之交互的环境代理模型在环境中采取行动的智能体奖励模型在环境中执行动作后获得的反馈学习模型根据奖励信息不断调整策略，以获得最大化的累积奖励注意力机制序列到序列模型编码器1将输入序列转换为固定长度的向量解码器2根据编码器生成的向量，解码输出序列当前研究热点模型压缩:减少模型大小，模型解释性:解释深度学习12降低计算量和存储需求模型的决策过程，增强可解释性联邦学习:在保护数据隐私的情况下训练模型3深度学习的应用领域计算机视觉自然语言处理语音识别医疗健康图像识别、目标检测、图机器翻译、文本摘要、情语音转文字、语音合成疾病诊断、药物研发、医像生成感分析疗影像分析深度学习的挑战数据依赖模型解释性计算资源需求深度学习模型需要大量高质量的数深度学习模型的决策过程难以解释，深度学习模型训练需要大量的计算据才能训练缺乏可解释性资源，成本高昂深度学习算法的选择任务类型图像识别、自然语言处理、语音识别等数据量数据量大小决定模型的选择模型复杂度模型复杂度与数据量、计算资源需求相关数据预处理数据清洗1处理数据中的缺失值、异常值、重复数据等数据转换2将数据转换为模型可以接受的格式，例如数值化、归一化数据降维3减少数据的维度，降低计算量和存储需求特征工程特征提取从原始数据中提取有用的特征信息特征选择选择对模型训练最有用的特征特征变换对特征进行变换，例如降维、编码模型训练123选择模型设置超参数训练模型根据任务类型和数据特点选择合适的设定学习率、批次大小、迭代次数等使用训练数据对模型进行训练模型超参数模型评估过拟合与欠拟合过拟合欠拟合模型对训练数据拟合过度，导致泛化能力差模型对训练数据拟合不足，无法学习到数据的真实模式数据增强旋转缩放剪裁对图像进行旋转操作对图像进行缩放操作对图像进行剪裁操作超参数调优硬件加速GPU1图形处理单元，加速矩阵运算，提高训练效率TPU2张量处理单元，专门为深度学习模型设计，提供更高的计算能力深度学习框架TensorFlow:由Google PyTorch:由Facebook开开发，功能强大，支持多种发，易于使用，灵活度高平台Keras:一个基于TensorFlow或Theano的高层神经网络API，简化深度学习模型的构建和训练TensorFlow优势应用强大的功能、丰富的资源、广泛的社区支持图像识别、语音识别、自然语言处理等PyTorch优势易于使用、灵活性高、动态计算图应用自然语言处理、计算机视觉、强化学习等Keras易用性灵活性模块化简化深度学习模型的构建和训练过程支持TensorFlow和Theano两种后提供丰富的预训练模型和层级组件端深度学习算法的实现导入库1导入TensorFlow、PyTorch或Keras等深度学习框架定义模型2使用框架提供的API定义模型结构训练模型3使用训练数据对模型进行训练评估模型4使用测试数据对模型进行评估深度学习算法性能评估损失值深度学习算法的部署模型保存将训练好的模型保存为文件模型加载在新的环境中加载模型文件模型预测使用加载的模型进行预测深度学习伦理与安全数据隐私算法公平模型安全保护数据隐私，防止敏感信息的泄露确保算法的公平性，避免对特定群体防止模型被攻击，例如对抗样本攻击造成歧视深度学习前沿论文赏析论文题目主要贡献论文的主题和研究方向论文提出的新方法、新模型或新结论实验结果论文对实验结果的分析和解释深度学习前景展望模型小型化1开发更小、更高效的深度学习模型，降低资源需求模型可解释性2增强模型的可解释性，提高模型的透明度和信任度深度学习与其他领域结合3将深度学习与其他领域，例如生物学、医学、金融等结合，解决更复杂的问题总结与展望深度学习是一个快速发展且充满潜力的领域，它正在改变着我们的世界我们已经见证了深度学习在各个领域的应用，未来它将继续推动人工智能的发展，解决更多复杂的问题，为人类创造更美好的未来。