《深度学习》课件

深度学习简介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数据中的复杂模式和关系深度学习的历史发展起源发展深度学习起源于20世纪50年代的人工神经网络研究深度学习在2000年代中期开始取得突破性进展，主要得益于算力的提升和大数据的涌现神经网络基础神经网络由相互连接的神经元组成，每个神经元接收输入、进行计算并产生输出神经网络通过学习连接权重来调整神经元的活动，以更好地拟合数据神经网络的基本结构输入层1接收数据隐藏层2进行特征提取和学习输出层3产生预测结果激活函数Sigmoid ReLUTanh将输出压缩到0到1之间简单高效，避免梯度消失问题输出在-1到1之间，中心化输出前向传播输入层将数据输入网络隐藏层进行非线性变换和特征提取输出层产生预测结果反向传播算法计算误差1比较预测结果与真实标签梯度下降2调整连接权重以减少误差更新权重3更新连接权重以优化模型常见的神经网络模型卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络处理图像数据处理序列数据，如文本和语音生成新数据，如图像和文本卷积神经网络卷积层池化层全连接层提取局部特征降低特征维度进行分类或回归预测循环神经网络隐藏状态1保存历史信息输入2接收序列数据输出3生成预测结果长短期记忆网络记忆单元遗忘门存储长期信息控制遗忘信息输入门输出门控制输入信息控制输出信息注意力机制12权重加权对不同输入赋予不同权重根据权重对输入进行加权求和3输出产生最终的预测结果生成对抗网络生成器判别器生成新数据判别数据是否为真深度强化学习环境1提供反馈和奖励智能体2学习策略以最大化奖励动作3智能体采取行动以影响环境状态4环境的当前状态深度学习的应用领域计算机视觉中的深度学习人脸识别物体检测图像分割识别图像中的人脸识别图像中的物体并定位其位置将图像分割成不同的区域自然语言处理中的深度学习机器翻译文本分类12将一种语言翻译成另一种语言对文本进行分类，如情感分析和垃圾邮件过滤问答系统3回答用户提出的问题语音识别中的深度学习语音转文本将语音转换为文本语音合成将文本转换为语音深度学习在医疗健康领域的应用疾病诊断药物研发使用深度学习模型分析医疗影像，辅助医生诊断疾病使用深度学习模型加速药物研发过程深度学习在金融领域的应用12欺诈检测风险管理识别金融交易中的欺诈行为评估金融风险，制定风险管理策略3投资预测预测股票价格走势，辅助投资决策深度学习在领域的应robotics用路径规划导航规划机器人的运动路径帮助机器人自主导航控制控制机器人的动作深度学习的挑战和未来发展数据隐私模型可解释性保护用户数据隐私理解深度学习模型的决策过程模型鲁棒性提高深度学习模型的抗噪声能力数据集准备和预处理数据收集1收集高质量的数据数据清洗2去除数据中的噪声和异常值数据预处理3对数据进行标准化和归一化模型选择和超参数调整模型选择超参数调整选择适合任务的模型优化模型的超参数深度学习框架介绍入门TensorFlow安装TensorFlow1安装TensorFlow库构建模型2使用TensorFlow构建神经网络模型训练模型3使用训练数据训练模型评估模型4评估模型的性能入门PyTorch123张量操作模型构建训练和评估使用PyTorch进行张量操作使用PyTorch构建神经网络模型训练和评估PyTorch模型实践案例分享图像分类文本生成使用深度学习进行图像分类使用深度学习生成文本结论与展望深度学习已经取得了巨大的进步，并在许多领域取得了成功未来，深度学习将会继续发展，解决更复杂的问题，并为人类带来更多的福祉环节QA感谢您的参与！现在，我们进入问答环节，欢迎您提出任何问题。