《深度学习应用》课件

深度学习应用探索人工智能前沿技术及其在各领域的变革性应用课程概述基础知识深度学习原理和基本概念主流框架、等工具介绍TensorFlow PyTorch网络模型、、等核心架构CNN RNNGAN实际应用计算机视觉、自然语言处理等领域应用案例第一部分深度学习基础基本概念1深度学习定义和原理神经网络2结构和工作机制算法原理3前向与反向传播优化方法4防止过拟合技术什么是深度学习？机器学习子领域多层次特征学习借鉴人脑神经元工作方式自动提取数据中的抽象特征端到端学习从原始数据直接输出结果深度学习与传统机器学习的区别特征工程数据需求计算资源传统人工设计特征传统较少数据传统一般计算能力深度自动学习特征深度需大量数据深度高性能计算神经网络基础输出层1提供最终预测结果隐藏层2提取高级特征表示输入层3接收原始数据人工神经网络模拟人脑神经元连接方式，通过层级结构处理信息激活函数Sigmoid TanhReLU输出范围，早期常输出范围，中心，解决梯度0,1-1,1max0,x用化消失LeakyReLU负值区域有小斜率前向传播与反向传播前向传播计算误差1从输入到输出计算预测值与真实标签比较得到损失2参数更新反向传播43根据梯度调整网络权重误差反向传递计算梯度损失函数均方误差MSE回归问题常用损失函数交叉熵损失分类问题首选损失函数Hinge Loss支持向量机中的损失函数Huber Loss对异常值更鲁棒的损失函数优化算法梯度下降最基础的优化方法随机梯度下降每次使用单个样本更新小批量梯度下降每次使用一批样本进阶优化器、、等Adam RMSpropAdagrad过拟合与欠拟合欠拟合正常拟合过拟合模型过于简单模型复杂度适中模型过于复杂训练集表现差泛化能力强仅记忆训练数据正则化技术正则化批量归一化Dropout L1/L2训练时随机丢弃神经元添加权重惩罚项标准化层间激活值提前停止验证误差上升时停止第二部分深度学习框架主流深度学习框架提供了高效开发环境，简化模型构建和训练过程常用深度学习框架概述框架开发者特点完整生态系统TensorFlow Google动态计算图PyTorch Facebook社区用户友好接口Keras/Google多语言MXNet AmazonAPI简介TensorFlow1Google开发的开源框架年发布，目前最流行框架之一20152静态计算图架构引入即时执行模式TF

2.03TensorBoard可视化训练过程和网络结构可视化4部署灵活性高支持云、移动和嵌入式设备简介PyTorch开发的开源框架动态计算图Facebook基于库开发更符合编程习惯Torch Python研究友好良好社区支持灵活架构适合原型设计快速发展的生态系统简介Keras高级快速原型设计多后端支持API简洁的深度学习接口几行代码构建复杂模型可使用等作为后端TensorFlow框架选择建议入门学习研究探索选择，简单易用灵活性佳Keras PyTorch12特定场景43工业部署根据项目需求选择专用框架生态完善TensorFlow第三部分卷积神经网络（）CNN基本原理1局部连接和权重共享核心组件2卷积层、池化层、全连接层经典模型

3、、等LeNet AlexNetVGG视觉应用4图像分类、目标检测等基本原理CNN局部感受野关注图像局部区域权重共享降低参数数量多层次特征低层次到高层次表示平移不变性对位置变化不敏感架构详解CNN全连接层1整合特征进行分类池化层2降维并保留主要特征卷积层3提取局部特征卷积神经网络通过多层次结构自动提取层级化特征表示经典模型CNN LeNet-511998年提出开创性工作Yann LeCun2手写数字识别数据集上表现出色MNIST35层结构个卷积层和个全连接层234CNN奠基石现代基本框架基础CNN经典模型CNN AlexNet2012发表年份8网络层数5卷积层数量

16.4%错误率AlexNet在ImageNet挑战中以显著优势获胜，标志深度学习革命开始经典模型CNN VGGNet牛津大学组开发VGG年提出2014简洁统一架构卷积核堆叠设计3x3深度探索层深度网络16-19强大特征提取迁移学习广泛应用经典模型CNN GoogLeNet模块网络深度参数效率Inception多尺度特征提取层深度结构仅有万参数22500经典模型CNN ResNet残差连接超深架构1解决深层网络梯度问题最深可达层1522广泛影响性能突破43现代基础架构错误率低于人类CNN ImageNet在计算机视觉中的应用CNN图像分类目标检测图像分割识别图像主体类别定位多个物体位置像素级别分类图像生成创建新的图像内容第四部分循环神经网络（）RNN基本原理1引入时序记忆能力变种发展2LSTM和GRU解决长依赖双向结构3捕获上下文信息序列应用4文本、语音、时间序列基本原理RNN序列处理隐状态传递参数共享循环连接处理变长输入序列保存历史信息各时间步使用相同权重当前状态依赖先前状态长短期记忆网络（）LSTM长期记忆解决问题门控机制细胞状态保存长期信息缓解梯度消失和爆炸输入门、遗忘门、输出门门控循环单元（）GRU简化版本LSTM年由等人提出2014Cho两个门控单元更新门和重置门更少参数计算效率高于LSTM性能相当多数任务与效果相近LSTM在自然语言处理中的应用RNN机器翻译情感分析语音识别文本生成序列到序列模型文本情绪识别音频转文本创作文章和对话第五部分生成对抗网络（）GAN对抗训练生成器零和博弈过程判别器创造逼真样本区分真假样本基本原理GAN随机噪声输入生成假样本1生成器起点生成器创造图像2反馈调整真假样本判别43双方不断优化判别器评估真实性的训练过程GAN固定判别器训练生成器提高生成样本质量固定生成器训练判别器提高判别能力交替迭代训练均衡是训练目标Nash模式崩溃处理多样性与质量平衡常见变体GAN多种变体针对不同应用场景，解决原始的稳定性和多样性问题GAN GAN在图像生成中的应用GAN人脸生成风格迁移超分辨率逼真人脸合成艺术风格转换低分辨率图像增强图像修复填补图像缺失部分第六部分深度强化学习环境交互学习通过反馈信号指导行为探索与利用平衡新行为尝试与最优策略应用状态动作奖励--强化学习核心元素价值与策略学习两种主要学习方法强化学习基础策略优化1寻找最优决策规则值函数估计2评估状态和动作价值环境模型3理解动作结果和奖励马尔可夫决策过程4问题的数学框架深度网络（）Q DQN学习扩展经验回放目标网络Q使用深度网络近似值存储历史经验随机采样稳定训练的双网络结构Q成功结合深度学习与强化学习，在游戏中取得超人类表现DQN Atari策略梯度方法1直接优化策略无需值函数估计2随机策略支持输出动作概率分布3处理连续动作适合机器人控制等任务4高方差挑战训练不稳定性问题方法Actor-Critic网络优势函数Critic评估动作价值降低方差提高稳定性网络结合两种方法Actor学习策略函数兼具策略梯度和值函数优点2314深度强化学习在游戏和机器人控制中的应用机器人控制自动驾驶AlphaGo击败世界冠军的围棋复杂运动技能学习策略优化与决策AI第七部分深度学习在计算机视觉中的应用图像分类1识别图像主体类别目标检测2定位多个物体位置图像分割3像素级别分类人脸识别4身份验证与识别图像分类1000+95%+ImageNet类别顶级模型准确率50+2012主流网络架构深度学习突破年份图像分类是计算机视觉基础任务，深度学习已超越人类表现目标检测R-CNN系列区域提议+分类YOLO系列单阶段高速检测SSD模型多尺度特征检测Transformer检测器注意力机制检测图像分割全景分割实例分割结合语义和实例分割语义分割区分同类不同实例像素级类别标注人脸识别人脸检测定位图像中的人脸人脸对齐标准化人脸姿态特征提取编码人脸关键特征身份匹配特征比对确认身份第八部分深度学习在自然语言处理中的应用文本分类命名实体识别机器翻译问答系统其他NLP任务自然语言处理是深度学习最活跃的应用领域之一，变革传统语言技术文本分类情感分析文本情绪极性判断主题分类文档类别识别意图识别用户查询目的判断垃圾信息过滤识别不良内容命名实体识别任务描述主流方法应用场景识别文本中的专有名词架构信息提取与知识图谱BiLSTM-CRF机器翻译编码器处理中间表示1理解源语言句子语言无关语义编码2注意力机制解码器生成43对齐源语言和目标语言生成目标语言句子问答系统问题理解分析用户查询意图检索相关信息从知识库获取答案生成候选答案排序可能答案答案表述自然语言生成回复第九部分深度学习在其他领域的应用深度学习正在改变众多传统行业，带来新的技术革命和应用可能语音识别语音预处理声学模型语言模型降噪和特征提取音素识别词序列概率估计解码器生成最终转录文本推荐系统协同过滤基于相似用户行为推荐内容推荐基于项目特征匹配混合推荐结合多种推荐策略序列推荐考虑用户行为时序医疗诊断深度学习在医学图像分析领域准确率已接近或超过专业医生水平金融预测市场预测风险评估投资组合股票价格走势分析信贷风险和欺诈检测资产配置优化深度学习的未来展望通用人工智能1跨领域学习与迁移可解释AI2理解黑盒决策过程低资源学习3小样本和自监督学习神经符号结合4整合逻辑推理与学习高效计算5节能硬件与算法总结与讨论深度学习变革多领域计算机视觉、、强化学习等NLP技术挑战仍存数据需求大、可解释性差道德伦理考量隐私保护、安全问题未来发展无限与各行业深度融合。