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1.1 深度学习介绍

学习目标

• 目标
  • 知道深度学习与机器学习的区别
  • 了解神经网络的结构组成
  • 知道深度学习效果特点
• 应用
  • 无

区别

特征提取方面

• 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识
• 深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型，不需要人工设计特征提取环节。

深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分。因此，减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言领域(NLP)

深度学习应用场景

• 图像识别
  • 物体识别
  • 场景识别
  • 车型识别
  • 人脸检测跟踪
  • 人脸关键点定位
  • 人脸身份认证
• 自然语言处理技术
  • 机器翻译
  • 文本识别
  • 聊天对话
• 语音技术
  • 语音识别

深度学习代表算法-神经网络

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，它利用多层神经网络模型从大量数据中自动学习特征和模式，以执行复杂的任务。这些任务包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。以下是关于深度学习的详细介绍：

深度学习的基本概念

• 神经网络：深度学习的核心是人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），它由许多节点（或称为神经元）组成，这些节点按层次排列。每个神经元接收输入信号，经过激活函数处理后产生输出信号。
• 深度：所谓的“深度”指的是网络中有多个隐藏层。更多的层数意味着网络可以学习到更加抽象和复杂的特征表示。
• 参数学习：通过调整网络中的权重（weights）和偏置（biases），使得网络能够最小化预测结果与真实标签之间的误差。

主要组件

• 输入层：负责接收原始数据，如图像像素值、音频波形等。
• 隐藏层：包含一个或多个中间层，用于提取数据特征。每一层都应用线性变换（加权求和）和非线性激活函数来处理信息。
• 输出层：生成最终预测结果，对于分类问题通常是类别概率分布；对于回归问题则是连续值。
• 损失函数（Loss Function）：定义了预测值与实际值之间差异的度量标准，目的是指导模型如何改进其性能。
• 优化算法：如随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用来更新网络参数以降低损失函数值。
  正则化技术：为了防止过拟合，常用的技术包括 Dropout、L2 正则化等。

常见架构

• 卷积神经网络（CNN）：主要用于处理具有网格结构的数据，例如图像和视频。它们擅长捕捉空间局部相关性和平移不变性。
• 循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM 和 GRU）：适用于序列数据，如时间序列分析、文本生成等。它们能够记住过去的信息，并影响当前的输出。
• 自编码器（Autoencoder）：用于无监督学习，旨在重建输入数据本身，常用于降维、特征学习和异常检测。
• 生成对抗网络（GAN）：由两个部分构成——生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者相互对抗训练，用于生成逼真的合成数据。

应用场景

• 计算机视觉：如图像分类、目标检测、语义分割等。
• 自然语言处理（NLP）：如机器翻译、情感分析、问答系统等。
• 语音识别：将语音转换为文本。
• 推荐系统：根据用户行为提供个性化推荐。
• 医疗诊断：辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。

发展趋势

随着计算能力的提升（特别是 GPU 的广泛应用）、大数据集的可用性以及新算法的不断涌现，深度学习正在快速发展并取得突破性的成果。同时，研究者们也在探索更高效的架构设计、更好的泛化能力和更低的资源消耗，以便让深度学习技术能够在更多领域得到应用。

深度学习的工具和框架

为了简化开发流程并加速研究进展，出现了许多开源的深度学习库和平台：

• TensorFlow：由谷歌开发，支持分布式计算，拥有庞大的社区支持。
• PyTorch：来自Facebook AI Research，以其灵活性和动态图机制受到欢迎。
• Keras：提供了高层API接口，易于上手，可运行于 TensorFlow 或 Theano 之上。
• MXNet：亚马逊主推的框架，强调效率和扩展性。
• Caffe：专注于卷积神经网络，在早期的图像处理任务中表现出色。

总之，随着硬件性能的提升以及大数据时代的到来，深度学习已经成为解决复杂问题的强大工具。无论是学术界还是工业界，都在积极探索如何更好地利用这项技术创造价值

神经网络

人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。

其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入。

• 神经网络的特点
  • 每个连接都有个权值，同一层神经元之间没有连接
  • 神经元当中会含有激活函数
  • 最后的输出结果对应的层也称之为全连接层

神经网络是深度学习的重要算法，用途在图像（如图像的分类、检测）和自然语言处理（如文本分类、聊天等）

那么为什么设计这样的结构呢？首先从一个最基础的结构说起，神经元。以前也称之为感知机。神经元就是要模拟人的神经元结构。

一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接，从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。

神经网络理解案例

我们以票房预测的例子说明

输入影响票房的N个因素，这里举例四个因素，结果输出一个Y预测票房结果

为什么深度学习现在效果非常好

过去十多年，得益于数字社会的发展，积累了大量的数据。以前的一些算法到达了瓶颈期，它们无法适用于大量的数据。"大规模"一直推动深度学习的发展进步。不仅仅是数据量的大，算法模型规模越来越大等。

• 数据
• 计算
  • 训练网络需要GPU、TPU
• 算法
  • 一些创新，如ReLU激活函数