深度學(xué)習(xí)介紹課件

深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)之一，它模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)過(guò)程。本課程將全面介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、發(fā)展歷程、核心算法和前沿應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)的歷史發(fā)展11943年McCulloch和Pitts提出了人工神經(jīng)元模型，奠定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。21986年Hinton等人提出反向傳播算法，解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練問(wèn)題。32006年Hinton提出深度信念網(wǎng)絡(luò)，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)的興起。42012年AlexNet在ImageNet競(jìng)賽中取得突破性成果，深度學(xué)習(xí)進(jìn)入快速發(fā)展期。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)神經(jīng)元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本計(jì)算單元，模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能。突觸神經(jīng)元之間的連接，用權(quán)重表示連接強(qiáng)度。激活函數(shù)引入非線性，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)輸入層接收外部數(shù)據(jù)，將特征傳遞給網(wǎng)絡(luò)。隱藏層處理來(lái)自前一層的信息，提取高級(jí)特征。輸出層產(chǎn)生最終結(jié)果，如分類或回歸預(yù)測(cè)。單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型感知機(jī)最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只能解決線性可分問(wèn)題。邏輯回歸用于二分類問(wèn)題，輸出概率值。softmax回歸邏輯回歸的多分類擴(kuò)展，用于多類別分類。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型1輸出層2隱藏層N3隱藏層24隱藏層15輸入層多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)堆疊多個(gè)隱藏層，可以學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。激活函數(shù)的類型與選擇不同激活函數(shù)有各自的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，選擇合適的激活函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能至關(guān)重要。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程數(shù)據(jù)準(zhǔn)備收集、清洗、預(yù)處理數(shù)據(jù)集。模型定義設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，初始化參數(shù)。前向傳播計(jì)算預(yù)測(cè)輸出。反向傳播計(jì)算梯度，更新參數(shù)。誤差反向傳播算法1計(jì)算輸出誤差2反向傳播誤差3計(jì)算各層梯度4更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)反向傳播算法是深度學(xué)習(xí)的核心，它高效地計(jì)算梯度并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。梯度下降優(yōu)化算法批量梯度下降使用整個(gè)數(shù)據(jù)集計(jì)算梯度，更新穩(wěn)定但速度慢。隨機(jī)梯度下降每次使用單個(gè)樣本，更新快但不穩(wěn)定。小批量梯度下降折中方案，平衡了計(jì)算效率和更新穩(wěn)定性。過(guò)擬合與欠擬合問(wèn)題欠擬合模型太簡(jiǎn)單，無(wú)法捕捉數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。適當(dāng)擬合模型復(fù)雜度適中，能夠很好地泛化。過(guò)擬合模型過(guò)于復(fù)雜，學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。正則化技術(shù)與應(yīng)對(duì)Dropout隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元，防止過(guò)度依賴特定特征。L2正則化添加權(quán)重平方和懲罰項(xiàng)，限制模型復(fù)雜度。早停監(jiān)控驗(yàn)證集性能，及時(shí)停止訓(xùn)練避免過(guò)擬合。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述局部連接每個(gè)神經(jīng)元只與輸入數(shù)據(jù)的一個(gè)局部區(qū)域相連。權(quán)值共享同一個(gè)特征圖內(nèi)的神經(jīng)元共享相同的權(quán)重。多層結(jié)構(gòu)通過(guò)多層卷積和池化，逐步提取高級(jí)特征。卷積層和池化層卷積層使用卷積核提取局部特征，如邊緣、紋理等。池化層降低特征圖分辨率，提高模型的平移不變性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型1LeNet-51998年，用于手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的開(kāi)創(chuàng)性CNN模型。2AlexNet2012年，在ImageNet競(jìng)賽中取得突破性進(jìn)展。3VGGNet2014年，探索了網(wǎng)絡(luò)深度對(duì)性能的影響。4ResNet2015年，引入殘差連接，解決深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問(wèn)題。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介輸入序列處理變長(zhǎng)輸入序列，如文本或時(shí)間序列數(shù)據(jù)。隱狀態(tài)記憶歷史信息，捕捉序列的時(shí)間依賴關(guān)系。循環(huán)連接同一層的神經(jīng)元在不同時(shí)間步之間共享參數(shù)。LSTM和GRU模型LSTM長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)門(mén)控機(jī)制解決長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。GRU門(mén)控循環(huán)單元，LSTM的簡(jiǎn)化版本，參數(shù)更少但效果相當(dāng)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)生成器學(xué)習(xí)生成逼真的虛假樣本。判別器學(xué)習(xí)區(qū)分真實(shí)樣本和生成樣本。對(duì)抗訓(xùn)練生成器和判別器相互博弈，不斷提高各自能力。自編碼器結(jié)構(gòu)與應(yīng)用1輸入數(shù)據(jù)2編碼器3潛在表示4解碼器5重構(gòu)輸出自編碼器通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)壓縮數(shù)據(jù)，可用于降維、特征學(xué)習(xí)和生成模型。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)與聚類K-means基于距離的經(jīng)典聚類算法。層次聚類構(gòu)建數(shù)據(jù)點(diǎn)的層次結(jié)構(gòu)。DBSCAN基于密度的聚類算法，可發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇。強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理智能體學(xué)習(xí)做出決策的主體。環(huán)境智能體所處的外部世界。狀態(tài)環(huán)境的當(dāng)前情況。動(dòng)作智能體可以執(zhí)行的操作。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)展12013年DeepMind提出DQN，實(shí)現(xiàn)了Atari游戲的端到端學(xué)習(xí)。22016年AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍，展示了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的潛力。32017年OpenAI開(kāi)發(fā)出能在Dota2中擊敗職業(yè)選手的AI。42019年AlphaStar在星際爭(zhēng)霸II中達(dá)到大師級(jí)水平。詞嵌入技術(shù)與應(yīng)用Word2Vec基于上下文預(yù)測(cè)的詞嵌入模型。GloVe結(jié)合全局統(tǒng)計(jì)信息的詞嵌入方法。FastText考慮子詞信息的詞嵌入模型。預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型ELMo深層雙向語(yǔ)言模型。BERT基于Transformer的雙向編碼表示。GPT基于Transformer的生成式預(yù)訓(xùn)練模型。XLNet廣義自回歸預(yù)訓(xùn)練方法。遷移學(xué)習(xí)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)利用源域知識(shí)提高目標(biāo)域?qū)W習(xí)效果。適用于數(shù)據(jù)稀缺場(chǎng)景。聯(lián)邦學(xué)習(xí)多方在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)作訓(xùn)練模型。適用于數(shù)據(jù)敏感場(chǎng)景。深度學(xué)習(xí)硬件加速GPU圖形處理器，適合并行計(jì)算。TPU張量處理單元，專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)。FPGA現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列，可定制化加速。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)模型輕量化開(kāi)發(fā)更高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，降低計(jì)算和存儲(chǔ)需求。可解釋性研究提高深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性和可信性。自監(jiān)督學(xué)習(xí)利用大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)有用的表示。多模態(tài)學(xué)習(xí)融合不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本和語(yǔ)音。深度學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)已在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、醫(yī)療診斷和自動(dòng)駕駛等眾多領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與展望數(shù)據(jù)依賴如何在小數(shù)據(jù)集上獲得好的性能？泛化能力如何提高模型在未見(jiàn)過(guò)的場(chǎng)景中的表現(xiàn)？對(duì)抗攻擊如何增強(qiáng)模型對(duì)惡意輸入的魯棒性？能