《深度學(xué)習(xí)算法》課件

深度學(xué)習(xí)算法人工智能的核心技術(shù)課程概述1課程目標(biāo)掌握深度學(xué)習(xí)算法原理2學(xué)習(xí)內(nèi)容從基礎(chǔ)到前沿技術(shù)評估方式第一部分：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1理論基礎(chǔ)數(shù)學(xué)與概念2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與功能3優(yōu)化技術(shù)訓(xùn)練方法什么是深度學(xué)習(xí)？定義多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別自動特征提取能力歷史發(fā)展從感知機(jī)到深度網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的核心概念1表示學(xué)習(xí)自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表示2層次結(jié)構(gòu)多層次特征提取3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)計(jì)算單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)元模型模擬生物神經(jīng)元激活函數(shù)引入非線性變換前向傳播信息從輸入到輸出流動深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)線性代數(shù)矩陣運(yùn)算1概率論不確定性建模2優(yōu)化理論參數(shù)尋優(yōu)3損失函數(shù)均方誤差回歸問題常用交叉熵分類問題最優(yōu)其他常用損失函數(shù)特定任務(wù)專用優(yōu)化算法梯度下降法基礎(chǔ)優(yōu)化方法隨機(jī)梯度下降提高計(jì)算效率動量方法加速收斂過程反向傳播算法原理誤差反向傳遞計(jì)算圖表示計(jì)算過程鏈?zhǔn)椒▌t梯度計(jì)算基礎(chǔ)過擬合與正則化L1正則化產(chǎn)生稀疏解L2正則化權(quán)重衰減Dropout隨機(jī)失活神經(jīng)元批量歸一化原理標(biāo)準(zhǔn)化層激活值優(yōu)勢加速訓(xùn)練，提高泛化實(shí)現(xiàn)方法在前向傳播中插入第二部分：深度學(xué)習(xí)算法從基礎(chǔ)到高級架構(gòu)的算法探索前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1結(jié)構(gòu)層與層之間單向連接2特點(diǎn)無環(huán)圖結(jié)構(gòu)3應(yīng)用場景分類與回歸基礎(chǔ)任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）概述基本原理局部感受野結(jié)構(gòu)組成卷積層+池化層+全連接層優(yōu)勢適合處理網(wǎng)格數(shù)據(jù)CNN的核心操作卷積操作特征提取池化操作降維處理全連接層分類決策經(jīng)典CNN架構(gòu)1LeNet-5手寫數(shù)字識別先驅(qū)2AlexNet深度學(xué)習(xí)革命起點(diǎn)3VGGNet簡潔統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)進(jìn)階CNN架構(gòu)更深、更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）概述基本原理序列處理1結(jié)構(gòu)特點(diǎn)帶有記憶單元2應(yīng)用領(lǐng)域時(shí)序數(shù)據(jù)3長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)構(gòu)含三個門控單元門控機(jī)制控制信息流動優(yōu)勢解決長期依賴問題門控循環(huán)單元（GRU）結(jié)構(gòu)簡化的LSTM與LSTM的比較更少參數(shù)，相似效果應(yīng)用場景資源受限環(huán)境自編碼器原理無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)類型堆疊、稀疏、去噪應(yīng)用降維、特征提取變分自編碼器（VAE）1生成能力創(chuàng)造新樣本2結(jié)構(gòu)編碼器+解碼器+潛變量3理論基礎(chǔ)變分推斷生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）1訓(xùn)練過程零和博弈2生成器與判別器相互對抗學(xué)習(xí)3基本原理生成式對抗GAN的變體1DCGAN深度卷積GAN2CycleGAN無配對樣本轉(zhuǎn)換3StyleGAN高質(zhì)量人臉生成深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念智能體與環(huán)境交互Q-learning價(jià)值函數(shù)學(xué)習(xí)策略梯度方法直接優(yōu)化策略注意力機(jī)制自注意力序列內(nèi)元素關(guān)聯(lián)多頭注意力并行注意力計(jì)算Transformer架構(gòu)完全基于注意力的網(wǎng)絡(luò)第三部分：深度學(xué)習(xí)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用圖像分類識別圖像內(nèi)容目標(biāo)檢測定位并識別物體圖像分割像素級別分類自然語言處理應(yīng)用文本分類情感分析、主題識別命名實(shí)體識別識別文本中特定實(shí)體機(jī)器翻譯語言間自動轉(zhuǎn)換語音識別與合成語音轉(zhuǎn)文本識別口語內(nèi)容文本轉(zhuǎn)語音生成自然語音語音增強(qiáng)降噪與清晰度提升推薦系統(tǒng)協(xié)同過濾基于用戶行為內(nèi)容基礎(chǔ)推薦基于項(xiàng)目特征深度學(xué)習(xí)推薦模型融合多源數(shù)據(jù)醫(yī)療診斷醫(yī)學(xué)圖像分析CT/MRI診斷1疾病預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)評估2藥物發(fā)現(xiàn)分子設(shè)計(jì)3自動駕駛1環(huán)境感知識別道路與障礙物2路徑規(guī)劃生成最優(yōu)行駛路線3決策控制執(zhí)行駕駛動作金融應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)評估信用評分欺詐檢測異常交易識別量化交易自動化投資決策游戲與人工智能2016AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍1000+強(qiáng)化學(xué)習(xí)游戲超人類表現(xiàn)24/7游戲角色智能NPC行為第四部分：深度學(xué)習(xí)實(shí)踐工具與框架開發(fā)環(huán)境1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備預(yù)處理2模型構(gòu)建架構(gòu)設(shè)計(jì)3訓(xùn)練優(yōu)化參數(shù)調(diào)整4部署應(yīng)用實(shí)際使用5深度學(xué)習(xí)框架主流深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗去除噪聲與異常值特征工程提取有效特征數(shù)據(jù)增強(qiáng)擴(kuò)充訓(xùn)練樣本模型訓(xùn)練技巧1學(xué)習(xí)率調(diào)整動態(tài)變化策略2批量大小選擇平衡效率與精度3早停法防止過擬合超參數(shù)調(diào)優(yōu)網(wǎng)格搜索窮舉參數(shù)組合隨機(jī)搜索隨機(jī)采樣參數(shù)貝葉斯優(yōu)化智能搜索策略模型評估常見模型評估指標(biāo)及其重要性模型解釋性可視化技術(shù)觀察網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部LIME局部可解釋性SHAP值特征貢獻(xiàn)分析遷移學(xué)習(xí)1領(lǐng)域適應(yīng)跨領(lǐng)域應(yīng)用2微調(diào)技術(shù)調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型3預(yù)訓(xùn)練模型利用已有知識模型壓縮與加速量化減少參數(shù)位寬剪枝移除冗余連接知識蒸餾小模型學(xué)習(xí)大模型分布式訓(xùn)練數(shù)據(jù)并行多設(shè)備同步處理1模型并行模型分割到多設(shè)備2混合并行策略綜合優(yōu)勢方法3第五部分：前沿技術(shù)與未來趨勢探索人工智能的發(fā)展前沿大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型1BERT雙向編碼器表示2GPT系列生成式預(yù)訓(xùn)練3T5文本到文本轉(zhuǎn)換少樣本學(xué)習(xí)元學(xué)習(xí)學(xué)會如何學(xué)習(xí)對比學(xué)習(xí)相似性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)充有限樣本自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練任務(wù)設(shè)計(jì)自動生成監(jiān)督信號對比學(xué)習(xí)框架學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表示應(yīng)用案例減少標(biāo)注依賴神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）搜索空間設(shè)計(jì)定義候選架構(gòu)搜索策略優(yōu)化搜索過程效率優(yōu)化減少計(jì)算開銷聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)本地?cái)?shù)據(jù)不共享通信效率減少數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用場景醫(yī)療、金融等敏感領(lǐng)域圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1圖卷積網(wǎng)絡(luò)處理節(jié)點(diǎn)間關(guān)系2圖注意力網(wǎng)絡(luò)權(quán)重化鄰居信息3應(yīng)用領(lǐng)域社交網(wǎng)絡(luò)、分子結(jié)構(gòu)神經(jīng)符號AI1復(fù)雜推理任務(wù)結(jié)合邏輯規(guī)則2可解釋性增強(qiáng)透明決策過程3符號推理與深度學(xué)習(xí)結(jié)合互補(bǔ)優(yōu)勢量子機(jī)器學(xué)習(xí)量子計(jì)算基礎(chǔ)量子比特與疊加量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子門電路潛在優(yōu)勢處理指數(shù)增長問題AI倫理與安全偏見與公平性減少算法歧視1隱私保護(hù)數(shù)據(jù)安全2魯棒性抵抗攻擊3綠色AI能效優(yōu)化減少能源消耗可持續(xù)計(jì)算環(huán)保算法設(shè)計(jì)環(huán)境影響評估碳排放測量深度學(xué)習(xí)的未來展望多模態(tài)學(xué)習(xí)整合不同類型數(shù)