《智慧之海深度學(xué)習(xí)》課件

《智慧之海深度學(xué)習(xí)》本課件將帶領(lǐng)您探索深度學(xué)習(xí)的奧秘，從基本概念到前沿應(yīng)用，揭開人工智能的神秘面紗。課程大綱1.深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)3.監(jiān)督學(xué)習(xí)4.無監(jiān)督學(xué)習(xí)1.深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介1AI2機(jī)器學(xué)習(xí)3深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是什么深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)和識(shí)別復(fù)雜模式。深度學(xué)習(xí)的歷史發(fā)展11950s人工神經(jīng)元模型21980s反向傳播算法32006深度信念網(wǎng)絡(luò)42012AlexNet圖像分類52016AlphaGo戰(zhàn)勝李世石深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)和局限性優(yōu)勢(shì)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力自動(dòng)特征提取適應(yīng)性強(qiáng)局限性數(shù)據(jù)依賴模型復(fù)雜可解釋性弱2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1人工神經(jīng)元2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)3激活函數(shù)人工神經(jīng)元模型人工神經(jīng)元模擬生物神經(jīng)元的功能，接收輸入，進(jìn)行計(jì)算，并輸出結(jié)果。常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)多層感知器最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由多層神經(jīng)元組成。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長(zhǎng)處理圖像數(shù)據(jù)，使用卷積層和池化層。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本和語音。激活函數(shù)1Sigmoid將輸入壓縮到0-1之間2ReLU非線性函數(shù)，避免梯度消失3.監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見的一種類型，模型通過學(xué)習(xí)標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。線性回歸線性模型利用一條直線來擬合數(shù)據(jù)之間的關(guān)系邏輯回歸分類模型用于預(yù)測(cè)二分類問題，將結(jié)果映射到0或1支持向量機(jī)分類模型通過尋找最優(yōu)超平面來實(shí)現(xiàn)分類4.無監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)。聚類算法分組將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為不同的組，使組內(nèi)的相似度高，組間的相似度低主成分分析降維將高維數(shù)據(jù)降維到低維空間，保留主要信息異常檢測(cè)識(shí)別異常識(shí)別數(shù)據(jù)集中與其他數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1卷積層2池化層3全連接層卷積層特征提取使用卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取池化層降維對(duì)特征圖進(jìn)行降維，減少計(jì)算量全連接層分類將提取的特征映射到不同的類別6.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1序列建模2長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)3門控循環(huán)單元序列建模處理序列數(shù)據(jù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長(zhǎng)處理有時(shí)間順序關(guān)系的數(shù)據(jù)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)距離依賴能夠記憶更長(zhǎng)時(shí)間的信息，解決梯度消失問題門控循環(huán)單元簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)相較于LSTM，GRU結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單，但功能類似7.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用圖像分類識(shí)別圖片內(nèi)容目標(biāo)檢測(cè)定位圖片中的目標(biāo)語義分割像素級(jí)識(shí)別圖片內(nèi)容圖像分類識(shí)別類別將圖片分類到不同的類別，如貓，狗，汽車等目標(biāo)檢測(cè)定位目標(biāo)在圖片中定位目標(biāo)并識(shí)別目標(biāo)類別語義分割像素級(jí)識(shí)別對(duì)圖片中的每個(gè)像素進(jìn)行分類，生成像素級(jí)的標(biāo)簽8.深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用文本分類對(duì)文本進(jìn)行分類機(jī)器翻譯將一種語言翻譯成另一種語言問答系統(tǒng)回答用戶提出的問題文本分類識(shí)別類別將文本分類到不同的類別，如新聞，體育，娛樂等機(jī)器翻譯語言轉(zhuǎn)換將一種語言翻譯成另一種語言，例如英語翻譯成中文問答系統(tǒng)自動(dòng)回答根據(jù)用戶的問題，從知識(shí)庫中找到答案9.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)1馬爾可夫決策過程2Q學(xué)習(xí)3深度Q網(wǎng)絡(luò)馬爾可夫決策過程決策模型一個(gè)用于建模和解決智能體在環(huán)境中進(jìn)行決策的問題Q學(xué)習(xí)價(jià)值函數(shù)學(xué)習(xí)一個(gè)價(jià)值函數(shù)，用來評(píng)估不同狀態(tài)和動(dòng)