《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)簡介1AI2機器學(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)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)和識別復(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)勢和局限性優(yōu)勢強大的學(xué)習(xí)能力自動特征提取適應(yīng)性強局限性數(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，進行計算，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)測二分類問題，將結(jié)果映射到0或1支持向量機分類模型通過尋找最優(yōu)超平面來實現(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)進行學(xué)習(xí)。聚類算法分組將數(shù)據(jù)點劃分為不同的組，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識別異常識別數(shù)據(jù)集中與其他數(shù)據(jù)點明顯不同的數(shù)據(jù)點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輸入數(shù)據(jù)進行特征提取池化層降維對特征圖進行降維，減少計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)擅長處理有時間順序關(guān)系的數(shù)據(jù)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)長距離依賴能夠記憶更長時間的信息，解決梯度消失問題門控循環(huán)單元簡化結(jié)構(gòu)相較于LSTM，GRU結(jié)構(gòu)更簡單，但功能類似7.深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用圖像分類識別圖片內(nèi)容目標(biāo)檢測定位圖片中的目標(biāo)語義分割像素級識別圖片內(nèi)容圖像分類識別類別將圖片分類到不同的類別，如貓，狗，汽車等目標(biāo)檢測定位目標(biāo)在圖片中定位目標(biāo)并識別目標(biāo)類別語義分割像素級識別對圖片中的每個像素進行分類，生成像素級的標(biāo)簽8.深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用文本分類對文本進行分類機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別類別將文本分類到不同的類別，如新聞，體育，娛樂等機器翻譯語言轉(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)自動回答根據(jù)用戶的問題，從知識庫中找到答案9.深度強化學(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用于建模和解決智能體在環(huán)境中進行決策的問題Q學(xué)習(xí)價值函數(shù)學(xué)習(xí)一個價值函數(shù)，用來評估不同狀態(tài)和動