什麼是深度學習？初學者的教程

深度學習神秘：綜合指南

深度學習，強大的機器學習子集，使計算機能夠從示例中學習，反映人類的學習。想像一下，教計算機識別貓 - 而不是明確定義特徵，而是顯示了無數的貓圖像。計算機自主識別常見模式並學會識別貓。這是深度學習的核心原則。

從技術上講，深度學習利用了人造神經網絡，靈感來自人類大腦的結構。這些網絡包含互連的節點（神經元），這些節點（神經元）依次處理信息。越多的層，“更深”的網絡，能夠學習日益複雜的模式和執行複雜的任務。

神經網絡的腦啟發架構

從機器學習到深度學習：範式偏移

機器學習，本身就是人工智能（AI）的分支，使計算機可以從數據中學習並在不明確編程的情況下學習。它涵蓋了各種技術，允許系統識別模式，預測結果並隨著時間的推移提高性能。深度學習通過自動化以前需要人類專業知識的任務來擴展機器學習。

深度學習通過使用具有三個或更多層的神經網絡來區分自己。這些網絡試圖模仿人大腦的功能，從廣泛的數據集中學習。

功能工程的關鍵作用

功能工程涉及從原始數據中選擇，轉換或創建最相關的變量（特徵）用於機器學習模型。例如，在天氣預測中，原始數據可能包括溫度，濕度和風速。功能工程確定哪些變量最為可預測性，並將其轉換為最佳模型性能。

傳統的機器學習通常需要手動和耗時的功能工程，需要域專業知識。 A key advantage of deep learning is its ability to automatically learn relevant features from raw data, minimizing manual intervention.

The Significance of Deep Learning

Deep learning's dominance stems from several key advantages:

• Unstructured Data Handling: Deep learning models readily process unstructured data, unlike models trained on structured data, saving time and resources in data標準化。
• 大數據處理： gpus使深度學習模型能夠以驚人的速度處理龐大的數據集。
• 高準確性：深度學習始終如一地提供高度準確的結果，在計算機視覺上，計算機視覺，自然的模型（NLP）和強大的模型。人類干預，深度學習模型會自動檢測到各種模式。

本指南深入研究深度學習的核心概念，為您為AI的職業做好準備。對於實踐練習，請考慮我們的“ python中深度學習介紹”課程。

基本深度學習概念

在探索深度學習算法和應用之前，了解其基本概念至關重要。本節介紹了構件：神經網絡，深神經網絡和激活功能。

神經網絡

深度學習的核心是人工神經網絡，這是一種受人腦啟發的計算模型。這些網絡由互連的節點（“神經元”）組成，它們協作處理信息並做出決策。與大腦的專業區域類似，神經網絡具有專門針對特定功能的層。

深神經網絡

a“深”神經網絡在輸入和輸出之間的多層層有所區別。這個深度允許學習高度複雜的特徵和更準確的預測。深度是深度學習的名稱的來源及其在解決複雜問題方面的力量。

激活功能

激活功能充當神經網絡中的決策者，確定哪些信息將繼續前往下一層。這些功能引入了複雜性，使網絡能夠從數據中學習並做出細微的決策。

深度學習功能如何

深度學習採用功能提取來識別同一標籤中的類似特徵，並使用決策邊界來準確地對特徵進行分類。在貓/狗分類器中，該模型提取了眼睛形狀，面部結構和身體形狀等特徵，然後將它們分為不同的類別。

深度學習模型利用深度神經網絡。簡單的神經網絡具有輸入層，隱藏層和輸出層。深度學習模型具有多個隱藏的層，每增加一層。

輸入層接收原始數據，將其傳遞到隱藏的圖層節點。隱藏層根據目標信息對數據點進行分類，從而逐漸縮小範圍以產生準確的預測。輸出層使用隱藏的圖層信息來選擇最可能的標籤。

人工智能，機器學習和深度學習：層次結構

解決一個共同的問題：深度學習一種人工智能的形式嗎？答案是肯定的。深度學習是機器學習的子集，反過來又是AI的子集。 DL

AI旨在創建模仿或超越人類智能的智能機器。 AI利用機器學習和深度學習方法來完成人為任務。深度學習，是最先進的算法，是AI決策能力的至關重要組成部分。

深度學習的應用

深度學習能力從Netflix Movie的建議到Amazon Warehouse Management Systems。除了面部識別，姿勢估計，圖像分類和異常檢測。

自動語音識別（ASR）

ASR無處不在，在智能手機中被激活，例如“嘿，google”或“ hi，siri”。它還用於文本到講話，音頻分類和語音活動檢測。

生成ai

生成的ai，以cryptopunks nfts和Openai的GPT-4型號（供電chatgpt）的創建為例，生成合成藝術，文本，視頻和音樂。

深度學習預測市場崩潰，股票價格和天氣模式，對金融和其他行業至關重要。

時間序列預測

自動化和機器人技術

深度學習會自動化任務，例如倉庫管理和機器人控制，甚至使AI甚至使AI在視頻遊戲中勝過人物。 src =“ https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/17416601606060946.jpg” alt =“什麼是深度學習？初學者的教程“/> 由深度學習控制的機器人臂

客戶反饋分析

深度學習過程客戶的反饋和powers chatbot chatbot應用程序的無縫客戶服務。

客戶反饋分析

生物醫學應用

深度學習有助於癌症檢測，藥物開發，醫療成像中的異常檢測和醫療設備幫助。

分析DNA序列

深度學習模型：分類法

本節探索各種深度學習模型及其功能。

有監督的學習算法通過最小化預測標籤和實際標籤之間的差異。 src =“ https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016344002.jpg” alt =“什麼是深度學習？初學者的教程“/> 分類

回歸

回歸模型通過學習輸入和輸出變量之間的關係來預測結果。它們用於預測分析，天氣預測，天氣預測和股票市場預測。LSTM和RNN是流行的回歸模型。 src =“ https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016593129.jpg” alt =“什麼是深度學習？ A Tutorial for Beginners " /> Linear Regression

Unsupervised Learning

Unsupervised learning algorithms identify patterns in unlabeled datasets and create clusters. Deep learning models learn hidden patterns without human intervention, often used in recommendation systems. Applications include species grouping, medical imaging, and market research. Deep embedded clustering is a common型號。

數據的聚類

加固學習（RL）

rl涉及通過試用和錯誤從環境中學習行為，最大化獎勵，最大化的獎勵。RL用於自動化，自動駕駛，自動駕駛汽車，遊戲，遊戲，陸地上的自動駕駛和pocket陸地，

強化學習框架

生成的對抗網絡（gans）

gans使用兩個神經網絡（生成器和歧視器）來生成原始數據的合成實例。 src =“ https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166016878556.jpg” alt =“什麼是深度學習？初學者的教程“/> 生成的對抗網絡框架

圖形神經網絡（GNNS）

gnns直接在圖形結構上運行，用於大型數據集分析，推薦系統和計算機視覺分類，鏈接預測，鏈接預測和計算機視覺，以及

有向圖

圖形網絡

自然語言處理（NLP）和深度學習

nlp使用深度學習來使計算機能夠理解人類語言，處理語音，文本和圖像。通過具有最小數據的高級數據來增強NLP的nlp，以實現高級表現，以實現高性能。

src =“ https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166017241722.jpg” alt =“什麼是深度學習？ NLP

先進的深度學習概念> 子類別的教程

激活功能

激活功能會產生輸出函數，從而產生輸出決策界限，改善網絡的非線性。

Activation Function Graph

Loss Function

The loss function measures the difference between actual and predicted values, tracking model performance. Examples include binary cross-entropy, categorical hinge, mean squared error, Huber, and sparse categorical cross-entropy.

Backpropagation

反向傳播調節網絡的重量以最大程度地減少損失功能，提高模型的準確性。

隨機梯度下降

隨機梯度下降通過使用樣品的批​​量迭代調整權重來優化損失功能，從而提高了效率。表現，例如學習率，批量的大小和時代的數量。

流行的深度學習算法

卷積神經網絡（CNNS）

cnns過程結構性數據（圖像）有效地，在模式識別方面出色。 src =“ https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166017531976.png” alt =“什麼是深度學習？初學者的教程“/> 卷積神經網絡體系結構

循環神經網絡（RNNS）

rnns通過將輸入饋入輸入，可用於時間序列分析和NLP。 src =“ https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166017647514.jpg” alt =“什麼是深度學習？初學者的教程“/> 經常性的神經網絡體系結構

長的短期內存網絡（LSTMS）

lstms是高級的RNN，可以解決消失的梯度問題，更好地保留長期依賴性，以順序數據。 src =“ https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174166017852098.jpg” alt =“什麼是深度學習？初學者的教程“/> LSTM架構

深度學習框架：一個比較

存在幾個深度學習框架，每個框架都有優勢和劣勢。這是一些最受歡迎的：

tensorflow（TF） trefters in Dibres in Dibly in Dibly in Duperiation to to to in Dibly in an instre of Suption in an Implate是一個開放式

CPU，GPU和TPU包括用於實驗分析的張板，並整合了KERAS以更容易開發。

keras

keras是一種用戶友好的神經網絡API以其靈活性和易用性而聞名，它在研究人員中很受歡迎。課程。

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