什么是深度学习？初学者的教程

深度学习神秘：综合指南

Deep learning, a powerful subset of machine learning, empowers computers to learn from examples, mirroring human learning.想象一下，教计算机识别猫 - 而不是明确定义特征，而是显示了无数的猫图像。计算机自主识别常见模式并学会识别猫。这是深度学习的核心原则。

从技术上讲，深度学习利用了人造神经网络，灵感来自人类大脑的结构。这些网络包含互连的节点（神经元），这些节点（神经元）依次处理信息。越多的层，“更深”的网络，可以学习日益复杂的模式和复杂任务的执行。

The Brain-Inspired Architecture of Neural Networks

从机器学习到深度学习：范式转变

机器学习本身是人工智能（AI）的分支，使计算机能够从数据中学习并做出决策而无需明确的编程。它涵盖了各种技术，允许系统识别模式，预测结果并随着时间的推移提高性能。深度学习通过自动化以前需要人类专业知识的任务来扩展机器学习。

深度学习通过使用三个或三个或更多层的神经网络来区分自己。这些网络试图模仿人类大脑的功能，从广泛的数据集中学习。

The Crucial Role of Feature Engineering

功能工程涉及从原始数据中选择，转换或创建最相关的变量（功能），以用于机器学习模型。例如，在天气预测中，原始数据可能包括温度，湿度和风速。功能工程确定哪些变量是最预测的，并将其转换为最佳模型性能（例如，将华氏度转换为摄氏）。

传统的机器学习通常需要手动和耗时的功能工程，需要域专业知识。深度学习的一个关键优势是它可以自动从原始数据中学习相关功能，从而最大程度地减少手动干预。

深度学习的意义

深度学习的主导地位源于几个关键优势：

• Unstructured Data Handling: Deep learning models readily process unstructured data, unlike models trained on structured data, saving time and resources in data standardization.
• Large Data Processing: GPUs enable deep learning models to process massive datasets at remarkable speeds.
• High Accuracy: Deep learning consistently delivers highly accurate results in computer vision, natural language processing (NLP), and audio processing.
• Automated Pattern Recognition: Unlike many models requiring human intervention, deep learning models automatically detect diverse patterns.

本指南深入研究了深度学习的核心概念，为您的AI职业做好了准备。对于实践练习，请考虑我们的“ python中深度学习介绍”课程。

基本深度学习概念

在探索深度学习算法和应用之前，了解其基础概念至关重要。 This section introduces the building blocks: neural networks, deep neural networks, and activation functions.

神经网络

Deep learning's core is the artificial neural network, a computational model inspired by the human brain.这些网络由互连的节点（“神经元”）组成，它们协作处理信息并做出决策。与大脑的专业区域类似，神经网络具有专用于特定功能的层。

深神经网络

“深”神经网络在输入和输出之间以其多层为特色。这个深度允许学习高度复杂的特征和更准确的预测。深度是深度学习的名称及其在解决复杂问题方面的力量的来源。

Activation Functions

激活功能充当神经网络中的决策者，确定哪些信息将继续前往下一层。这些功能引入了复杂性，使网络能够从数据中学习并做出细微的决策。

深度学习的功能如何

深度学习采用特征提取来识别同一标签中的类似特征，并使用决策边界对特征进行准确分类。在猫/狗分类器中，该模型提取了眼睛形状，面部结构和身体形状等特征，然后将它们分为不同的类别。

深度学习模型利用深度神经网络。简单的神经网络具有输入层，隐藏层和输出层。深度学习模型具有多个隐藏层，每层增加了精度。

简单的神经网络插图

Input layers receive raw data, passing it to hidden layer nodes.隐藏层根据目标信息对数据点进行分类，从而逐渐缩小范围以产生准确的预测。输出层使用隐藏的图层信息来选择最可能的标签。

人工智能，机器学习和深度学习：层次结构

解决一个共同的问题：深入学习一种人工智能的形式吗？答案是肯定的。深度学习是机器学习的一个子集，这又是AI的子集。

AI，ML和DL之间的关系

AI aims to create intelligent machines mimicking or surpassing human intelligence. AI利用机器学习和深度学习方法来完成人为任务。深度学习是最先进的算法，是AI决策能力的关键组成部分。

深度学习的应用

Deep learning powers numerous applications, from Netflix movie recommendations to Amazon warehouse management systems.

计算机视觉

计算机视觉（CV）用于自动驾驶汽车中，以避免对象检测和碰撞，以及面部识别，姿势估计，图像分类和异常检测。

通过深度学习为动力的面部识别

自动语音识别（ASR）

ASR在智能手机中无处不在，由“嘿，google”或“ hi，siri”之类的语音命令激活。它也用于文本到语音，音频分类和语音活动检测。

语音模式识别

生成的AI

生成的AI，以Cryptopunks NFTS和OpenAI的GPT-4型号（为ChatGpt供电）的创建来说明，生成合成艺术，文本，视频和音乐。

生成艺术

翻译

Deep learning facilitates language translation, photo-to-text translation (OCR), and text-to-image translation.

语言翻译

时间序列预测

深度学习预测市场崩溃，股票价格和天气模式，对于金融和其他行业至关重要。

时间序列预测

自动化和机器人技术

Deep learning automates tasks, such as warehouse management and robotic control, even enabling AI to outperform human players in video games.

由深度学习控制的机器人手臂

客户反馈分析

深度学习流程客户反馈和权力聊天机器人应用程序无缝客户服务。

客户反馈分析

生物医学应用

Deep learning aids in cancer detection, drug development, anomaly detection in medical imaging, and medical equipment assistance.

分析DNA序列

深度学习模型：分类学

本节探讨了各种深度学习模型及其功能。

监督学习

监督学习使用标记的数据集来训练模型进行分类或预测。该数据集包括功能和目标标签，从而使算法可以最大程度地减少预测标签和实际标签之间的差异来学习。 This includes classification and regression problems.

分类

分类算法根据提取的特征对数据进行分类。示例包括Resnet50（图像分类）和BERT（文本分类）。

分类

回归

回归模型通过学习输入和输出变量之间的关系来预测结果。它们用于预测分析，天气预报和股票市场预测。 LSTM and RNN are popular regression models.

线性回归

无监督的学习

Unsupervised learning algorithms identify patterns in unlabeled datasets and create clusters.深度学习模型在没有人类干预的情况下学习隐藏的模式，通常在推荐系统中使用。应用包括物种分组，医学成像和市场研究。深嵌入聚类是一个常见模型。

数据聚类

加强学习（RL）

RL涉及通过反复试验从环境中学习行为的代理，从而最大程度地提高奖励。 RL用于自动化，自动驾驶汽车，游戏玩法和火箭着陆。

Reinforcement Learning Framework

生成对抗网络（GAN）

GAN使用两个神经网络（生成器和鉴别器）生成原始数据的合成实例。它们用于生成合成艺术，视频，音乐和文本。

生成对抗网络框架

图神经网络（GNNS）

GNN直接在图形结构上运行，用于大型数据集分析，建议系统和计算机视觉，用于节点分类，链接预测和聚类。

有向图

图网络

自然语言处理（NLP）和深度学习

NLP uses deep learning to enable computers to understand human language, processing speech, text, and images.传输学习通过使用最小数据的微调模型来增强NLP，以实现高性能。

NLP的子类别

先进的深度学习概念

Activation Functions

激活功能会产生输出决策边界，从而提高模型性能。他们将非线性引入网络。例如Tanh，Relu，Sigmoid，Linare，SoftMax和Swish。

激活功能图

损失功能

损耗函数衡量实际值和预测值之间的差异，跟踪模型性能。示例包括二进制跨透明镜，分类铰链，均方根误差，Huber和稀疏的分类跨透明拷贝。

反向传播

反向传播调节网络权重以最大程度地减少损耗函数，从而提高模型的准确性。

随机梯度下降

Stochastic gradient descent optimizes the loss function by iteratively adjusting weights using batches of samples, improving efficiency.

超参数

超参数是影响模型性能的可调参数，例如学习率，批处理大小和时代数量。

流行的深度学习算法

卷积神经网络（CNN）

CNNS有效地处理结构化数据（图像），在模式识别方面表现出色。

Convolutional Neural Network Architecture

复发性神经网络（RNN）

RNN通过将输出馈入输入来处理顺序数据，对时间序列分析和NLP有用。

复发性神经网络体系结构

长期短期内存网络（LSTMS）

LSTMS是解决消失的梯度问题的高级RNN，可以更好地保留顺序数据中的长期依赖性。

LSTM Architecture

深度学习框架：比较

存在几个深度学习框架，每个框架都有优点和缺点。这是一些最受欢迎的：

TensorFlow (TF)

TensorFlow是一个开源库，用于创建深度学习应用程序，支持CPU，GPU和TPU。它包括用于实验分析的张板，并整合了凯拉斯，以便于开发。

凯拉斯

Keras是一种用户友好的神经网络API，在多个后端（包括张量）上运行，促进了快速实验。

Pytorch

PyTorch is known for its flexibility and ease of use, popular among researchers.它使用张量进行快速计算，并支持GPU和TPU加速度。

结论

本指南提供了深入学习的全面概述，涵盖了其核心概念，应用程序，模型和框架。为了进一步学习您的学习，请考虑我们在Python Track中的深入学习或与R课程中的Keras进行深入学习。

以上是什么是深度学习？初学者的教程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！