Lanson编程技术分享

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深度学习介绍

学习目标

  • 目标

    • 知道深度学习与机器学习的区别
    • 了解神经网络的结构组成
    • 知道深度学习效果特点
  • 应用

1.1.1 区别

 

1.1.1.1 特征提取方面

  • 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识
  • 深度学习通常由多个层组成,它们通常将更简单的模型组合在一起,通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型,不需要人工设计特征提取环节

深度学习算法试图从数据中学习高级功能,这是深度学习的一个非常独特的部分。因此,减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言领域

1.1.2 深度学习应用场景

  • 图像识别
    • 物体识别
    • 场景识别
    • 车型识别
    • 人脸检测跟踪
    • 人脸关键点定位
    • 人脸身份认证
  • 自然语言处理技术
    • 机器翻译
    • 文本识别
    • 聊天对话
  • 语音技术
    • 语音识别

1.1.3 深度学习代表算法-神经网络

1.1.3.1 神经网络

人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN)。是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层,输出层以及隐藏层。

 

其中每层的圆圈代表一个神经元,隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出,输入层的神经元只是输入。

  • 神经网络的特点
    • 每个连接都有个权值,同一层神经元之间没有连接
    • 神经元当中会含有激活函数
    • 最后的输出结果对应的层也称之为全连接层

神经网络是深度学习的重要算法,用途在图像(如图像的分类、检测)和自然语言处理(如文本分类、聊天等)

那么为什么设计这样的结构呢?首先从一个最基础的结构说起,神经元。以前也称之为感知机。神经元就是要模拟人的神经元结构。

 

一个神经元通常具有多个树突,主要用来接受传入信息;而轴突只有一条,轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接,从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。

1.1.3.2 神经网络理解案例

我们以票房预测的例子说明

 

输入影响票房的N个因素,这里举例四个因素,结果输出一个Y预测票房结果

1.1.4 为什么深度学习现在效果非常好

 

过去十多年,得益于数字社会的发展,积累了大量的数据。以前的一些算法到达了瓶颈期,它们无法适用于大量的数据。"大规模"一直推动深度学习的发展进步。不仅仅是数据量的大,算法模型规模越来越大等。

  • 数据
  • 计算
    • 训练网络需要GPU、TPU
  • 算法
    • 一些创新,如ReLU激活函数

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