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  • 机器学习--深度学习

    一、说在前面

    今天主要了解了一下深度学习的背景和相关浅层的知识。深度学习的应用领域和相关的问题,老师为我们进行了介绍,算是一个开始深度学习的概括总览了。

    二、笔记

    深度学习
    1、深度学习的发展
        图像识别
        语音识别
        玩游戏

    深度学习获得发展的原因
    2、深度学习的核心思想
        感知机
        多层感知机
            多个神经元以全连接层次相连,这种网络称为前馈神经网络
        MPL困境
            目标函数通常为非凸函数,极容易陷入局部最优值,网络层数增多后,梯度消失或梯度爆炸问题
        机器学习VS深度学习
            特征的重要性
                机器学习:需要人工选区特征
                深度学习:自动学习有用特征
        非线性函数逼近
      
    3、典型的网络结构
        卷积神经网络(VGG/GoogleNet/AlexNet/ResNet)
            适合处理网格型数据
                在计算机视觉领域获得巨大成功:物体识别,图片分类,2维网格
            全连接网络并不适用于图像
                像素大:参数爆炸
                图像大小:1000*1000,第一层复杂度O(1,000,000)
            CNN:卷积
                稀疏连接,参数共享,等变表示
            CNN:池化
                对于局部转换不敏感,在局部节点进行操作,降采样
            CNN完整结构
                卷积层堆叠+全连接层
    
            LeNet5
    
            AlexNet
                数据增强
                    通过水平翻转、随机裁剪、平移变换和颜色光照变换得到更多训练集
                Dropout
                    创新的防止过度拟合方法:按照一定概率将神经元暂时从网络中丢弃
                ReLU激活函数
                    不容易发生梯度爆炸问题,求解简单
                Local Response Normalization
                    利用临近的数据做归一化
        
            VGG
        
            GoogleLeNet
        
            ResNet
        
        循环神经网络(RNN)
            适合处理序列性的数据
      
        自编码器(Autoencoder)
    
        生成对抗网络(GAN)
      
    4、深度学习的行业应用
        人脸识别
        自然语言处理
        目标检测
        智能驾驶
        辅助医疗
    5、实践案例:使用卷积神经网络进行人脸识别
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