深度学习介绍(1).ppt

深度学习是一种机器学习的方法，其核心概念源自于人工神经网络，这是一种受生物神经网络启发的计算模型。神经网络由大量相互连接的处理单元（即神经元）组成，每个神经元通过带有可调节权重的连接与其他神经元相互通信，这些权重能够根据经验进行调整，从而赋予网络以学习能力。在神经网络中，通过正向传播算法，输入信号经过加权求和和非线性函数映射后逐层向前传递，直至产生输出，而反向传播算法则用于训练网络，通过最小化代价函数来不断调整权重，实现网络输出与真实值之间的误差最小化。 在深度学习的发展历程中，出现了一系列的网络结构，如堆叠自编码器（Stacked Auto-Encoder）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）以及深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）等。这些网络结构在处理图像、语音和自然语言等复杂数据方面取得了显著的成效。例如，卷积神经网络在计算机视觉领域中的应用非常广泛，能够从原始像素数据中学习到层次化的特征表示。 尽管深度学习在多个领域取得了巨大成功，但仍然面临着诸多挑战。在训练深度神经网络时，最常遇到的问题之一是易陷入局部极小值问题，导致网络未能达到全局最优解。此外，深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间进行训练，且对于如何选择合适的隐层和隐节点个数，学术界目前还没有一个普遍适用的理论指导。 为了改善这些问题，研究人员提出了多种优化策略。例如，通过引入动量项或采用改进的梯度下降方法（如MBP/MFBP算法）以提高学习效率。深度学习的实质是通过建立多层的深度模型，使用海量的训练数据来学习更有效的特征表示，而非简单地增加模型复杂度。深度模型之所以强大，是因为它们能够通过分层的方式提取数据的高层特征，这在图像和语音等数据的处理中尤为重要。 深度学习中的深度模型之所以能够比浅层模型更好地逼近非线性函数，是因为它们拥有更深层的网络结构和更少的参数，使得模型能够在降低过拟合风险的同时，增强模型的泛化能力。深度学习的最终目的是通过特征学习，提高分类或预测的准确性，而深层模型的构建仅仅是一种手段。 深度学习正不断推动着人工智能技术的边界，其在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域的应用已经展现出巨大的潜力和实际价值。随着研究的深入和技术的进步，深度学习有望解决更多复杂的问题，实现更多令人激动的应用。