深度学习和神经网络(全英文)PPT

引言深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络，尤其是深度神经网络。深度学习模型被设计为能够自动提取和抽象复杂的特征，从而解决复杂的分类、回归和聚...

引言深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络，尤其是深度神经网络。深度学习模型被设计为能够自动提取和抽象复杂的特征，从而解决复杂的分类、回归和聚类问题。神经网络基础前向传播在神经网络中，输入数据通过一个或多个隐藏层，每一层都由多个神经元组成。每个神经元接收输入，通过一个激活函数（如sigmoid、ReLU等）进行激活，然后传递到下一层。最终，输出层产生网络的预测结果。反向传播和梯度下降为了训练神经网络，我们使用损失函数（或成本函数）来衡量预测结果与真实结果之间的误差。反向传播算法用于计算每一层的梯度，然后通过梯度下降算法更新每一层的权重以最小化损失函数。激活函数和损失函数的选择激活函数的选择决定了神经元的输出方式。常用的激活函数包括sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）、tanh等。损失函数的选择则取决于问题的类型。对于分类问题，常用的损失函数包括交叉熵损失；对于回归问题，常用的损失函数包括均方误差损失。深度学习的特性自动特征提取深度学习模型具有自动特征提取的能力。这意味着模型可以自动从原始输入数据中学习到有意义的特征，而无需人工进行特征工程。深度网络结构深度学习模型通常包含多个隐藏层，这使得模型能够学习到更复杂的特征和模式。此外，深度网络结构还具有更好的泛化能力，能够更好地应对未见过的数据。参数共享和池化操作在深度学习中，同一层的神经元之间通常共享权重，这称为参数共享。此外，池化操作（如最大池化和平均池化）被广泛应用于卷积神经网络（CNN）中，以降低数据的维度并提高模型的泛化能力。常见的深度学习模型卷积神经网络（CNN）CNN特别适用于处理图像数据。它们使用卷积层来提取图像的局部特征，然后通过池化层和全连接层将特征整合为全局特征。循环神经网络（RNN）RNN特别适用于处理序列数据，如文本和时间序列。它们使用循环结构来捕捉序列中的时间依赖性。长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是RNN的两个重要变种。Transformer模型Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，被广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本分类。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是基于Transformer的一个著名预训练模型。