深度学习史上最全总结(文末有福利)

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。

目录1简介2基础概念▪深度▪解决问题3核心思想4例题5转折点6成功应用1简介深度学习的概念源于人工神经网络的研究。

含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

[2]深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。

基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。

此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

[2]2基础概念深度：从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算并且一个计算深度学习的值(计算的结果被应用到这个节点的孩子节点的值)。

考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。

输入节点没有孩子，输出节点没有父亲。

这种流向图的一个特别属性是深度(depth)：从一个输入到一个输出的最长路径的长度。

传统的前馈神经网络能够被看做拥有等于层数的深度(比如对于输出层为隐层数加1)。

SVMs有深度2(一个对应于核输出或者特征空间，另一个对应于所产生输出的线性混合)。

吴恩达深度学习专项课程的信息图deeplearning.ai课程总结深度学习基础1 深度学习基本概念监督学习：所有输入数据都有确定的对应输出数据，在各种网络架构中，输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端，训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。

左上：列出了各种不同网络架构的监督学习，比如标准的神经网络（NN）可用于训练房子特征和房价之间的函数，卷积神经网络（CNN）可用于训练图像和类别之间的函数，循环神经网络（RNN）可用于训练语音和文本之间的函数。

左下：分别展示了NN、CNN 和RNN 的简化架构。

这三种架构的前向过程各不相同，NN 使用的是权重矩阵（连接）和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式；CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动，得到下一层输入的方式；RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆。

右上：NN 可以处理结构化数据（表格、数据库等）和非结构化数据（图像、音频等）。

右下：深度学习能发展起来主要是由于大数据的出现，神经网络的训练需要大量的数据；而大数据本身也反过来促进了更大型网络的出现。

深度学习研究的一大突破是新型激活函数的出现，用ReLU 函数替换sigmoid 函数可以在反向传播中保持快速的梯度下降过程，sigmoid 函数在正无穷处和负无穷处会出现趋于零的导数，这正是梯度消失导致训练缓慢甚至失败的主要原因。

要研究深度学习，需要学会「idea—代码—实验—idea」的良性循环。

2 logistic 回归左上：logistic 回归主要用于二分类问题，如图中所示，logistic 回归可以求解一张图像是不是猫的问题，其中图像是输入（x），猫（1）或非猫（0）是输出。

我们可以将logistic 回归看成将两组数据点分离的问题，如果仅有线性回归（激活函数为线性），则对于非线性。

深度学习常用名词解析深度学习：英文DL(Deep Learning),指多层的人工神经网络和训练它的方法。

一层大量的神经网络会把大量的矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法获取权重，再产生另一个数据集和作为输出。

Epoch：在模型训练的时候含义是训练集中的所有样本训练完一次。

这里的一指的是：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次。

如果Epoch过少会欠拟合，反之Epoch过多会过拟合.1个epoch=iteration数×batchsize数举个例子：训练集有1000个样本，batchsize=10。

训练完整个样本集需要：100次iteration，1次epoch。

为什么要使用多个epoch?当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候，就需要把它分成多个小块。

在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。

但是请记住，我们使用的是有限的数据集，并且我们使用一个迭代过程即梯度下降，优化学习过程和图示。

因此仅仅更新权重一次或者说使用一个 epoch 是不够的。

随着 epoch 数量增加，神经网络中的权重的更新次数也增加，曲线从欠拟合变得过拟合。

Iteration：翻译为迭代。

迭代是重复反馈的动作，神经网络中我们希望通过迭代，进行多次的训练以达到所需的目标或结果。

1个iteration=1个正向通过+1个反向通过=使用batchsize个样本训练一次。

每次迭代的结果将作为下一次迭代的初始值。

Batchsize：转化为批量大小。

简单来说，批量大小将决定我们每次训练的样本数量(参数变化受机器性能限制，电脑配置差的话不能设置太大)。

记住公式：1个iteration=使用batchsize个样本训练一次。

在深度学习中，一般采用SGD训练（随机梯度下降），即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（1）经验总结：Batch_Size的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡相对于正常数据集，如果Batch_Size过小，训练数据就会非常难收敛，从而导underfitting。

深度学习概述神经⽹络定义⽬前，关于神经⽹络的定义尚不统⼀，按美国神经⽹络学家Hecht Nielsen 的观点，神经⽹络的定义是：“神经⽹络是由多个⾮常简单的处理单元彼此按某种⽅式相互连接⽽形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输息”。

综合神经⽹络的来源﹑特点和各种解释，它可简单地表述为：⼈⼯神经⽹络是⼀种旨在模仿⼈脑结构及其功能的信息处理系统。

⼈⼯神经⽹络（简称神经⽹络）：是由⼈⼯神经元互连组成的⽹络，它是从微观结构和功能上对⼈脑的抽象、简化，是模拟⼈类智能的⼀条重要途径，反映了⼈脑功能的若⼲基本特征，如并⾏信息处理、学习、联想、深度学习⼀般指深度神经⽹络，这⾥的深度指神经⽹络的层数（较多）。

深度学习⾥程碑单层感知器基本结构上⾯的感知器，相当于⼀个分类器，它使⽤⾼维的X向量作为输⼊，在⾼维空间对输⼊的样本进⾏⼆分类：当W^T X>0时，o=1，相当于样本被归类为其中⼀类。

否则，o=-1，相当于样本被归类为另⼀类。

这两类的边是⼀个⾼维超平⾯。

分割点分割直线分割平⾯分割超平⾯Ax+B=0Ax+By+C=0Ax+By+Cz+D=0W^T X+b=0感知器的训练法则感知器的训练法则：对于每⼀个训练样例<X,t>使⽤当前的权值计算感知器输出o；对于每⼀个权值做如下的更新：其中，X为输⼊向量，t为⽬标值，o为感知器当前权值下的输出，η为学习率，x_i和ω_i为向量X和W的第i个元素。

当训练样例线性可分时，反复使⽤上⾯的⽅法，经过有限次训练，感知器将收敛到能正确分类所有训练样例的分类器。

在训练样例线性不可分时，训练很可能⽆法收敛。

因此，⼈们设计了另⼀个法则来克服这个不⾜，称为delta法则。

它使⽤梯度下降（Gradient Descent）的⽅法在假设空间中所有可能的权向量，寻找到最佳拟合训练样梯度下降与损失函数l对于多元函数o=f(x)=f(x_0,x_1,…,x_n )，其在X^′=〖[〖x_0〗^′,〖x_1〗^′,…,〖x_n〗^′]' ' 〗^T处的梯度为：梯度向量的⽅向，指向函数增长最快的⽅向。

深度学习技术基础知识文档第一章：深度学习概述1.1 什么是深度学习•深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过使用多层神经网络来实现复杂的数据处理和分析。

它可以学习数据的高级抽象特征和模式，实现对数据的精确识别和预测。

1.2 深度学习的核心原理•深度学习的核心原理包括：反向传播算法、激活函数、优化算法等。

这些原理使得深度学习网络可以学习数据的高级抽象特征和模式。

第二章：主要方法介绍2.1 卷积神经网络（CNN）•CNN是一种基于卷积和池化操作的神经网络，主要用于图像识别和分类。

它可以学习图像的局部特征和全局特征，实现对图像的精确识别和分类。

2.2 循环神经网络（RNN）•RNN是一种基于递归和循环连接的神经网络，主要用于序列数据的处理和分析。

它可以学习序列数据的时序特征和依赖关系，实现对序列数据的精确识别和预测。

2.3 长短时记忆网络（LSTM）•LSTM是一种基于门控循环单元的神经网络，主要用于序列数据的处理和分析。

它可以学习序列数据的长期依赖关系和时序特征，实现对序列数据的精确识别和预测。

第三章：应用领域3.1 自然语言处理（NLP）•NLP是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机理解和处理人类语言。

深度学习在NLP中的应用包括：文本分类、情感分析、机器翻译等。

3.2 计算机视觉（CV）•CV是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机理解和处理图像和视频。

深度学习在CV中的应用包括：图像识别、目标检测、图像生成等。

第四章：伦理考量4.1 数据隐私保护•数据隐私保护是深度学习应用中的一个重要伦理问题。

我们需要确保数据的隐私和安全，避免数据的滥用和泄露。

4.2 AI偏见和公平性•AI偏见和公平性是深度学习应用中的一个重要伦理问题。

我们需要确保AI系统的公平性和无偏见，避免AI系统的歧视和偏见。

第五章：结论•深度学习是一种强大的机器学习方法，可以实现对数据的精确识别和预测。

通过了解深度学习的核心原理和主要方法，我们可以更好地应用深度学习技术来解决实际问题。

深度学习基础知识解读第一章深度学习的背景和概念1.1 人工智能与机器学习的发展历程1.2 深度学习的定义和特点1.3 深度学习与传统机器学习的区别第二章神经网络及其基本原理2.1 人脑神经系统简介2.2 人工神经网络概述2.3 基本神经网络的结构和运行机制2.4 优化算法：梯度下降和反向传播第三章深度学习常用的网络结构3.1 卷积神经网络（CNN）3.1.1 卷积和池化层的原理3.1.2 LeNet-5网络结构解析3.1.3 AlexNet网络结构解析3.2 循环神经网络（RNN）3.2.1 循环单元（RNN unit）的原理3.2.2 长短时记忆网络（LSTM）的结构和应用 3.2.3 双向循环神经网络第四章深度学习的主要应用领域4.1 计算机视觉4.1.1 图像分类和目标检测4.1.2 图像分割和语义分割4.2 自然语言处理4.2.1 语言模型和文本生成4.2.2 机器翻译4.2.3 文本分类和情感分析4.3 语音识别和合成4.3.1 语音识别原理与技术4.3.2 语音合成原理与技术4.4 推荐系统4.4.1 基于内容的推荐4.4.2 协同过滤推荐4.4.3 深度学习在推荐系统中的应用第五章深度学习的训练和优化技巧5.1 数据预处理5.1.1 数据清洗和归一化处理5.1.2 数据增强技术5.2 正则化技术5.2.1 L1和L2正则化5.2.2 Dropout正则化5.2.3 批归一化（Batch Normalization） 5.3 学习率调整策略5.3.1 学习率衰减5.3.2 动量方法5.3.3 自适应学习算法（Adam）第六章深度学习的挑战和未来发展趋势6.1 深度学习存在的问题和挑战6.1.1 数据需求和标注困难6.1.2 模型的复杂性和计算资源要求6.2 深度学习的未来趋势6.2.1 模型压缩和轻量化网络6.2.2 自迁移学习和跨域学习6.2.3 强化学习和深度强化学习通过本文，我们深入解读了深度学习的基础知识。

带你了解深度学习的基本概念第一章：引言深度学习（Deep Learning）是一种人工智能（Artificial Intelligence）技术，其灵感来源于人类神经系统的运作方式。

深度学习通过构建和训练神经网络来实现模式识别和决策推理等任务。

本文将带你了解深度学习的基本概念，以及其在不同领域的应用。

第二章：神经网络的基础神经网络是深度学习的核心工具。

神经网络由多个层次（Layer）组成，每个层次由多个神经元（Neuron）构成。

神经元通过接收输入信号，并通过激活函数将信号传递给下一层次的神经元。

神经网络的训练过程就是通过调整权重和偏置来使网络的输出尽可能接近于期望输出。

第三章：深度学习的前向传播深度学习的前向传播是指将输入数据通过神经网络从输入层传递到输出层的过程。

每个神经元会根据输入数据和权重计算出一个值，并通过激活函数激活该值。

这个过程一直持续到输出层，最终产生网络的预测结果。

第四章：深度学习的反向传播深度学习的反向传播是指通过损失函数和梯度下降法来调整神经网络的权重和偏置的过程。

首先，通过计算损失函数来衡量网络预测结果与真实值之间的差距。

然后，根据梯度下降法的原理，从输出层开始，逐层计算每个神经元对损失函数的偏导数，并根据该偏导数来更新权重和偏置。

第五章：卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中常用的一种网络结构。

相比于传统的神经网络，卷积神经网络在处理具有空间结构的输入数据时更加高效。

卷积神经网络通过卷积层和池化层来提取输入数据的空间特征，并通过全连接层进行最终的分类或回归任务。

第六章：循环神经网络（RNN）循环神经网络是另一种常用的深度学习网络结构，主要用于处理序列数据和具有时间依赖性的数据。

循环神经网络通过将神经网络的输出结果作为下一个时间步的输入，从而能够对序列数据进行建模和预测。

循环神经网络的一个重要变种是长短时记忆网络（LSTM），它通过引入门控机制来解决序列数据的长期依赖问题。

深度学习基础深度学习是一种人工智能领域的技术，通过模拟人脑神经网络的工作原理来实现自主学习和理解任务的能力。

它是机器学习的分支，通过多层神经网络来提取和学习数据特征，从而实现对复杂任务的准确预测和分析。

一、深度学习的历史与发展深度学习起源于上世纪50年代的感知机模型，但当时受限于计算资源和数据规模等因素，无法取得很好的效果。

直到近年来，随着计算机处理能力的不断提高，以及大规模数据的普及，深度学习逐渐崭露头角。

二、深度学习的基本原理深度学习的基本原理是通过将神经元按层次组织形成深度神经网络，通过网络中的各个神经元之间的连接和权重来实现特征的提取和学习。

深度学习的核心在于通过多层神经网络的训练，自动学习特征表示和提取，从而实现对输入数据的有效分类和预测。

三、深度学习的关键技术1. 人工神经网络：深度学习主要依赖于神经网络，其中最基本的是多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP），通过不断叠加隐藏层来实现更高级别的特征提取和分类。

2. 反向传播算法：反向传播是深度学习中常用的训练算法，通过计算网络中每个神经元的误差，并将误差反向传播给前一层，逐层调整权重和偏置，从而不断优化网络模型。

3. 激活函数：激活函数是神经网络中的非线性转换函数，它的作用是引入非线性因素，使网络能够学习非线性的数据表示。

常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU和tanh等。

4. 深度学习框架：为了简化深度学习的实现和训练过程，各种深度学习框架得到了广泛应用，例如TensorFlow、PyTorch等，它们提供了丰富的工具和接口，方便开发者进行模型设计、训练和部署。

四、深度学习的应用领域深度学习在众多领域都取得了显著的成果，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、医学影像分析等。

以下是一些典型的应用案例：1. 图像分类与目标检测：深度学习在图像相关任务中取得了巨大成功，如图像分类、目标检测等。

通过训练深度神经网络，可以实现对复杂场景中物体的自动识别和定位。

什么是深度学习常见的深度学习算法有哪些什么是深度学习，常见的深度学习算法有哪些深度学习是机器学习领域中的一个子领域，它模拟人类大脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络来学习和解决复杂的问题。

在过去的几十年间，深度学习已经取得了巨大的进展，并在各个领域中广泛应用。

1. 深度学习的基本原理深度学习依赖于人工神经网络（Artificial Neural Networks）。

神经网络由许多连接起来的神经元（neuron）组成，通过仿真大脑中不同神经元之间的连接，实现信息的传递和处理。

深度学习通过多层次的神经网络结构，可以实现对大量数据的学习和表征。

2. 常见的深度学习算法2.1 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）卷积神经网络是深度学习中最常见的算法之一，主要应用于计算机视觉领域。

它通过卷积层（Convolutional Layer）和池化层（Pooling Layer）来从图像中提取特征，然后通过全连接层（Fully Connected Layer）进行分类和识别。

2.2 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）递归神经网络是用于处理序列数据的一种神经网络结构，特别适用于自然语言处理领域。

它通过引入“记忆”机制，可以传递先前信息到当前状态，从而更好地处理序列数据的长期依赖关系。

2.3 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）长短时记忆网络是递归神经网络的一种特殊结构，在处理长序列数据时表现出色。

LSTM通过引入“门机制”来控制信息的流动，从而有效地解决了传统RNN在处理长序列时的梯度消失和爆炸问题。

2.4 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）生成对抗网络由生成器网络（Generator Network）和判别器网络（Discriminator Network）组成。

深度学习综述（LeCun、Bengio和Hinton）原⽂摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表⽰。

这些⽅法在很多⽅⾯都带来了显著的改善，包含最先进的语⾳识别、视觉对象识别、对象检測和很多其他领域，⽐如药物发现和基因组学等。

深度学习可以发现⼤数据中的复杂结构。

它是利⽤BP算法来完毕这个发现过程的。

BP算法可以指导机器怎样从前⼀层获取误差⽽改变本层的内部參数，这些内部參数可以⽤于计算表⽰。

深度卷积⽹络在处理图像、视频、语⾳和⾳频⽅⾯带来了突破，⽽递归⽹络在处理序列数据。

⽐⽅⽂本和语⾳⽅⾯表现出了闪亮的⼀⾯。

机器学习技术在现代社会的各个⽅⾯表现出了强⼤的功能：从Web搜索到社会⽹络内容过滤，再到电⼦商务站点上的商品推荐都有涉⾜。

⽽且它越来越多地出如今消费品中，⽐⽅相机和智能⼿机。

机器学习系统被⽤来识别图⽚中的⽬标。

将语⾳转换成⽂本，匹配新闻元素，依据⽤户兴趣提供职位或产品。

选择相关的搜索结果。

逐渐地，这些应⽤使⽤⼀种叫深度学习的技术。

传统的机器学习技术在处理未加⼯过的数据时，体现出来的能⼒是有限的。

⼏⼗年来，想要构建⼀个模式识别系统或者机器学习系统。

须要⼀个精致的引擎和相当专业的知识来设计⼀个特征提取器。

把原始数据（如图像的像素值）转换成⼀个适当的内部特征表⽰或特征向量，⼦学习系统，⼀般是⼀个分类器。

对输⼊的样本进⾏检測或分类。

特征表⽰学习是⼀套给机器灌⼊原始数据，然后能⾃⼰主动发现须要进⾏检測和分类的表达的⽅法。

深度学习就是⼀种特征学习⽅法。

把原始数据通过⼀些简单的可是⾮线性的模型转变成为更⾼层次的，更加抽象的表达。

通过⾜够多的转换的组合，很复杂的函数也可以被学习。

对于分类任务。

⾼层次的表达可以强化输⼊数据的区分能⼒⽅⾯，同⼀时候削弱不相关因素。

⽐⽅，⼀副图像的原始格式是⼀个像素数组。

那么在第⼀层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和⽅向上有没有边的存在。