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深度学习神经网络新上映_深度学习和神经网络(2024年11月抢先看)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

深度学习神经网络

𐟓š 深度学习与神经网络的必读经典！ 𐟌Ÿ 这本书深入浅出地介绍了人工智能领域中神经网络和深度学习的基本理论与应用。内容涵盖神经网络和深度学习的基本概念、数学基础、算法设计和应用实例，适合对人工智能和机器学习感兴趣的读者。 𐟓– 全书共15章，分为三个部分： 1️⃣ 机器学习基础：第1章概述了人工智能、机器学习和深度学习的基本概念；第2~3章介绍了机器学习的基础知识。 2️⃣ 基础模型：第4～6章分别讲解了三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍了神经网络的优化与正则化方法；第8章探讨了神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍了无监督学习方法；第10章则介绍了模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习和元学习等。 𐟔 此外，本书还涉及了一些前沿的研究方向和最新进展，例如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。 𐟎‰ 如果你对人工智能和机器学习感兴趣，那么《神经网络与深度学习》是一本非常值得阅读的书籍。通过阅读这本书，你可以全面了解神经网络和深度学习的基本概念和理论，掌握算法设计和实现的基本方法，并了解它们在实际问题中的应用和最新进展。

如何调试和修改深度学习神经网络代码？𐟤” 如果你想调整深度学习神经网络的代码，首先需要对整个程序结构有充分的了解。以Pytorch为例，整个程序大致分为两个部分：Dataloader和数据网络（继承nn.Module父类）。这两部分是解耦的，因此可以分开调试。 𐟖䄡taloader部分要修改数据，就需要调整Dataloader。按照Pytorch的默认写法，只需重写Dataset类。这个类中的getitem函数负责从硬盘读取数据，只需确保它正确实现即可。预处理和数据增强通常也在这里进行。对于更复杂的需求，可能需要修改batch_sampler（如实现正负样本均衡）或collect_fn函数。修改完Dataloader后，可以单独测试它，检查生成的tensor是否符合预期，维度和dtype是否正确。对于图像数据，还可以可视化预处理和数据增强的效果。 𐟖䧽‘络部分网络部分与Dataloader完全解耦，因此调试技巧之一是用tensor.rand([B,C,H,W])进行测试，无需关注原本的训练代码。网络的代码通常由卷积层、线性层、激活函数、归一化层以及矩阵计算（如torch.matmul, torch.reshape）组成。为了调参方便，开源代码不会直接复制粘贴一堆nn.Conv，而是使用make_layer等函数，这样网络规模可以通过参数设置。不过，这样做会导致网络结构不那么直观。为了直观地查看网络结构，可以打印网络并遍历其named_parameters()，查看参数的大小。然后单步调试代码，查看网络类的构造函数，找出每个层是由哪个类或函数生成的。了解这些后，就可以知道如何修改网络了。最后，大胆尝试修改代码，不要害怕出错！𐟒ꀀ

深度学习入门：从零开始到理解神经网络深度学习这个话题，早在本科的时候我就开始接触了，那时候还是在某理工科985学校读书。后来去南洋理工继续深造，又学了一遍。2016年以后，国内的计算机界仿佛进入了大炼丹时代，各种实验室都在搞AI、深度学习，推导各种花里胡哨的公式，生成无数个loss-epoch。对于那些想搞网络、计算机系统或者体系架构的同学来说，简直是头疼：几乎所有的研究实验室都在做AI，甚至不少导师承诺做某个方向，结果一上马，还是AI。只能说这些东西当然要靠自我奋斗，但是更要考虑到历史的进程。说到深度学习的原理，我觉得还是得从深度学习的定义开始讲起。我有幸听过李宏毅老师和李沐老师的深度学习课程，当然还有我南洋理工老师的课（虽然几乎没听过）。总的来说，深度学习其实就是一种拟合人脑来构建机器模型的方式。比如人脑会识别猫和狗，那么希望机器也能识别的话，就得造一个人工神经网络来实现这个模型。深度学习是机器学习的一种特殊形态。在looking for functions的过程中，现在的function是一种叫多层神经网络（multi-layer neural network）的东西。至于什么是多层神经网络，这得从感知机（perception）说起，准备以后再说。神经网络还有一个极其关键的外在特征就是端到端训练。这个说法类似于黑盒的感觉，就是模型是一个大的model系统，包含各种各样的东西，比如特征提取、模型构建等等。输入进了模型，然后直接得到输出部分，模型处理相当于一个黑盒。总之，深度学习是一个复杂而又有趣的领域，值得深入探索。希望这些笔记能帮到你！

深度学习第二课：人工神经网络的三大类型大家好！今天我们来聊聊深度学习中的神经网络类型。很多人一听到“深度学习”就觉得高大上，其实不然。深度学习其实就是让我们能够理解复杂的概念，用简单的方式去学习。我自己也曾被一些营销号搞得一头雾水，但经过一番努力，我终于搞懂了这些看似复杂的概念。希望通过我的分享，大家能更系统地理解这些知识，让学习变得简单有趣！前馈神经网络（Feedforward Neural Networks - FNN）𐟓ˆ 前馈神经网络是最简单的一种神经网络类型。在这个网络中，信息只往一个方向流动——从输入层，经过隐藏层，到输出层。网络里没有环路，信息总是向前流动，不会反向流动。 FNN 的应用场景非常广泛，比如销售预测、客户研究、风险管理等等。简单来说，如果你需要从输入数据中预测一个结果，前馈神经网络就是个不错的选择。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks - CNN）𐟎芊卷积神经网络主要用于图像处理、聚类和识别任务。CNN 的特点是能够自动、自适应地从输入的网格状数据（比如图像）中学习特征的空间层次结构。 “卷积”这个名字听起来有点高大上，其实就是一种特殊的线性运算，对于图像处理任务至关重要。简单来说，CNN 能让你从一堆杂乱的像素中找出有用的信息。循环神经网络（Recurrent Neural Networks - RNN）⏳ 循环神经网络主要用于识别数据序列中的模式，比如文本、基因组、手写或口语。与前馈神经网络不同，RNN 可以使用其内部状态（内存）来处理输入序列，这使得它们非常适合涉及顺序数据的任务。举个例子，RNN 可以用来预测一句话的下一个词，或者识别一段手写文字。简单来说，如果你需要处理一些有顺序关系的数据，RNN 就是个好选择。小测试 𐟓 好了，到这里，你对这三种神经网络有了基本的了解。现在我来测试一下你的掌握情况，看看你能回答这些问题吗？ 1️⃣ 什么是前馈神经网络？ 2️⃣ 卷积神经网络主要应用于哪些场景？ 3️⃣ 循环神经网络适用于哪些任务？花点时间思考一下，然后用自己的话回答。欢迎大家在评论区分享你们的答案！希望这篇文章能帮你更好地理解深度学习中的神经网络类型。如果你有任何问题或建议，欢迎随时留言！我们下节课再见！𐟑‹

𐟒ᨇꥭ榜𚥙襭椹必看！理清思路是关键𐟧 𐟓š 机器学习入门指南 𐟓š 机器学习算法详解 𐟓š 深度学习与神经网络 𐟓š 深度学习算法探索 𐟓š 人工智能与计算机专业 𐟓š 计算机技术全攻略 𐟓š 零基础学机器学习 𐟌𑠥†𓧭–树的核心原理决策树将复杂的决策过程分解为一系列简单的决策，形成树状结构。算法选择最优特征进行分裂，清晰划分数据集。过程重复进行，直到达到停止条件。 𐟔 决策树的核心点信息增益：基于嫡的概念，用于ID3、C4.5等算法。信息增益 = (父节点) 㗠(子节点的嫡㗠子节点的权重) 基尼不纯度：用于CART算法。基尼不纯度 = 1 - (每个类别的概率) 𐟌Ÿ 决策树的优势可解释性强：结果易于理解，非专业人员也能理解决策路径。不需要数据标准化：不像某些算法那样对数据的标准化或归一化有严格要求。处理非线性关系：能很好地处理数据之间的非线性关系。处理混合类型数据：能同时处理数值型和类别型特征。 𐟓ˆ 适合处理的机器学习问题分类问题：在处理二分类或多分类问题上表现良好。回归问题：也可以用于回归任务，预测连续值。特征选择：在构建过程中选择最重要的特征。复杂数据集：能够捕捉特征之间有复杂关系的数据集。 ⚠️ 注意事项决策树容易过拟合，特别是当树变得很深或很复杂时。需要剪枝或限制树的深度以防过拟合。随机森林和梯度提升树等集成方法可以提高模型性能和泛化能力。

神经网络的崛起：从感知器到深度学习最近，诺贝尔奖的物理奖和化学奖都与人工智能紧密相关，而神经网络在其中起到了关键作用。神经网络的发展与心理学有着千丝万缕的联系。 𐟌ˆ 神经网络的概念最早可以追溯到1943年，当时心理学家沃伦ⷦ–柳𙤼裂𜂷麦卡洛克（Warren Sturgis McCulloch）和数学家沃尔特ⷧš诼ˆWalter Pitts）提出了一个简化的神经元模型，被称为MP模型。这个模型为后来的神经网络研究奠定了基础。 𐟚€ 1958年，心理学家弗兰克ⷧ𝗦㮥𘃦‹‰特（Frank Rosenblatt）发明了感知机（Perceptron），这是一种能够进行简单线性分类的神经网络。感知机模型通过学习调整权重，以改善其对输入数据的分类能力。罗森布拉特称其为“第一台能够产生原创性想法的机器”。然而，他的感知机并不如他声称的那样完美。1969年，人工智能先驱马文ⷦ˜Ž斯基和他的同事西摩ⷤ𝩧€特出版了《感知机》一书，对感知机给予了非常负面的评价。罗森布拉德因此深受打击，在43岁生日那天独自划船时，不幸溺水身亡。这也一度导致连接主义在人工智能领域的萎缩。 𐟌𑠩š后，神经网络的研究经历了多次高潮和低谷。1980年代，约翰ⷩœ普菲尔德（John Hopfield）提出了霍普菲尔德网络，而1986年，鲁梅尔哈特（David Rumelhart）、辛顿（Geoffrey Hinton）和威廉姆斯（Ronald Williams）提出了反向传播算法（Backpropagation），这些都是神经网络发展史上的重要里程碑。 𐟎‰ 进入21世纪，随着计算能力的提升和大数据的出现，神经网络，特别是深度学习神经网络，开始在多个领域取得突破性进展。杰弗里ⷨ𞛩`𜈇eoffrey Hinton）、杨立昆（Yann LeCun）和约书亚ⷦœ쥸Œ奥（Yoshua Bengio）是深度学习的先驱和主要推动者，他们的工作对现代人工智能的发展产生了深远影响。

ChatGPT背后的神秘语言模型揭秘最近，ChatGPT可谓是火遍全球，那么这个备受瞩目的聊天机器人背后到底隐藏着怎样的秘密呢？其实，ChatGPT的核心是一个在自然语言处理领域的大型语言模型。这个模型基于人工智能算法的深度学习神经网络，具体来说，它采用了Google在2017年提出的一种名为「Transformer」的深度神经网络架构。这个「Transformer」模型在机器翻译任务上取得了惊人的成绩，随后被广泛应用于各种自然语言处理任务。与传统模型如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）相比，「Transformer」的独特之处在于它能够处理输入序列中不同位置之间的依赖关系，这在处理长文本时显得尤为重要。在ChatGPT中，「Transformer」被用来训练一个大规模的语言模型。这个模型利用了海量的语料库，包括维基百科、新闻报道、社交媒体等，通过无监督学习的方式自动学习了人类的自然语言知识，如语法、句式和词汇等。它可以根据输入的文本内容，自动生成符合语境和语法的回复，模拟人与人之间的对话交流。总的来说，ChatGPT的爆火并非偶然，它背后是一个强大的语言模型和先进的深度学习技术。这些技术的发展和应用，无疑为我们的生活带来了更多的便利和乐趣。

深度学习神经网络的顶级之作，常年霸榜！ 𐟓š 深度学习神经网络近年来在人工智能领域取得了显著成就，成为最活跃的研究分支之一。这本书详细介绍了基于神经网络的深度学习方法，展示了其在各种应用中的强大能力。 𐟔 第1章：绪论 𐟓Š 第2章：机器学习概述 𐟓ˆ 第3章：线性模型 𐟌 第4章：前馈神经网络 𐟎蠧쬵章：卷积神经网络 𐟔„ 第6章：循环神经网络 𐟛 ️ 第7章：网络优化与正则化 𐟒ᠧ쬸章：注意力机制与外部记忆 𐟌€ 第9章：无监督学习 𐟌 第10章：模型独立的学习方式 𐟓Š 第11章：概率图模型 𐟌 第12章：深度信念网络 𐟌€ 第13章：深度生成模型 𐟚€ 第14章：深度强化学习 𐟓ˆ 第15章：序列生成模型这本书涵盖了深度学习的多个关键领域，从线性模型到循环神经网络，再到优化与正则化，每一章都深入浅出地介绍了深度学习的基础知识和最新进展。无论你是深度学习的新手还是资深研究者，这本书都将为你提供宝贵的参考和启发。

八大经典深度学习神经网络深度学习是机器学习领域的一颗璀璨新星，而其中的神经网络更是这颗星星的核心。今天，我们来聊聊八大经典深度学习神经网络，看看它们是如何改变我们的科技生活的。 CNN卷积神经网络 𐟎芃NN，全称卷积神经网络，是一种前馈神经网络。它的特殊之处在于，人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元。CNN由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，还包括关联权重和池化层。这种结构让CNN特别适合处理二维结构数据，比如图像。 GAN生成对抗网络 𐟎튇AN，即生成对抗网络，是一种非监督式学习方法。它通过两个神经网络的相互博弈来学习。这两个网络分别是生成网络和判别网络。生成网络负责生成数据，而判别网络则负责判断这些数据是否真实。两者不断对抗和调整参数，最终达到平衡。 LSTM长短期记忆网络 𐟕𐯸 LSTM，全称长短期记忆网络，是RNN的进阶版。如果说RNN的最大限度是理解一句话，那么LSTM则可以理解一段话。它能够学习到长期依赖关系，这在处理序列数据时非常有用，比如自然语言处理和语音识别。 GNN图神经网络 𐟌 GNN，即图神经网络，专门用于处理图结构数据。它能够提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求。这在社交网络分析、推荐系统等方面有着广泛的应用。 ANN人工神经网络 𐟧 ANN，即人工神经网络，是一种模仿生物神经网络的数学模型或计算模型。它在机器学习和认知科学领域有着广泛的应用，用于对函数进行估计或近似。虽然它的名字听起来有点高大上，但其实已经深入到我们日常生活的方方面面。 RNN循环神经网络 𐟔„ RNN，全称循环神经网络，是一类特殊的神经网络。它的节点之间的连接形成一个有向图沿着序列，这使得它能够展示时间序列的时间动态行为。与前馈神经网络不同，RNN可以使用其内部状态（存储器）来处理输入序列，特别适合处理未分段的数据，比如连接手写识别或语音识别等任务。 AutoEncoder自编码器 𐟒𛊁utoEncoder，即自编码器，是一种能够通过无监督学习学到输入数据高效表示的人工神经网络。它的输入数据的这一高效表示称为编码，其维度一般远小于输入数据，使得自编码器可用于降维。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，应用于深度神经网络的预训练。 Transformer 𐟚€ Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。它完全基于自注意力机制，适用于并行化计算。由于它的复杂程度和精度，Transformer在性能上要高于之前流行的RNN循环神经网络。它在自然语言处理领域取得了显著的成功。这八大经典深度学习神经网络各有千秋，它们共同构成了深度学习的强大基石。无论是在图像识别、自然语言处理还是其他领域，它们都为我们带来了前所未有的便利和可能性。

神经网络与深度学习：从零到一的完整指南 𐟓š 想要全面了解神经网络与深度学习吗？复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》书籍和课程讲义，为你提供了一个深入浅出的学习路径。 𐟔 这套资料分为三大部分，涵盖了15个章节，从基础到进阶，带你逐步掌握神经网络与深度学习的核心原理。无论你是初学者还是深度学习爱好者，都能在这里找到适合自己的内容。 𐟓– 第一部分：从机器学习概述到线性代数，为你打下坚实的数学基础。 𐟓– 第二部分：深入探讨基础网络模型、前馈网络模型、循环神经网络等，让你对网络结构有更深入的理解。 𐟓– 第三部分：涵盖网络优化与正则化、记忆与注意力机制、无监督学习进阶模型、概率图模型、波尔兹曼机、深度信念网络、深度生成模型以及深度强化学习等前沿领域。 𐟒ᠦ𘪧련Š‚都配有详细的介绍和事例，让你在学习的过程中不仅能够理解理论知识，还能将它们应用到实际项目中。 𐟌Ÿ 掌握这些知识后，你将能够更好地应用人工智能技术，开启你的深度学习之旅。无论是科研还是工程实践，这套资料都将是你不可或缺的宝贵财富。

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