深度学习(Deep Learning) 简介

深度学习(Deep Learning)

深度学习在海量数据情况下的效果要比机器学习更为出色。

多层神经网络模型

神经网络

有监督机器学习模型

  • 输入层
  • 隐藏层 (黑盒)
  • 输出层

概念:

  • 神经元 Neuron A^(n+1)
  • 网络权重 Weights W^n
  • 偏移 bias b^n

激活函数:

  • ReLU
  • tanh
  • Sigmoid

点击查看激活函数详情: https://blog.csdn.net/galoiszhou/article/details/135154697

监督类机器学习模型的目标就是在给定一个任务的情况下,找到最优化的参数,使得 Loss 损失值最小,其中 Loss 损失值就是预测结果和真实结果之间的误差。

神经网络的目标就是在给定一个任务的情况下,找到最优的Weights 和 bias,使得 Loss 最低。

CNN

图像识别这项技术已经发展得很成熟,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)又是其中的主流技术

  • 神经网络
    • 输入层
    • 隐藏层
      • 特征提取层
        • 卷积层
        • 激活函数
        • 池化层
      • 全连接层
    • 输出层
  • CNN

任意一张彩色图片都可以表示成一个三阶张量,即三维数组。所有彩色图像都是由红、绿、蓝(RGB)叠加而成的.

CNN 网络模型的数据输入就是将彩色图像分解为 R、G、B 这 3 个通道,其中每个通道的值都在 0 到 255 之间。

过滤掉干扰信息,并且识别图像中的主体信息, 做法就是不断模糊化一张图片. 通过 CNN 的卷积和池化来实现

在完成各层的卷积运算后,深度学习模型还需要进行非线性的变换,非线性的变换是通过增加激活函数来实现的,通过激活函数将“线性回归”拟合的直线编程曲线.

池化的目的也是提取特征,减少向下一阶段传递的数据量,池化过程的本质是“丢弃”,即只保留图像主体特征,过滤掉无关信息的数据特征。

CNN 的所有卷积和池化操作都是在提取特征,直到全连接层才进入真正的训练学习阶段,做最后的分类计算。

在 CNN 中,全连接层一般是用的是 Softmax 函数来进行分类.

深度学习的优点:

  • 可以拟合任意复杂的数据分布
  • 性能好

深度学习的缺点:

  • 可解释性非常的差
  • 非常消耗资源
  • 对数据依赖很强
  • 模型复杂

深度学习适用的样本数据:

  • 图像数据
    深度学习在图像处理领域取得了巨大成功。它可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。图像数据通常表示为像素的数值矩阵。
  • 语音和音频数据
    深度学习在语音识别、语音生成和音频处理等方面取得了显著的成果。声波信号的时域或频域表示可作为输入进行处理。
  • 文本和自然语言数据
    深度学习在自然语言处理领域广泛应用,包括文本分类、命名实体识别、机器翻译等任务。文本数据通常以词向量或嵌入表示。
  • 时间序列数据
    深度学习在处理时间序列数据(如股票价格、气象数据、生物传感器数据)方面非常有效。循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)等模型常用于处理时间序列。
  • 视频数据
    视频数据是一系列帧的集合,深度学习可用于视频分类、动作识别、目标跟踪等任务。卷积神经网络(CNN)和时空卷积网络(3D CNN)是处理视频数据的常见模型。
  • 医学图像数据
    在医学领域,深度学习被广泛应用于医学图像的分析,如病理学图像、医学影像(CT、MRI等)的分割和识别。
  • 传感器数据
    传感器产生的数据,例如加速度计、陀螺仪、GPS 数据等,可以通过深度学习进行分析。这在物联网(IoT)和智能设备领域有广泛应用。
  • 社交媒体数据
    深度学习可用于处理社交媒体上的文本、图像和视频数据,用于情感分析、用户推荐、图像标注等任务。
  • 游戏数据
    在游戏领域,深度学习可以用于强化学习,训练智能体玩游戏,并在复杂的游戏环境中做出智能决策。
  • 生物信息学数据
    深度学习在处理生物信息学数据,如基因组数据、蛋白质序列等方面也有应用,例如基因表达模式的分析。

深度学习的场景:

  • 计算机视觉
    • 图像分类 通过深度学习,可以训练模型对图像进行准确的分类,应用于物体识别、图像检索等。
    • 目标检测 深度学习模型可以检测图像中的多个对象,并标识它们的位置,用于自动驾驶、视频监控等。
    • 图像分割 用于将图像分割成具有语义意义的区域,例如医学图像分割、自然场景分割等。
  • 自然语言处理(NLP)
    • 文本分类 用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。
    • 机器翻译 利用深度学习模型实现更准确和流畅的翻译。
    • 文本生成 生成自然语言文本,如文章摘要、对话生成等。
  • 语音处理
    • 语音识别 将语音信号转换为文本,应用于语音助手、语音搜索等。
    • 语音生成 通过深度学习生成自然流畅的语音,用于语音合成系统。
  • 推荐系统
    • 个性化推荐 利用深度学习分析用户行为,实现更准确的个性化推荐,如音乐、电影、商品推荐等。
  • 医学图像分析
    • 病理图像分析 用于癌症检测、肿瘤分析等。
    • 医学影像识别 在CT、MRI等医学影像中识别疾病和异常。
  • 自动驾驶
    • 图像处理 通过深度学习对车辆周围环境进行实时识别和分析,实现自动驾驶决策。
  • 金融欺诈检测
    • 交易分析 通过深度学习分析金融交易数据,识别潜在的欺诈行为。
  • 游戏开发
    • 游戏智能体 利用深度学习实现游戏中的智能体,例如对弈游戏中的人工智能对手。
    • 物联网(IoT)
    • 传感器数据分析 利用深度学习对传感器数据进行实时分析,如智能家居、工业物联网等。
  • 人脸识别和生物特征识别
    • 人脸解锁: 通过深度学习模型进行人脸识别,用于手机解锁、门禁系统等。
    • 生物特征识别: 例如指纹识别、虹膜识别等。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/239624.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

人机协同中的韧性与鲁棒性

人机交互中的韧性与鲁棒性是指系统在面对不确定性、异常情况或故障时能够保持良好的工作状态和用户体验的能力。 韧性是指系统在面对不确定性和变化时能够快速适应和恢复正常工作的能力。在人机交互中,韧性体现为系统能够灵活地处理用户的输入,并能够自动…

LeetCode394.字符串解码

这道题有点像我之前写过的一道题有效的括号(不只是栈)-CSDN博客 但是比那道题要难,但用的方法是一样的,就是用栈的先进后出进行括号匹配,所以有写过之前那道题,这道题按照这个思路走我就写出了如下屎山代码…

使用宝塔面板部署前端项目到服务器

目录 文章目录 前言 一、第一步:创建文件夹 二、第二步:部署前端项目 三、第三步:打开防火墙 文章目录 前言第一步:创建文件夹第二步:部署前端项目第三步:打开防火墙总结 前言 在此之前,我…

智能优化算法应用:基于鹰栖息算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用:基于鹰栖息算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于鹰栖息算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.鹰栖息算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文…

DHorse v1.5.0 发布,基于 k8s 的发布平台

版本说明 新增特性 支持同一机器部署多个DHorse服务;支持Next、.NET应用部署;优化Node、Nuxt应用构建和部署的性能;默认使用fabric8客户端与k8s集群交互,可以通过指定参数-Dkubernetes-clientofficial切回到k8s官方客户端&#…

亚马逊推出 Graviton4:具有 536.7 GBps 内存带宽的 96 核 ARM CPU

如今,许多云服务提供商都设计自己的芯片,但亚马逊网络服务 (AWS) 开始领先于竞争对手,目前其子公司 Annapurna Labs 开发的处理器可以与 AMD 和英特尔的处理器竞争。本周,AWS 推出了 Graviton4 SoC,这是一款基于 ARM 的…

CentOS 7的新特性

CentOS 7在发布时相较于CentOS 6引入了许多重要的变化和优化。以下是一些主要的改进和新特性: 系统初始化程序:CentOS 7使用了systemd作为其初始化系统,取代了之前版本的init系统。systemd提供了更快的启动时间和更好的管理服务。 内核更新&…

【Filament】绘制圆形

1 前言 Filament环境搭建中介绍了 Filament 的 Windows 和 Android 环境搭,绘制三角形中介绍了绘制纯色和彩色三角形,绘制矩形中介绍了绘制纯色和彩色矩形,本文将使用 Filament 绘制圆形。 2 绘制圆形 本文项目结构如下,完整代码…

RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection(CVPR2018)

文章目录 Abstract北京发现问题并给出方法成果 IntroductionRelated WorkRobust 评估 Focal LossBalanced Cross EntropyFocal Loss DefinitionClass Imbalance and Model InitializationClass Imbalance and Two-stage Detectors RetinaNet DetectorExperimentsConclusion hh …

SRE 与 DevOps 的不同之处

尽管网站可靠性工程 (SRE) 理念早在 2003 年就由 Google 的 Ben Treynor Sloss 提出,但其近年来却一直受到追捧。随着 DevOps 实践已经在许多组织中牢固确立,两者之间的冲突是否已经显现?SRE 只不过是一种过时的趋势吗?是 SRE 补充…

基于博弈树的开源五子棋AI教程[5 启发式搜索]

文章目录 1 最大化攻击者/最小化防守者排序2 置换表启发3 杀手表启发4 历史表启发历史表以及杀手表的维护初始化追加杀手表项清空杀手表 启发式搜索的姿势千奇百怪,本文只讨论一下几种 //搜索空间 #define Search_Space_MVA 0 //最优价值攻击者[分数最大] #d…

基于SpringBoot的桃花峪滑雪场租赁系统 JAVA简易版

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 游客服务2.2 雪场管理 三、数据库设计3.1 教练表3.2 教练聘请表3.3 押金规则表3.4 器材表3.5 滑雪场表3.7 售票表3.8 器材损坏表 四、系统展示五、核心代码5.1 查询教练5.2 教练聘请5.3 查询滑雪场5.4 滑雪场预定5.5 新…

WebAssembly 的魅力:高效、安全、跨平台(上)

🤍 前端开发工程师(主业)、技术博主(副业)、已过CET6 🍨 阿珊和她的猫_CSDN个人主页 🕠 牛客高级专题作者、在牛客打造高质量专栏《前端面试必备》 🍚 蓝桥云课签约作者、已在蓝桥云…

小样本学习idea(不断更新)

在此整理并记录自己的思考过程,其中不乏有一些尚未成熟或者尚未实现的idea,也有一些idea实现之后没有效果或者正在实现,当然也有部分idea已写成论文正在投稿,都是自己的一些碎碎念念的思考,欢迎交流。 研一上学期 9.…

【Geo-AI】Tiff影像转vector方法

看SAM-Geo库源码时,看到了TIFF影像转矢量数据的方法,这就触动了我的专业基因,必须得保存下来,以防后续用的到.手动doge def raster_to_vector(source, output, simplify_toleranceNone, dst_crsNone, **kwargs):""&quo…

P7909 [CSP-J 2021] 分糖果

P7909 [CSP-J 2021] 分糖果 分糖果 题意 我要分糖果给n个小朋友,分多少次都没关系,但是,最后剩下的糖果要给自己。求自己最多拿到糖果的数量。 思路 定义输入if、else语句,分情况。一种情况情况是能力与实际差不多,二…

DDOS攻击简介——什么是DDOS

DDoS是什么? DDoS是分布式拒绝服务攻击(Distributed denial of service attack)的简称。 分布式拒绝服务器攻击(以下均称作DDoS)是一种可以使很多计算机(或服务器)在同一时间遭受攻击,使被攻击的目标无法正常使用的一种网络攻击方式。DDoS攻击在互联网上已经出现过…

pytest 的 fixture 固件机制

一、前置说明 固件(fixture)是一些函数,pytest 会在执行测试函数之前(或之后)加载运行它们。pytest 使用 fixture 固件机制来实现测试的前置和后置操作,可以方便地设置和共享测试环境。 二、操作步骤 1. 编写测试代码 atme/demos/demo_pytest_tutorials/test_pytest_…

JUC并发编程 08——原子操作类

目录 一.原子更新基本类型类 实现原理 二.原子更新数组 三.原子更新引用类型 四.原子更新字段类 Java从JDK1.5开始提供了J.U.C下的atomic包,atomic包提供了一系列的操作简单,性能高效,并能保证线程安全的类去更新基本类型变量&#xff0…

WebAssembly 的魅力:高效、安全、跨平台(下)

🤍 前端开发工程师(主业)、技术博主(副业)、已过CET6 🍨 阿珊和她的猫_CSDN个人主页 🕠 牛客高级专题作者、在牛客打造高质量专栏《前端面试必备》 🍚 蓝桥云课签约作者、已在蓝桥云…