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。