深度学习简介

一、什么是深度学习

1.人工智能（AI, Artificial Intelligence）

这是最广泛的概念，指的是使机器能够模拟人类智能行为的技术和研究领域。AI包括理解语言（NLP、循环神经网络）、识别图像（卷积神经网络CNN，CV即计算机视觉Computer  Vision）、解决问题等各种能力。

2.机器学习（ML, Machine Learning）

机器学习是实现人工智能的一种方法。它涉及到算法和统计模型的使用，使得计算机系统能够从数据中“学习”和改进任务的执行，而不是通过明确的编程来实现。机器学习包括多种技术，如线性回归、支持向量机（SVM）、决策树等。

3.深度学习（DL, Deep Learning）

深度学习是机器学习中的一种特殊方法，它使用称为神经网络NN的复杂结构，特别是“深层”的神经网络，来学习和做出预测。深度学习特别适合处理大规模和高维度的数据，如图像、声音和文本。

Threshold (Unit step activation function) 激活函数，非线性的激活函数

 传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法自动提取特征。

 深度学习模仿人类大脑的运行方式，从经验中学习获取知识。这也是深度学习被看做黑盒子，可解释性差的原因。

 所有深度学习都是机器学习，但并非所有机器学习都是深度学习。深度学习的崛起源于其在处理特定类型的大数据问题上的卓越能力，尤其是那些传统机器学习算法难以处理的复杂问题。然而，对于某些任务和数据集，更简单的机器学习方法可能更加有效和适合。

 在深度学习的过程中，每一层神经网络都对输入数据进行处理，从而学习到数据中的特征和模式。例如，在图像识别任务中，第一层可能会识别边缘，第二层可能会识别形状，更深的层则可能识别复杂的对象特征，如面孔。这些层通过大量数据的训练，逐渐优化它们的参数，从而提高模型的识别或预测能力。

 深度学习的关键之一是“反向传播”（BP，back propogation）算法，它通过计算损失函数（即实际输出与期望输出之间的差异）并将这种误差反馈回网络的每一层，来调整每层的权重。这种方法使得网络能够从错误中学习并不断改进。

 深度学习的一个重要的概念是“特征学习”，这意味着深度学习模型能够自动发现和利用数据中的有用特征，而无需人工介入。这与传统的机器学习方法不同，后者通常需要专家提前定义和选择特征。

 深度学习的成功依赖于大量的数据和强大的计算能力。随着数据量的增长和计算技术的发展，深度学习模型在图像和语音识别、自然语言处理、游戏、医疗诊断等多个领域取得了显著成就。它通过提供更精确和复杂的数据处理能力，推动了人工智能技术的飞速发展。然而，这种技术也面临挑战，如需求大量的训练数据，模型的复杂性和不透明性，以及对计算资源的高需求。尽管如此，深度学习仍然是当今最激动人心的技术前沿之一，其应用潜力巨大。

深度学习优缺点

1.优点

➢ 精度高，性能优于其他的机器学习算法，甚至在某些领域超过了人类

➢ 随之计算机硬件的发展，可以近似(即拟合)任意的非线性函数

➢ 近年来在学界和业界受到了热捧，有大量的框架（如pyTorch）和库可供调。

2.缺点

➢ 黑箱，很难解释模型是怎么工作的

➢ 训练时间长，需要大量的计算资源(GPU)

➢ 网络结构复杂，需要调整超参数多

➢ 部分数据集上表现不佳，容易发生过拟合

二、应用领域和发展史

1、应用场景

2、发展史

3、AI发展三要素

数据、算法、算力三要素相互作用，是未来AI发展的基石

1 数据：AI模型的‘汽油’

2 算法：AI模型的‘大脑’

3 算力：AI模型的‘发动机’

1 CPU：负责调度任务、计算任务等；主要适合I/O密集型的任务

2 GPU：更加适合矩阵运算；主要适合计算密集型任务

3 TPU：Tensor，专门针对神经网络训练设计一款处理器

三、深度学习使用场景

（1）图像识别和处理

 物体检测：从图片中识别和定位不同的物体。

 面部识别：用于安全系统和个性化服务。

 医学影像分析：识别疾病标志，如癌症筛查中的肿瘤检测。

（2）自然语言处理（NLP）

 机器翻译：如谷歌翻译等工具。

 语音识别：用于语音助手和自动语音转文字服务。

 文本生成：自动撰写新闻稿、生成创意内容等。

（3）音频处理

 音乐生成：创造新的音乐作品。

 语音合成：如智能助手中的自然语音反馈。

（4）视频分析

 行为分析：在安全监控中分析人类行为。

 实时视频处理：用于增强现实和虚拟现实应用。

（5）游戏和仿真

 AI对战：在复杂的游戏中模拟人类玩家。

 环境模拟：创建逼真的虚拟环境和情境。

（6）自动驾驶汽车

 环境感知：理解和解释周围环境。

 决策制定：自动驾驶过程中的安全决策。

（7）推荐系统

 个性化推荐：在电子商务、社交媒体和娱乐平台中推荐产品或内容。

（8）金融领域

 风险评估：信贷评分和投资风险分析。

 欺诈检测：识别异常交易行为。

（9）医疗领域

 药物发现：加速新药物的研发。

 疾病预测和分析：基于患者数据预测疾病风险。

四、流行深度学习框架

1.TensorFlow

TensorFlow是Google开发的一款开源软件库，专为深度学习或人工神经网络而设计。TensorFlow允许你可以使用流程图创建神经网络和计算模型。它是可用于深度学习的最好维护和最为流行的开源库之一。TensorFlow框架可以使用C++也可以使用Python。你可以使用TensorBoard进行简单的可视化并查看计算流水线。其灵活的架构允许你轻松部署在不同类型的设备上。不利的一面是，TensorFlow没有符号循环，不支持分布式学习。此外，它还不支持Windows。

➢ 出生地：Google

➢ 特点：计算图、分布式训练效果强、底层C构建速度快，生态强大

➢ 主要调包语言：Python、C/C++、JS

➢ 评价：对标Pytorch、学术界没市场了、部署更加的方便

➢ 入门推荐：建议做工程的小伙伴入门

2.Pytorch

Pytorch是Meta(前Facebook)的框架，前身是Torch，支持动态图，而且提供了Python接口。是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。Python是现在学术界的霸主，对于想要做学术的同学绝对首推(重点)。

➢ 出生地：FaceBook

➢ 特点：生态强大、入门爽歪歪、代码量少(重点)

➢ 主要调包语言：Python、C/C++

➢ 评价：入门很快、速度有点慢、部署很垃圾、学术界的霸主

➢ 入门推荐：想要做学术的同学绝对首选，几乎现在顶会论文的代码都是这个框架写的。

3.PaddlePaddle

百度推出的深度学习框架，算是国人最火的深度学习框架了。更新了2.0的高级API与动态图后，Paddle更加的强大。百度有很多PaddlePaddle的教程，对于初学者来说还是相当不错的。PaddlePaddle有很多便捷的工具，比如Detection、CV、NLP、GAN的工具包，也有专门的可视化工具(远离Tensorboard的支配)。

➢ 出生地：百度

➢ 特点：计算图动态图都支持、有高级API、速度快、部署方便、有专门的平台

➢ 主要调包语言：Python、C/C++、JS

➢ 入门推荐：如果没有卡那就非常适合，如果算力不缺，建议先看看Pytorch，当然也可以PaddlePaddle。

4.ONNX(万能转换)

ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。用大白话说就是是一个中间件，比如你Pytorch的模型想转换别的，就得通过ONNX，现在有的框架可以直接转，但是在没有专门支持的时候，ONNX就非常重要了，万物先转ONNX，ONNX再转万物。ONNX本身也有自己的模型库以及很多开源的算子，所以用起来门槛不是那么高。

➢ 出生地：有点多，很多大厂一起整的

➢ 特点：万能转换

➢ 主要调包语言：Python、C/C++

➢ 入门推荐：不用刻意学习，用到了再看。

五、主流算法模型

1.卷积神经网络（CNN）--做图像

➢ 适用于图像识别、视频分析、医学影像等。

➢ 特别擅长处理带有空间关系的数据。

2.循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）--做文本

➢ 适用于时间序列数据处理，如语音识别、音乐生成、自然语言处理。

➢ 能够处理序列数据中的时间动态性。

3.Transformer架构--做生成任务

➢ 引领自然语言处理的新浪潮，如BERT、GPT系列。

➢ 适用于复杂的语言理解和生成任务。

4.自编码器（Autoencoders）：

➢ 用于数据降维、去噪、特征学习等。

➢ 在异常检测和数据生成中也有应用。

5.生成对抗网络（GANs）：

➢ 用于图像生成、艺术创作、数据增强等。

➢ 擅长生成逼真的图像和视频。

 

 

 

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