电子商务网站设计总结,wordpress百度分享代码,网站建设小结报告,网站建设公司北京深度学习概述与基础 深度学习的发展历史与现状神经网络的基本原理前向传播与反向传播算法常见的激活函数与优化算法深度学习框架#xff08;如TensorFlow或PyTorch#xff09;进行基础操作 深度学习的发展历史与现状
深度学习的发展历史可以追溯到上世纪40年代#xff0c;当… 深度学习概述与基础 深度学习的发展历史与现状神经网络的基本原理前向传播与反向传播算法常见的激活函数与优化算法深度学习框架如TensorFlow或PyTorch进行基础操作 深度学习的发展历史与现状
深度学习的发展历史可以追溯到上世纪40年代当时神经科学家Warren McCulloch和Walter Pitts提出了第一个神经网络模型开启了人工神经网络的研究历程。随后在1958年计算机科学家Rosenblatt发明了感知器Perceptron这是一种单层神经网络能够通过训练学习将输入数据分为两类。然而感知器的功能非常有限只能处理线性可分问题对于非线性问题则无能为力。
直到上世纪80年代深度学习才迎来了重要的突破。1986年Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播算法Backpropagation该算法可以有效地训练多层神经网络从而解决了非线性问题的处理。随后深度学习在各个领域得到了广泛的应用包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。
进入21世纪随着大数据和计算机硬件的快速发展深度学习得到了进一步的推动。2006年Hinton等人提出了“深度学习”的概念并指出了通过逐层预训练可以有效地训练深度神经网络。随后深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功成为了人工智能领域的重要分支。
目前深度学习已经成为人工智能领域最热门的研究方向之一各种深度学习模型和算法层出不穷。深度学习在各个领域都有着广泛的应用如计算机视觉、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控等。同时深度学习也面临着一些挑战如模型的可解释性、鲁棒性等问题这些问题也是当前研究的热点和难点。
神经网络的基本原理 前向传播与反向传播算法
前向传播Forward Propagation 原理 前向传播是神经网络中数据从输入层到输出层的传递过程。简单来说就是根据当前网络的权重和偏置计算每一层的输出直到得到最终的输出。
步骤
输入层将原始数据输入到神经网络中。 隐藏层每一层的神经元接收前一层神经元的输出作为输入并使用激活函数进行转换。计算公式为z wx b其中z是加权输入w是权重x是输入b是偏置。然后通过激活函数f得到该层的输出a f(z)。 输出层最后一层神经元的输出即为整个神经网络的输出。 应用 前向传播在深度学习中的应用主要是用于预测或分类任务。给定输入数据神经网络通过前向传播得到输出结果与真实标签进行比较从而评估模型的性能。
反向传播Backpropagation 原理 反向传播是神经网络中用于更新权重和偏置的过程。它根据损失函数如均方误差、交叉熵等计算输出层的误差然后将误差反向传播到每一层根据误差调整权重和偏置以减小模型在训练数据上的损失。
步骤
计算输出层误差根据损失函数计算输出层的误差如均方误差或交叉熵误差。 反向传播误差将误差反向传播到隐藏层计算每一层神经元的误差。 更新权重和偏置根据每一层神经元的误差和输入计算权重和偏置的梯度并使用优化算法如梯度下降更新权重和偏置。 应用 反向传播在深度学习中的应用主要是用于训练模型。通过不断迭代前向传播和反向传播神经网络能够学习到从输入到输出的映射关系从而实现对新数据的预测或分类。
常见的激活函数与优化算法
常见的激活函数 Sigmoid 公式σ(x) 1 / (1 e^(-x)) 特点将输入压缩到0和1之间适合二分类问题的输出层。但存在梯度消失问题当输入值非常大或非常小时梯度接近于0这可能导致在训练深层网络时梯度无法有效回传。 ReLU (Rectified Linear Unit) 公式f(x) max(0, x) 特点对于正输入输出等于输入对于负输入输出为0。计算速度快解决了梯度消失问题但可能会导致神经元“坏死”。 Leaky ReLU 公式f(x) α * x for x 0, f(x) x for x ≥ 0 特点为ReLU的负输入值添加了一个小的非零斜率α避免神经元完全坏死。 Tanh 公式tanh(x) (e^x - e^(-x)) / (e^x e^(-x)) 特点将输入压缩到-1和1之间与Sigmoid类似但输出范围更大。同样存在梯度消失问题。 Softmax 公式σ(z)_j e^(z_j) / Σ_k e^(z_k) 特点常用于多分类问题的输出层将输出转换为概率分布所有输出值的和为1。 常见的优化算法 SGD (Stochastic Gradient Descent) 特点每次迭代只使用一个样本来更新权重更新速度快但可能陷入局部最优解。 Mini-batch Gradient Descent 特点每次迭代使用一小批样本来更新权重平衡了计算速度和收敛稳定性。 Momentum 特点引入动量项加速SGD在相关方向上的收敛并抑制振荡。 RMSprop 特点自适应地调整每个参数的学习率根据梯度的历史平均值来调整学习率。 Adam (Adaptive Moment Estimation) 特点结合了Momentum和RMSprop的思想使用梯度的一阶矩平均值和二阶矩未中心化的方差来动态调整每个参数的学习率。 Adagrad 特点为每个参数维护一个累积梯度平方的缓存并根据这个缓存来调整学习率适合处理稀疏数据。 Adamax 特点是Adam的一个变种使用无穷范数来替代RMSprop中的平方范数。 以上就是一些常见的激活函数和优化算法的介绍。它们在不同的神经网络架构和任务中各有优劣需要根据实际情况选择合适的激活函数和优化算法。
深度学习框架如TensorFlow或PyTorch进行基础操作
我们将展示如何在PyTorch中执行一些基础操作。首先确保你已经安装了PyTorch
import torch # 创建一个张量
tensor torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
print(Tensor:, tensor) # 执行计算
result tensor tensor
print(Result of addition:, result) # 创建一个变量在PyTorch中变量通常是张量并且具有requires_grad属性
variable torch.tensor([1.0, 2.0], requires_gradTrue)
print(Initial value of variable:, variable) # 定义一个简单的损失函数和优化器
loss_fn torch.nn.MSELoss()
optimizer torch.optim.SGD(variable, lr0.1) # 进行梯度下降优化
for _ in range(10): optimizer.zero_grad() # 清空梯度 loss loss_fn(variable, torch.tensor([3.0, 4.0])) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播计算梯度 optimizer.step() # 更新变量 print(Updated value of variable:, variable.data)这些示例展示了如何在TensorFlow和PyTorch中创建张量、执行基本计算、定义变量和进行简单的优化。这些基础操作对于理解深度学习框架的基本用法非常重要。
均源自AI对话收集整理 仅用作学习笔记持续…
