深度神經網路演算法原理

❶ 神經網路（深度學習）的幾個基礎概念

從廣義上說深度學習的網路結構也是多層神經網路的一種。傳統意義上的多層神經網路是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。而深度學習中最著名的卷積神經網路CNN，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層簡單來說，原來多層神經網路做的步驟是：特徵映射到值。特徵是人工挑選。深度學習做的步驟是 信號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。

❷ 深度神經網路的介紹

這種新型語音識別軟體採用了名為「深度神經網路」的技術，使得該軟體處理人類語音的過程與人腦相似。

❸ 卷積神經網路和深度神經網路的區別是什麼

主要區別是在多層感知機中，對層定義和深度處理方法不同。深度神經網路模仿人腦思考方式，首先逐層構建單層神經元，這樣每次都是訓練一個單層網路。當所有層訓練完後，使用wake-sleep演算法進行調優。卷積神經網路通過「卷積核」作為中介。同一個卷積核在所有圖像內是共享的，圖像通過卷積操作後仍然保留原先的位置關系。

❹ 基於深度卷積神經網路進行人臉識別的原理是什麼

本質上是模式識別，把現實的東西抽象成計算機能夠理解的數字。
如果一個圖片是256色的，那麼圖像的每一個像素點，都是0到255中間的一個值，這樣你可以把一個圖像轉換成一個矩陣。
如何去識別這個矩陣中的模式？用一個相對來講很小的矩陣在這個大的矩陣中從左到右，從上到下掃一遍，每一個小矩陣區塊內，你可以統計0到255每種顏色出現的次數，以此來表達這一個區塊的特徵。這樣通過這一次「掃描」，你得到了另一個由很多小矩陣區塊特徵組成的矩陣。
這一個矩陣比原始的矩陣要小吧？那就對了！
然後對這個小一點的矩陣，再進行一次上面的步驟，進行一次特徵「濃縮」，用另一個意思來講，就是把它抽象化。
最後經過很多次的抽象化，你會將原始的矩陣變成一個 1 維乘 1 維的矩陣，這就是一個數字。
而不同的圖片，比如一個貓，或者一個狗，一個熊，它們最後得到的這個數字會不同。於是你把一個貓，一個狗，一個熊都抽象成了一個數字，比如 0.34， 0.75， 0.23，這就達到讓計算機來直接辨別的目的了。
人臉，表情，年齡，這些原理都是類似的，只是初始的樣本數量會很大，最終都是通過矩陣將具體的圖像抽象成了數字，因為計算機只認識數字。
但是抽象的函數，會有所不同，達到的效果也會不同。

❺ 深度神經網路是如何訓練的

Coursera的Ng機器學習，UFLDL都看過。沒記錯的話Ng的機器學習里是直接給出公式了，雖然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作業也不是問題，只要照著公式寫就行。反正我當時看的時候心裡並沒能比較清楚的明白。我覺得想了解深度學習UFLDL教程 - Ufldl是不錯的。有習題，做完的話確實會對深度學習有更加深刻的理解，但是總還不是很清晰。後來看了Li FeiFei的Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，我的感覺是對CNN的理解有了很大的提升。沉下心來推推公式，多思考，明白了反向傳播本質上是鏈式法則(雖然之前也知道，但是當時還是理解的迷迷糊糊的)。所有的梯度其實都是對最終的loss進行求導得到的，也就是標量對矩陣or向量的求導。當然同時也學到了許多其他的關於cnn的。並且建議你不僅要完成練習，最好能自己也寫一個cnn，這個過程可能會讓你學習到許多更加細節和可能忽略的東西。這樣的網路可以使用中間層構建出多層的抽象，正如我們在布爾線路中做的那樣。例如，如果我們在進行視覺模式識別，那麼在第一層的神經元可能學會識別邊，在第二層的神經元可以在邊的基礎上學會識別出更加復雜的形狀，例如三角形或者矩形。第三層將能夠識別更加復雜的形狀。依此類推。這些多層的抽象看起來能夠賦予深度網路一種學習解決復雜模式識別問題的能力。然後，正如線路的示例中看到的那樣，存在著理論上的研究結果告訴我們深度網路在本質上比淺層網路更加強大。

❻ 深度神經網路具體的工作流程是什麼樣的

第一，深度神經網路不是黑盒，個人電腦開機直到神經網路運行在內存中的每一比特的變化都是可以很細微的觀察的。沒有任何神秘力量，沒有超出科學解釋的現象發生。第二，深度神經網路的工作方式是基於傳統的電腦架構之上的，就是數據+演算法。但人們確實從中窺探到了一種全新的電子大腦方式。所以目前有研究提煉一些常用神經網路演算法加速硬體。微軟等巨頭則在開發量子計算。第三，深度神經網路是一個很初級的特徵自動提取器。說初級因為簡單粗暴。以前為了節約算力特徵關鍵模型都是人工親自設定。而現在這部分工作隨著算力的提高可以自動化。所以從某種意義上來說深度神經網路也是一種自動編程機，但和人們相比，一點點小小的自動化都需要很多很多的計算力支持，這一點也不重要，重要的是，它能工作(手動英文)。那麼深度神經網路究竟是什麼呢？它是一個能迭代更新自己的特徵提取演算法。現在這個演算法可是像全自動高級工廠，數據往裡一丟，不得了！整個工廠裡面所有機器都動了起來。沒見過的小夥伴當場就被嚇呆瓜了，用流行的話說叫懵住。幾千隻機械手把數據搬來搬去，拿出魔方一樣的盒子裝來裝去又倒出來。整個場面就叫一個震撼。演算法運行規模也更大了。

❼ 深度神經網路與傳統神經網路有什麼區別

從名字就可以看出來，一個字，深
目前深度網路已經達到幾千層甚至上萬的深度，隨之而來的的就是數以億計的模型參數
你所謂的傳統神經網路大概是指MLP，RBF這些深度在幾層的上古網路

❽ 計算機視覺中，深層網路的概念是什麼，求通俗易懂的回答

在深度學習中的各類神經網路都是基於同樣的基本原理，就是模擬人的神經細胞之間的聯絡方式。以人臉識別應用為例，深度學習理論中不再給出具體的通過人臉識別人類身份的演算法，而是構造一套神經網路。通過大量的已標定數據對神經網路進行訓練，該神經網路能夠總結出一套如何通過人臉來識別人類身份的模型。通俗的說法就是類似訓練嬰兒識別人臉，家長並不會教給嬰兒通過哪些要素去識別人臉，但是通過長時間的接觸，讓嬰兒大量的接觸人臉並獲得相應激勵（嬰兒對媽媽哭可以喝到奶，對爸爸哭可以被抱起來）嬰兒的大腦就能總結出一套通過人臉識別人類身份的方法（模型）。如果媽媽的同事來看望嬰兒了，嬰兒就能記住該同事的人臉，下次如果在街上再次遇到該同事，嬰兒就能認出該同事的身份了。而你說的深層網路，其實是神經網路的一種，人們在基本的神經網路上進一步拓展該理論，就出現深層神經網路、循環神經網路、卷積神經網路等等類型的神經網路。

❾ 神經網路與深度神經網路有什麼區別

神經網路可以指向兩種，一個是生物神經網路，一個是人工神經網路。
深度神經網路指的是微軟推出了一新款語音識別軟體，其工作原理是模仿人腦思考方式，從而使該軟體的語音識別速度更快，識別准確率也更高。

❿ 深度神經網路是什麼意思

深度神經網路是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一種技術。

在監督學習中，以前的多層神經網路的問題是容易陷入局部極值點。如果訓練樣本足夠充分覆蓋未來的樣本，那麼學到的多層權重可以很好的用來預測新的測試樣本。但是很多任務難以得到足夠多的標記樣本，在這種情況下，簡單的模型，比如線性回歸或者決策樹往往能得到比多層神經網路更好的結果（更好的泛化性，更差的訓練誤差）。

(10)深度神經網路演算法原理擴展閱讀：

非監督學習中，以往沒有有效的方法構造多層網路。多層神經網路的頂層是底層特徵的高級表示，比如底層是像素點，上一層的結點可能表示橫線，三角。

而頂層可能有一個結點表示人臉。一個成功的演算法應該能讓生成的頂層特徵最大化的代表底層的樣例。如果對所有層同時訓練，時間復雜度會太高； 如果每次訓練一層，偏差就會逐層傳遞。這會面臨跟上面監督學習中相反的問題，會嚴重欠擬合。