《神经网络与深度学习》-精品文档资料整理.docx
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1、神经网络与深度学习 一个人在不接触对方的情况下 通过一种特殊的方式 以及对方进展一系列的问答。假如在相当长时间内 他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机 那么就可以认为这个计算机是智能的。 图灵测试 2.人工智能的研究领域 1.感悟 模拟人的感悟才能 语音信息处理、计算机视觉 2.学习 模拟人的学习才能 监视学习、无监视学习、强化学习等。 3.认知 模拟人的认知才能 知识表示、自然语言处理、推理、规划、决策。 3.人工智能的开展史 1.推理期 1956-60年度代末 基于逻辑以及事实规那么 出现了几何定理证明器、语言翻译器等。 2.知识期 70年度代初-80年度代中期 意识到知识对于人工智能
2、系统的重要性 构建专家知识库 出现专家系统 3.学习期 90年度代至今 让计算机自动从数据中分析并获取规律 然后进展预测 出现机器学习 machine learning 伴随着计算机运算才能的进步 神经网络重新兴起 并促进了深度学习的开展 4.人工智能的流派 1.符号主义 用符号抽象世界中的事物 用逻辑抽象世界中的规那么。 2.连接主义 模拟人类大脑神经网络 3.行为主义 控制论 模拟人的行为形式 感悟-动作 1.2 机器学习 1.机器学习是什么 机器学习是人工智能的一个分支 致力于从有限的观测数据中学习出一般性的规律 并在将来进展预测。 2.机器学习的步骤 浅层学习不涉及特征学习 机器学习的
3、特征主要通过人工方法或特征转换来抽取。特征处理是机器学习中的重点工作 对模型输入的特征的优劣直接影响模型的性能 因此很多机器学习问题演变成了特征工程 特征工程需要人类智能 。 1.数据预处理 去除噪声 2.特征提取 从原始数据中提取有效特征 3.特征转换 对特征升维以及降维 降维的方式主要有特征抽取 Feature Extration 以及特征选择 Feature Selection 。特征选择以及特征抽取有着些许的相似点 这两者到达的效果是一样的 就是试图去减少特征数据集中的属性(或称为特征)的数目 但是两者所采用的方式方法却不同 特征抽取的方法主要是通过属性间的关系 如组合不同的属性得新的
4、属性 这样就改变了原来的特征空间 而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集 是一种包含的关系 没有更改原始的特征空间。特征抽取的方法主要包括主成分分析 PCA 以及线性判别分析 LDA 特征选择的方法有Filter方法、Wrapper方法、Embedded方法。 4.预测 学习一个函数 分类、回归 1.3 表示学习 1.表示学习是什么 表示学习是机器学习经过中针对数据特征的一种技术手段。为了进步机器学习的准确率 就需要获取数据更有效地特征 假如使用人工进展抽取 工作量太大。假如有一种算法可以自动的学习出有效的特征 并最终进步机器学习模型的性能 这种学习就被称作表示学习。 2.表示学习的关
5、键是什么 表示学习的关键是解决语义鸿沟 在某种程度上反响数据的高层语义信息。语义鸿沟是指底层特征 原始数据特征 以及高层语义信息差异大。比方两个汽车的图片像素数据差异很大而在语义信息上却是相似的。 3.什么是一个好的表示 1 应该具有很强的表示才能 一样长度的向量表示更多的信息 2 使后续的学习任务变得简单 即表示出更高层的语义信息 3 具有一般性 可以迁移到其他的任务上 4.表示学习的两种方法 1 部分表示 以表示颜色为例 对人类来讲 有多少种不同的颜色就可以有多少种不同的符号来表示 比方天蓝色、海蓝色、咖啡色、土黄色.但是计算机识别不了符号 因此就用向量来表示 比方目前已知的颜色有1000
6、种 那么计算机就用一个1000维的向量来表示颜色 向量的每一个分量都代表不同的颜色 对于每一个颜色 其对应的向量中只有一个分量为1 其余均为0。一旦出现一种新的颜色 向量的维度就要加1。 部分表示在特征空间中的表达 所有的数据对象都是不同坐标轴上的点。 2 分布式表示 分布式表示选择数据对象共有的特征组成特征向量 并根据数据对象是否具有某个特征来判断该对象的类型。比方颜色共有的特征是RGB 因此分布式表示方法表示颜色仅需要一个3维向量即可表示出所有的颜色。 分布式表示在特征空间中的表达 低维空间中分散的点 部分表示 分布式表示 A 1 0 0 0 0.25 0.5 B 0 1 0 0 0.2
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