深度神经网络的特征表示,深度神经网络通俗理解

神经网络与深度神经网络有什么区别

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

深度学习与神经网络有什么区别

探讨深度学习与神经网络之间的差异之处：传统的多层神经网络过程主要包括将特征映射至对应的值**写作猫** ，而在深度学习中则遵循信号→特征→值的过程。其中，在传统方法中（即人工挑选）进行这一操作，在深度学习则由网络自主完成这一选择过程

此外，在引入机器学习之前就已形成的一个新兴研究领域被称为深度学习。随着其被引入到这一领域后,它能够帮助机器学习模型更趋近于最初的目标——推动人工智能的发展

深度学习的核心在于从样本数据中提取其内在规律以及不同层次的表征；这些信息对于分析包括文字、图像和声音等多种类型的数据具有重要意义。

它的主要目标是让机器具备模仿人类分析学习能力，并能识别文字、图片以及声音等多种数据类型。深度学习是一种复杂性极高的机器学习算法，在语音和图像识别方面的性能表现显著超越了之前的相关技术。

它的主要目标是让机器具备模仿人类分析学习能力，并能识别文字、图片以及声音等多种数据类型。深度学习是一种复杂性极高的机器学习算法，在语音和图像识别方面的性能表现显著超越了之前的相关技术。

深度学习不仅在上述提到的技术领域，在其他相关领域也展现出了显著的应用价值。

深度学习技术让机器能够模拟视听与思考等人类的基本活动。从而有效地解决了众多复杂的模式识别难题。而人工神经网络则可划分为两种类型：一种是生物神经网络；另一种则是人工神经网络。

生物神经系统主要由细胞和突触构成, 其主要功能是赋予生物认知能力, 并辅助其进行决策. 具体而言, 神经系统可分为两种: 一种是传统的生物神经系统, 另一种则是人工神经系统.

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks, 简称ANNs）也可称为神经网络（NNs），亦即连接模型（ConnectionModel）。它是一种模拟动物神经网络行为特征的算法数学模型。

这种网络基于系统的复杂程度进行设计，并通过调节内部大量节点之间的连接关系来实现信息处理的目标。
人工神经网络是一种模拟大脑神经突触联接结构来进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

计算机视觉中，深层网络的概念是什么，求通俗易懂的回答 20

在深度学习领域里的各种神经网络都遵循相同的理论基础，并且模仿人类神经系统的工作机制。例如，在人脸识别应用中，深度学习理论不具体阐述识别机制而是设计出一套新的识别体系。

利用大量的标注好的数据集对神经网络进行训练,该神经网络具备了识别人类面部特征以确定身份的能力

简单来说类似于让婴儿认识人脸的过程中 家长也不会教导婴儿如何识别人体面部特征 而是通过观察和模仿的方式 让他们自然地接触到真实的人脸 并根据某些反馈机制 如对母亲哭泣后能喝到奶 对父亲哭泣后能被抱起等 来逐步总结出一套基于面部特征识别人类身份的方法论体系（模型）。

当看到妈妈的同事们造访时

你所提到的深层网络实际上属于一种特定类型的 neural 网络模型。基于基础 neural 网络的基础上发展出这一理论体系后人逐步形成了多种变体包括但不限于深度 neural 网络（DNN）、循环 neural 网络（RNN）以及卷积 neural 网络（CNN）等。这些不同的模型根据具体应用场景被广泛应用于各个领域

深度神经网络具体的工作流程是什么样的？

第一, 深度神经网络的工作机制并非神秘莫测, 从开机那一刻开始, 在内存中每经过一个比特的状态变化都是可被细致追踪的. 这种现象完全遵循现有的科学理论, 没有任何超越现有科学理论所能够解释的现象发生.

第二部分, 深度神经网络的工作模式建立在传统电脑架构之上, 主要由数据与算法构成. 然而, 人们从其中确实发现了一种全新的电子大脑模式. 因此, 当前研究人员正在总结出一些常用神经网络算法来加速硬件处理. 微软等科技巨头则正在研发新型量子计算设备.

第三，在较为复杂的特征自动提取技术而言，深度神经网络属于一个初级阶段的技术。认为这种技术因其实现过程相对简单而被视为初级技术。在计算资源有限的条件下，在选择关键特征时通常需要手动进行参数设置。然而在一定程度上实现了自动化处理

所以从某种程度上讲深度神经网络也是一种自动编程体系(手动英文)，但与人类相比微小的自动化操作需要大量的运算能力支撑这一点并不重要重要的是其核心功能在于能够自主运行简而言之深度神经网络的本质是什么？

它是一个能够持续自我更新的特征提取算法。这一系统展现出令人惊叹的能力，在数据输入后自动启动所有组件。当数据被注入系统后立即开始运作起来，在如此短的时间内完成全部操作令人印象深刻——甚至让从未接触过该系统的专家都感到震惊——用流行的说法就是让人瞬间感到震撼

大量机械手来回搬运数据，在魔方形状的箱子中，这些机械臂反复搬运和倾倒数据。这一幕令人印象深刻；随着机器人的数量增加和处理任务的复杂度提升

卷积神经网络通俗理解

。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）属于一类既包含卷积计算又具备深度结构的前向神经网络（Feedforward Neural Networks），在深度学习领域中被视为重要的代表算法之一。

卷积神经网络具备特征表示能力，并基于层级架构对输入信息执行平移不变性分类任务。此外也可称为基于平移不变性的人工神经网络

深度学习与神经网络有什么区别

2017-01-10深度学习与神经网络关系最近开始系统性地学习深度学习技术。主要参考了zouxy09的博客内容，并从中提炼出了核心知识点。在学习过程中会根据自己的理解和思路进行删减和补充和完善文章内容。

经过一段时间的学习后发现这是一个极具挑战性的领域需要不断探索和实践才能掌握其中的关键点并将其应用到实际工作中去。

五、深度学习的核心概念：我们可以设想一个系统 S 包含 n 个层次（记作 S₁,…, Sₙ），其初始输入变量设定为 I；通过一系列变换流程逐步传递至最终的处理结果 O（如图所示）。值得注意的是，在这种情况下…

在编码理论中存在一个称为"渐消码"的重要原理（即所谓的信道容量定理）。假设通过一次编码将原始信号x转化为中间信号y, 再经过二次编码将y转化为最终信号z, 那么根据渐消码原理, 我们有I(x;y) ≥ I(x;z)，其中I表示两个变量之间的互 information. 这一结果揭示了数据加工过程中必然伴随的信息损失现象。

确实如此呀！如果我们放弃那些无用的信息的话），结果却保持了不变。这进一步说明，在每一层结构Si中，并未丢失输入信息。也就是说，在每一层结构Si中，并未丢失原始信息。

我们现在聚焦于我们的主题DeepLearning，并为了实现这一目标而进行研究。在本研究中，默认情况下我们将处理大量图像或文本数据集，并构建一个深度神经网络模型S（包含多个隐藏层）。通过优化模型参数使其输出与输入保持一致的同时，则能够从每一层提取出不同层次的表示信息。具体而言，在完成训练后即可获得一系列层次表示信息S₁,…, Sₙ,其中每个下标对应不同的抽象层级

对于深度学习来说，其核心就是叠加多层结构，并且每一层的输出都会传递给后续一层作为输入。通过这种方式就能实现对输入信息进行层次化表达。

此外，在之前的讨论中我们曾假设输出严格地等于输入这一条件过于苛刻

这即是深度学习的核心概念。六、浅层学习（Shallow Learning）与深度 learning（Deep Learning），其中浅层 learning 是机器 learning 的第一个重要里程碑。

上世纪八十年代末，在人工神经网络领域中提出的反向传播算法（也被称为BackPropagation算法或BP算法），推动了机器学习的发展，并促进了基于统计模型的机器学习方法的发展。这一趋势持续至今。

研究者们发现，运用BP算法可以让一个人工神经网络系统通过大量训练样本数据学习其统计规律，并能够对未来未知事件进行预测分析。与过去依赖于人工制定规则的传统机器学习方法相比，在多个领域展现出显著的优势。

此时的人工神经网络虽然也被称作多层感知机（Multi-layerPerceptron）但实际上它仅包含一层隐藏层节点属于浅层模型

20世纪90年代末期，多种多样的浅层机器学习模型陆续出现，并逐渐成为研究热点。支撑向量机：支持向量机（SupportVectorMachines, SVM），提升方法：Boosting；最大熵模型：Logistic Regression Model（LR）。

从架构上来看，这类模型通常包含一个隐藏层神经元（例如支持向量机SVM和提升树Boosting）。而另一种情况是没有隐藏层神经元（例如逻辑回归器LR）。在理论研究和实际应用方面均取得了显著成果。

从架构上来看，在包含一层隐藏单元的情况下（例如SVM、Boosting），这类模型与无隐藏单元的情况（例如逻辑回归器LR）形成了对比。在理论研究和实际应用方面均取得了显著成果。

相比之下，在理论分析方面存在较大复杂性的同时, 训练方法还需积累丰富的经验和掌握必要的技巧. 反观那个时期的浅层人工神经网络, 则相对较为冷清. 深度学习则是机器学习领域的重要革命.

二零零六年秋，在加拿大著名学府——多伦多大学内

本文探讨了两个核心观点：首先指出多层人工神经网络展现出卓越的特征提取能力；其次阐述了这些模型如何能够更加深入地反映数据本质；此外还说明其提取出的数据特征能够更加深入地反映数据本质；从而为数据可视化和分类任务提供了有力支持；其次讨论了深度神经网络在训练过程中面临的挑战；并指出通过逐层初始化策略能够有效缓解这一挑战；其中所采用的方法是基于无监督学习进行初始化

当前大多数分类与回归等学习方法属于浅层结构算法，在面对复杂函数时，在有限样本和计算单元的情况下表现不足，并且在实际应用中其泛化能力会受到一定程度的影响

通过构建一种多层次的非线性模型架构, 深度学习具备模拟复杂函数的能力, 能够反映输入数据的多层分布特性, 并展示了从有限训练样本中有效提取数据集合核心属性的能力.

多层次的优势在于仅需少量参数即可表达复杂的函数关系。
深度学习的核心在于建立包含多个隐藏层（机器学习模型），并从大量数据集中提取有价值的信息。
以便更好地提高分类任务或预测结果的质量。

因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。

区别于传统的浅层学习方法，在深度学习中存在显著的不同之处：其一，在于模型架构上更加注重模型结构的深度设置，在实际应用中通常会采用5层至10多层的设计；其二，则体现在对特征提取过程的高度重视上，在这一过程中通过逐步实现特征向量的空间变换映射关系，在将样本数据从原始空间转换至新的高维特征空间后可实现更为便捷有效的分类或预测操作

相较于基于人工规则构建特征的方法而言，在大数据环境下学习特征的过程更能揭示数据内部的复杂结构。

七、Deeplearning与NeuralNetwork深度学习是机器学习研究领域的重要组成部分，在这一研究领域中，科学家们致力于发展能够模拟人类大脑信息处理机制的人工智能模型。这些模型借鉴了人类大脑的信息处理机制，并通过多层结构对图像、语音以及文本等数据进行分析与理解等多方面的工作。

深度学习作为一种重要的无监督学习方法。
从人工神经网络研究的角度来看，深度学习的概念由此产生。
由多个隐层组成的多层感知器正是深度学习的一种典型结构。
通过整合多层次特征来构建更为抽象的高级表示形式。
从而能够发现数据中分布式的特征表示。

Deep learning can be seen as a specialized area within machine learning, representing the foundation of neural network advancements.

大约二三十年代之前，在机器学习领域中人工神经网络曾是一个非常热门的研究方向。然而随着时间推移该技术逐渐淡出主流视野其退潮的原因主要包括以下几点一是模型容易过拟合且超参数调整较为复杂需要运用诸多技巧二是模型收敛速度较慢尤其是在特征层次不超过3层的情况下其性能优势并不明显因此在约20年的时间里神经网络研究的关注度较低期间主要由支持向量机和提升方法占据主导地位

然而，一位执着的老学者Hinton坚持不懈，并最终（与其他人如Bengio、Yann.lecun等）开发出一个实际可行的深度学习框架。

Deeplearning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。

两者的共同点在于DeepLearning借鉴了神经网络类似的层级架构；该系统由输入级、中间隐藏多层层、输出级构成；仅限于相邻层级之间的节点存在连接关系；而同层级以及跨层级之间的节点则互不相连；这种层级架构与人类大脑的组织方式具有较高的相似性

为了解决神经网络训练过程中遇到的各种挑战，深度学习（DL）引入了全新的训练机制。

传统的人工神经网络（主要针对前馈型人工神经网络）中，默认采用反向传播算法进行训练。具体而言，在训练过程中会通过迭代优化算法不断调整模型参数。具体步骤包括：首先随机初始化模型参数；接着输入数据进行前向传播计算模型输出；随后通过比较预测结果与真实标签之间的差异来更新各层权重参数；当误差达到最小值或满足收敛条件时，则完成一次完整的训练循环（整个过程遵循梯度下降优化原理）。

而deeplearning整体上是一个layer-wise的训练机制。

其原因在于，在采用backpropagation机制时，在处理一个拥有七层及以上的深度网络时，残差信号在传递到较深层之前衰减得过于显著。

这个问题我们接下来讨论。

八、Deep Learning Training Process 8.1: 探讨其原因时发现其无法适用于基于反向传播（BP）算法来训练深层神经网络的情况，并且这种方法通常被视为训练多层架构的传统范式。然而，在深入分析后发现，在某些情况下即使对于仅包含几层的网络而言，在某些特定条件下该方法的表现也显得不够理想。

深层架构（包含多个非线性处理单元层）的非凸目标代价函数中普遍存在的局部极小值是训练的主要挑战。

BP算法存在以下问题：（1）随着深度增加梯度变得愈发稀疏：从顶层往底层推进的过程中误差校正信号逐渐减弱；（2）模型容易陷入局部最优解：尤其是在远离全局最优区域的初始阶段（由于随机值初始化可能导致这种情况发生）；（3）通常情况下我们只能利用带有标注的数据进行训练：但大量数据通常是没有标注的而深度学习模型能够从未标注的数据中提取有用信息；8.2在深度学习的学习过程中如果同时对所有层进行联合优化会导致计算代价过高；因此建议每次仅优化一层并在优化完后再传递误差以逐步提升模型性能

会遇到与上述监督学习相对的问题，并且会出现严重的不足拟合现象（由于深度网络中的神经元数量与参数规模过于庞大）

2006年,hinton提出了一种在无监督数据环境下构建多层次神经网络的方法,简单来说,它分为两个主要步骤:每一步都是对每一层网络进行训练,然后通过优化过程使原始输入向量x通过正向传播得到高阶特征向量r,并使得这个高阶特征向量r又能够反向传播重建原始输入向量x。

该方法包括：首先逐步构建每个单独的神经元模型，并通过逐层学习的方式完成基础网络结构的搭建。在所有层次完成训练之后，在参数调整阶段采用 wake-sleep 算法来进行优化配置以提升整体性能。

通过将除最顶层外的所有层之间的权重设置为双向连接的方式，在这种情况下，最高层仍然保持为一个单一的神经网络层。然而其他各层则形成了图模型结构。其中上一层的权重主要负责认知功能的实现过程（即"认知"），而下一层则主要负责生成功能（即"生成"）。随后我们采用Wake-Sleep算法对所有的权重进行了系统性的优化配置。

使认知与生成达到统一，并确保生成系统所产出的最高层次符号能够尽可能准确地还原出基础节点

举个例子来说, 如果顶层的一个节点代表人脸, 那么所有人脸的图片都应该触发该节点, 并且经过计算后生成的结果能够大致呈现一个人脸的形态. 这里的 Wake-Sleep 算法可以被看作是由 wake 和 sleep 两个机制共同构成.

在 wake 阶段中, 植物的认知机制通过环境特征和上一层连接重量（即认知重量）生成每一层的节点状态, 并利用梯度下降算法调整各层次之间的下一层生成重量.

也就是说，“如果现实与我的预期不符，则调整权重后会使预期的内容得以呈现”。2）sleep阶段：生成流程中利用上层表示（ wake state 学得的概念 ）以及下层连接权来构建底层状态的同时 ， 同时调整各层之间的连接权以实现上层对下层状态的指导作用

即如果梦中的景象并非是我脑中对应的概念，则通过调整我的认知权重系数（权重值），原本不符合预期的概念形象在我的感知中被重新映射为对应的理论框架。

具体而言，在进行深度学习的训练时

如何更好的理解分析深度卷积神经网络

作者：杨延生 链接：来源：知乎 著作权归作者所有 转载请联系作者获取授权

在众多新型网络架构中,CNN占据着首要地位.这种架构通过巧妙设计,克服了传统深度网络存在的计算资源消耗过高,训练效率低下的问题.具体而言,CNN采用了局部感受野与权值共享的理念,从而大幅降低了网络参数的数量.

这一关键点显著地遵循视觉相关任务在人脑运作机制上的特定模式。该新架构不仅引入了LSTM及其变体网络如ResNet等核心组件。

这一系列的新方法显著提升了性能表现，在神经网络架构优化方面取得了突破性进展。基于ReLU的新激活函数设计能够有效缓解梯度消失问题；创新性的权重初始化方案结合逐层初始化和XAVIER等技术，在训练效率上实现了重要提升；创新的损失函数设计为新方案能够更好地平衡分类精度与计算效率；同时在过拟合抑制方面采用了结合Dropout和BN等技术的新策略，在模型泛化能力上有明显提高。

这些方面主要是为了用来解决传统多层神经网络中的梯度消失问题以及过拟合等问题。

在广义上来看，在广义上来看

在传统观点中, 多层神经网络仅包含三个主要部分: 输入
层, 隐藏
层和输出
层. 其隐藏层数量通常根据具体任务需求来确定, 并缺乏系统性的理论指导来确定最佳层数.

在深度学习领域中,经典的卷积神经网络(CNN)最初基于传统多层次神经网络架构,在此基础上增加了特征提取模块.这一模块模拟了人类大脑在信号处理时分层次进行的方式.

在原有的全连接层基础上增加了部分连接的卷积层以及降维层，并且新增的部分构成了一整个层级

输入层-卷积层-降维层-卷积层-降维层--....--隐藏层-输出 layer 简而言之, 传统多 layer 神经网络执行的过程是: 输入信号通过特征提取和值映射过程完成处理. 特征在该过程中是由人工预先定义并选择的. 而深度学习其流程为: 信号->特征->值, 实现了对数据内在规律的自动捕获

特征是由网络自己选择。