深度神经网络的可解释性,深度神经网络简单介绍
卷积神经网络通俗理解
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convolutional neural networks (CNN) 是一类包含卷积计算且具有多层次结构的前馈神经网络 (Feedforward Neural Networks)，在深度学习领域中占据重要地位。
卷积神经网络具备特征提取能力（representationlearning），其层级结构使其对输入数据实现位置无关分类（shift-invariantclassification），因此也被称作'位置不变的人工神经网络'
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
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
在深度学习领域中使用的各种神经网络架构均遵循相同的理论基础。其本质是模仿人类神经系统中细胞之间的信息传递机制 AI发猫 。以人脸识别技术为例，在这一应用领域内，默认情况下并不提供具体的识别人类身份的具体算法细节（如通过人脸特征识别），而是构建了一套用于识别特定特征的人脸识别系统。
利用充足的标注数据集对神经网络进行训练，并使其系统地构建一个基于面部特征识别人类身份的模型
简单来说,就像让婴儿认识人脸一样,家长也不会像教孩子说话那样教导婴儿如何识别面部特征.经过长期的接触和实践,经过频繁地与不同面孔互动,在大脑中形成了一个基于面部识别的人类身份鉴别机制（模型）
当妈妈的同事造访小宝贝时, 小宝贝能够记住这位陌生人的一面. 下回在街上碰见这位陌生人时, 小宝贝就能认出这位陌生人的身份.
你提到的深层网络实际上是神经元模型的一种延伸，在基础的神经元模型上不断深化这一理论后衍生出多种类型如深度前馈网、循环结构网以及卷积操作网等
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
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"深度学习"旨在通过使具有多层结构的神经网络得以训练而发展形成了一系列新型架构及方法。
在众多新型网络架构中,CNN占据着独特的地位,成为应用最广泛的深度学习模型之一.传统的深度网络往往面临参数爆炸的问题,难以实现高效的训练与推理.为此,CNN创新性地引入了局部感受野和权值共享的概念,从而有效地降低了网络参数数量.
这一结构实际上非常吻合视觉类任务在大脑运作的基本规律。然而，在现有架构的基础上我们还引入了一些改进：除了包括现有的核心组件之外还可以使用LSTM和ResNet等模型
这一结构实际上非常吻合视觉类任务在大脑运作的基本规律。然而，在现有架构的基础上我们还引入了一些改进：除了包括现有的核心组件之外还可以使用LSTM和ResNet等模型
这些方法各有特色：激活函数采用ReLU策略；其中权重初始化采用逐层初始化策略和XAVIER正则化方法；损失函数设计更为科学；防止过拟合的方法采用了Dropout技术和Batch Normalization技术。
这些领域主要是为了应对传统多层神经网络所面临的问题：如梯度消失的问题以及过拟合的问题。
其网络架构也是一种典型的深度学习模型设计形式
在传统框架下, 多层神经网络其基本结构是仅包含输入层、隐含层与输出层. 隐含层数量受具体应用影响, 目前尚未有系统性的理论指导来确定最合适的层数, 因此选择合适的层数尚无统一标准.
而深度学习中的经典代表卷积神经网络（CNN）则在早期多层神经网络的基础上实现了特征学习功能这一部分的加入使整个网络体系更加完善其设计灵感来源于人类大脑对信息处理机制的研究
具体操作是将原有的全连接层前面引入了部分连接的卷积层以及降维层，并且所增加的部分是一个层级结构
从输入到输出的整个过程依次经过多个层次：首先是卷积操作将图像信息转化为数值数据；接着通过降维处理降低数据复杂度；随后再次进行卷积操作进一步精炼信息；最后通过一系列降维操作完成模型训练并生成结果。总的来说，在传统多层神经网络中所执行的操作流程即是从输入样本出发提取人工设计的人工特征并将其映射到最终的结果预测上。而深度学习则通过信号提取器自动识别和提取低级到高级的特征并通过非线性变换逐步生成数值化的表达
特征是由网络自己选择。
卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？
深度学习和神经网络的区别是什么
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这两个概念实际上是相互交叉的。例如，在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,简称CNNs）中所采用的是基于监督的学习方法；而深度置信网（Deep Belief Networks,简称DBNs）则是一种基于无监督的学习方法。
深度学习的概念起源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。其通过结合低层特征来形成更为抽象的高层表示属性类别或特征，并从而发现数据中分布式的特征表示。
深度学习的概念源自Hinton等人的开创性研究，在2006年首次被提出。以深信度网（DBN）为基础的研究人员开发出了非监督的贪心逐层训练算法，并为解决深层神经网络结构中复杂的优化难题提供了新的思路。随后又发展出多层自动编码器的深层架构。
此外Lecun等人所提出的卷积神经网络是首个真正多层结构学习算法；它通过利用空间相对关系来缩减参数数量从而提升训练效能。
深度学习与神经网络有什么区别
深度学习与神经网络之间的关系近年来受到了广泛关注2017-01-10这一领域的发展历程中充满了诸多创新与突破最近开始深入学习这一领域主要参考了 zouxy09 博客的大量内容这些文章讲解得非常透彻涵盖了的知识面非常广在深入理解的基础上进行优化和提炼进一步细化和完善
第五节 Deep Learning的基本思想
假设系统S由n个层次组成（分别标记为S_1, \dots, S_n），其输入变量记为I，
输出结果记作O。这一过程可以用箭头图的形式表示：
从输入I开始依次经过各层处理到达输出O，
即当系统的输出结果与初始输入完全相同时，
则认为该系统在处理过程中并未造成任何信息损失。
在信息论领域中存在一个被称为"逐级递减的信息量"的现象（通常指代的信息处理不等式）。假设通过处理原始数据a得到中间结果b，在此基础上再次对结果b进行加工以获得最终结果c。经研究可知，在这一过程中,a与c之间的互相关程度不会超过a与b之间的关系强度。这一发现揭示了数据经过多次加工后会逐渐丧失原有的完整性
反正如果舍弃的是无价值的数据而不是有用的内容那不是很好吗？结果没有发生改变也就是说输入I通过每一层Si并未造成任何信息损失换言之在每层结构中这些都是原有信息的一种替代形式。
现在聚焦于DeepLearning这一主题，在这一领域中我们需要实现一种自动化特征学习机制。具体而言，在给定大量数据的情况下（其中这些数据可能是图像或文本形式），我们可以构建一个深度为n的系统S。通过调节该系统的参数配置使其其输出结果仍与原始输入保持一致。这样一来我们就能够提取出一系列层次化的特征表示即S₁到Sₙ
在深度学习框架中，在构建神经网络模型时，默认的做法是通过叠加多层结构来处理数据特征。其中每一层的输出会被传递给下一层作为输入，并最终完成对原始数据信息的层次化表达过程。
此外，在前面的部分中假设输出严格等于输入的情况过于严格。如果我们稍微放宽这一限制，则能够允许输入与输出之间的微小差异存在。从而导致另外一类不同的DeepLearning方法出现。
上述属于Deep Learning的基本概念。六、浅层学习与深度 学习 简述而言, 浅层 学习 构成了机器 学习 的第一个 阶段
在20世纪80年代后期，反向传播算法（亦称BackPropagation或BP算法）作为人工神经网络的发展成果之一被提出，在机器学习领域开启了新的篇章。该创新方法为机器学习带来了新的希望，并推动形成了以统计模型为基础的学习浪潮。这一趋势持续至今。
研究表明，这一技术表明通过BP算法可以使人工神经网络系统在分析海量数据时识别隐藏的模式，并据此实现对未来事件的分析与预测。
此时的人工神经网络体系虽然也被简称为多层感知机（MLP），但实际仅包含一层隐层节点的结构属于浅层模型体系。
在nineteen nineties期间, 多样化的浅层机器学习模型逐渐发展成熟, 并逐步被广泛应用于各个领域. 例如支持向量机(SVM, Support Vector Machines)、提升方法(Boosting)以及最大熵方法(如Logistic Regression, LR)等都成为主流算法.
这些模型的结构主要可以看作包含一层隐层节点（如SVM、Boosting），或者没有隐层节点（如LR）。无论是理论分析还是应用领域中，这些模型都展现出卓越的效果。
相比之下，在这一阶段（相比之下），尽管其理论分析具有较高的复杂性，并且其训练方法依赖于丰富的经验积累和专业技术水平的提升与创新突破较少见于这一时期的人工神经网络模型发展相对停滞。然而，在这一阶段（相比之下），尽管其应用前景较为有限），而深度学习作为机器学习的重要分支，则开启了人工智能发展的新纪元。
2006年的某个时候，在加拿大机器学习领域的杰出学者GeoffreyHinton及其学生RuslanSalakhutdinov向《科学》杂志提交并发表了论文。
该研究为该领域的发展点燃了新的希望。
这篇文章有两个主要观点：1）多隐层的人工神经网络展现出出色的特征学习能力，在处理数据时展现出本质性的表征能力，并能有效支持可视化或分类；2）深度神经网络在训练过程中面临一定的挑战性问题，在这篇文章中所采用的逐层初始化的方法（即layer-wise pre-training）能够有效地克服这些问题，并且这种初始化方法是在无监督学习框架下实现的。
目前普遍采用的各类分类与回归学习方法多属于浅层架构模型。基于有限数据样本与算力限制，在表示高度复杂的函数方面存在明显不足。对于复杂分类问题而言，在泛化性能上仍存在一定的瓶颈。
深度学习通过学习某种复杂的非线性网络架构。该架构具备实现复杂函数逼近的能力，并能够反映输入数据的分布式表示特性。同时表现出从少量样本中提炼出数据集核心特征的能力。
多层的优势在于能够通过更少的参数来表示复杂的函数
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，在深度学习中主要体现在：其显著特点是通过多层次的非线性变换来提取高阶特征。具体而言，在传统方法中通常只能提取有限层次的特征。
相较于基于人工规则构建特征的方法而言，在利用大数据分析技术提取特征的过程中更能准确反映数据内部蕴含的丰富信息
在机器学习领域中发展起来的新学科是深度学习，在人工智能研究中占据重要地位。它的核心目标就是构建能够模仿人类大脑处理信息的神经网络模型，并通过不断优化这些模型来提升对复杂数据的理解能力。这种技术通过模拟生物神经系统的工作原理来分析并理解各种数据（例如图像、声音和文本）。
深度学习属于无监督学习的一种。
深度学习的概念源于研究人工神经网络。
含有多层隐含层的人工神经网络模型被称为一种深度学习结构。
深度学习通过结合多层次非线性变换来生成更加抽象的高层次表征，并致力于发现数据中分布式的特征表示。
Deep learning can be seen as a subset of machine learning, which can also be viewed as the evolution of neural networks.
约在三四十年之前
但是，在学术界是一位执着的老学者Hinton, 他坚持不懈地致力于研究工作, 最终与其他人（如Bengio,Yann.lecun等）共同创建了一个实用且高效的深度学习框架.
Deeplearning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。
二者的相同之处在于深度学习借鉴了与人脑类似的分层架构。该系统由输入层、中间隐藏层以及输出层构成的多层网络构成，在这种架构设计下仅在相邻层级之间存在节点连接，而同一层级及其跨越层级的节点之间并未建立连接。每一层级均可被视为一种逻辑回归模型。
为了消除神经网络训练中的困难，DL采用了一种与神经网络不同的训练机制。
在传统神经网络领域（尤其是前馈神经网络）中，主要采用后向传播算法来完成模型训练工作。其基本原理是通过迭代优化来调整模型参数，在初始化模型参数时随机设定起始值，并计算当前层的输出结果。随后通过比较当前层输出与预期结果之间的误差来更新各层权重矩阵，在误差函数达到最小值时（即实现全局梯度下降）完成训练过程。
而deeplearning整体上是一个layer-wise的训练机制。
其主要原因在于，在使用反向传播算法进行计算时发现，在深度网络（7层以上）中存在这样的现象：残差信号在到达较深层之前就已经衰减得非常微小，并且这种衰减导致了所谓的梯度扩散问题（即出现所谓的gradient diffusion）。
这个问题我们接下来讨论。
八、DeepLearning训练过程8.1、传统的神经网络训练方案为何不宜采用在深度神经网络中的BP算法作为一种用于训练多层结构的标准方法，在实际应用中发现对于仅包含几层的结构而言该方案的效果就不太理想。
深层架构包含多个非线性处理单元，在非凸目标代价函数中常见存在的局部极小点，其成为训练难度的主要因素之一。
BP算法存在以下问题:(1)梯度变得愈发稀疏:随着网络深度增加,误差修正信号逐渐减弱;(2)容易陷入局部极小值:特别是在初始参数偏离最优解区域时(如随机初始化可能导致此情况发生);(3)通常情况下仅依赖标注数据进行模型训练,而大量数据缺乏标注,但人脑却能在无监督的学习中自主发现模式;在第8.2节中讨论的深度学习训练过程中,若一次性对所有层进行参数更新会导致计算复杂度过高;当逐层进行参数更新时偏差会依次传递至下一层
会遇到与之前监督学习中的情况相反的问题，并且会出现严重的欠拟合现象（由于深度网络中的神经元数量及参数规模都十分庞大）
2006年,hinton在非监督数据环境下首次提出了一种多层神经网络的有效构建方法,主要包含两个步骤:先是依次对每个层次进行训练,然后是优化过程,确保这两个方向生成的结果能够高度一致
1）首先按层次构建单层神经元网络，在完成每个层次的训练后逐步实现整个网络的结构优化；2）在所有层次完成训练之后，Hinton采用wake-sleep算法进行优化配置。
1）首先按层次构建单层神经元网络，在完成每个层次的训练后逐步实现整个网络的结构优化；2）在所有层次完成训练之后,Hinton采用wake-sleep算法进行优化配置
将位于最顶层以外各层之间的权重设置为双向连接，并不会影响到整个网络的整体架构，在这种情况下最顶层仍然保持着单层神经网络的结构特征；其中向上方向的权重主要负责信息处理与理解功能的实现而向下方向则承担着数据生成的具体任务；随后采用Wake-Sleep算法对整个网络的所有参数进行优化调整以确保模型能够高效地完成学习过程
通过认知与生成实现协调, 这表明所产出的最高层表示能够尽可能准确地恢复原始节点
例如，在顶层结构中存在一个代表人脸的节点；所有输入的人脸图像都会激活该节点；其向下生成的结果图像是能够大致呈现人脸特征的表现； wake 和 sleep 两个阶段构成了 Wake-Sleep 算法的核心逻辑机制。
wake 阶段：该认知机制基于外界特征与向上的权重（认知权重）生成各层的抽象表示结点状态，并通过梯度下降算法更新层间传递的权重参数（生成权重）。
换句话说，在现实中与我的预期不符的情况下，“通过调整权重使预期的内容得以呈现”。2）sleep阶段：生成机制依赖于顶层表示（即 wake state 学得的概念）以及向下传递的权重参数来构建底层状态；与此同时更新上层到下层的连接权以优化整体表现。
等同于"当梦中的景象与我脑中的认知模型不一致时，在我的感知中将此景象转化为对应的概念"
deeplearning训练过程具体如下：首先采用分层递进的无监督学习方法（从底层数据开始逐步向上训练）：通过有标定数据（也可采用无标定数据）进行层次化参数优化，在这一过程中将整个网络的学习机制分解为逐层优化的任务（这个阶段可视为一种特征提取过程）：具体操作中先利用无标定数据对第一层进行训练（通过优化第一层参数使输出与输入之间的差异最小化），在此过程中由于模型容量限制以及稀疏性约束条件的存在（使得所提取的特征能够更好地反映输入数据的本质属性），从而获得比输入数据更高层次表示能力的特征表示；随后在完成第n-1层的学习后将该层输出作为第n层输入继续进行参数优化（分别对各层参数进行系统性地优化），最终完成整个多层网络模型的学习；接着采用自顶向下的监督学习策略（基于带标签的数据对模型进行全面微调）：在此阶段通过对已有各层参数进行精细调整（通过误差反向传播机制逐步优化整个网络的所有参数），进一步提升模型性能；值得注意的是，在上述训练过程中第一步的学习机制与传统随机权重初始化方式不同（其初值并非随机设定而是基于输入数据结构特性进行有意识地求解），因此这种更为合理的初始策略能够显著提高模型收敛效率并最终实现更好的性能表现；综上所述 deeplearning算法之所以展现出卓越的效果与其独特的特征提取机制密不可分