首发于从零学AI

【286页干货】一天搞懂深度学习

作者:慢慢的燃烧
来源:blog.csdn.net/u01016419


《1天搞懂深度学习》,快300页的ppt,台湾李宏毅教授写的,非常棒。不夸张地说,是我看过最系统,也最通俗易懂的,关于深度学习的文章。


废话少说,先上干货,整个PPT的思维导图如下:


深度学习概论

介绍深度学习

作者非常浅显的指出机器(深度)学习过程非常简单,分为定义方法、判断方法的优劣、挑选出最佳的方法。


对于深度学习,首先第一步定义方法 - 神经网络。深度学习顾名思义是指多层的神经网络。

神经网络的思想来源于对于人脑的生理上的研究,人脑由数亿个神经元组成,神经元通过轴突互相连接通信。神经网络和人脑类似,存在多个层级(layer),每个层级都有多个节点(神经元),层级和层级之间相互连接(轴突),最终输出结果。

对于神经网络的计算能力可以理解为通过一层层Layer的计算归纳,逐步的将抽象的原始数据变的具体。以图片识别为例,输入是一个个像素点,经过每层神经网络,逐步变化成为线、面、对象的概念,然后机器有能力能够识别出来。


第二步,评估方法的优劣。

Loss function是用于评估方法优劣,通常我们用学习出来的参数对测试数据进行计算,得出对应的预测(y)然后和真实的测试数据的目标值(t)进行比对,y和t之间的差距往往就是Loss。那么评估一个算法的好坏,就是要尽可能的降低Loss。


第三步,如何获得最佳的学习方法

获得最佳的学习是采用梯度下降算法,作者也提到梯度下降算法存在局部最优解的问题。人们往往认为机器无所不能,实际上更像是在一个地图上面拓荒,对周边一无所知。神经网络计算梯度的算法是反向传播算法,简称BP。



Why Deep?

作者首先指出越多的参数往往带来越好的预测能力,所以神经网络往往参数越多越好。那么如果是同样的参数情况下,为什么层级较多的表现会更好呢?


作者认为深度网络可以带来模块化的好处,随着网络的层级,神经网络会将像素元素逐渐归纳出一些基本的特征,进而变成纹理,进而变成对象。



训练方法


作者总结下来训练过程中会发现了两种情况:

1. 没有办法得到很好的训练结果 ---》 重新选择训练方式

2. 没有办法得到很好的测试结果 ---》 往往由于过度拟合导致,需要重新定义方法


优化训练方法的手段:

1. 选择合适的Loss function:使用Cross Entropy效果要优于Mean Square Error

2. Mini-batch: 每次训练使用少量数据而不是全量数据效率更高

3. Activation Function:使用ReLU替代Sigmoid可以解决梯度消失的问题,可以训练更深的神经网络

4. Adaptive Learning Rate:可以随着迭代不断自我调整,提高学习效率

5. Momentum: 可以一定程度上避免陷入局部最低点的问题



避免过度拟合(overfitting)的方法:

1. Early Stopping:使用cross validation的方式,不断对validation data进行检验,一旦发现预测精度下降则停止。

2. Weight Decay:参数正则化的一种方式?

3. Dropout:通过随机去掉一些节点的连接达到改变网络形式,所以会产生出多种网络形态,然后汇集得到一个最佳结果

4. Network Structure: 例如CNN等其他形态的网络


神经网络变体

Convolutional Neural Network (CNN)


通常情况下,一个CNN包含多次的卷积、池化,然后Flatten,最终再通过一个深度神经网络进行学习预测。CNN在图像、语音识别取得非常好的成绩,核心的想法在于一些物体的特征往往可以提取出来,并且可能出现在图片的任何位置,而且通过卷积、池化可以大大减少输入数据,加快训练效率。


Recurrent Neural Network (RNN)


RNN的想法是可以将hidden layer的数据存储下来,然后作为输入给下一个网络学习。这种网络的想法可以解决自然语言中前后词语是存在关联性的,所以RNN可以把这些关联性放到网络中进行学习。


其他前沿技术

Ultra Deep Network:2015年出现了152层的Residual Net实现了图片3.57%错误率



Reinforcement Learning: 通过奖励机制强化学习,并且做出相应的动作


Unsupervised Learning:

1. Deep Style

2. 生成图片


3. 无需人工介入理解文字的含义


搜索公众号“七月在线实验室”,后台回复“666”。即可免费获得 七月在线【面试求职 第四期】课程+最新升级版《名企AI面试100题》电子书。


《名企AI⾯试100题》涵盖计算机语⾔基础、算法和⼤数据、机器学习、深度学习、应⽤⽅向 (CV NLP 推荐 ⾦融风控)等五⼤章节,每⼀段代码、每⼀道题⽬的解析都经过了反复审查或review。

部分内容展示

(点击图片可查看大图)
编辑于 08-04

文章被以下专栏收录