前言欢迎来到本深度学习系列文章本系列文章旨在详细介绍深度学习的基础理论与关键技术从基本神经网络到复杂的算法应用我们将探索监督学习逻辑回归激活函数反向传播等核心主题无论您是初学者还是专业人士这个系列都将帮助您系统地理解并应用深度学习技术。本文作为系列的开篇旨在提供对神经网络的基本了解它是人工智能和机器学习领域的基本概念之一。我们将介绍神经网络的基本概念和结构解释什么是深度学习以及探讨深度学习的历史和它在现代技术中的角色。01神经网络定义神经网络也称为人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)是机器学习的子集也是深度学习算法的支柱被称为“神经”是因为它模仿大脑中神经元相互发出信号很多科学发明都是从大自然中获得了想法比如飞机的发明是受鸟类的启发神经网络是一种受人脑启发的机器学习算法它是一个由互连节点或人工神经元组成的网络可以学习识别数据中的模式。在学术定义中人工神经网络是受人脑生物神经网络结构和功能启发的计算模型它由互连的节点或“神经元”组成它们被组织成层通过对输入进行加权计算总和以及应用非线性激活函数将输入数据转换为不同的表示形式直到产生输出。神经网络已经被广泛用于解决图像分类推荐系统和语言到语言翻译等复杂的机器学习问题。02深度学习定义深度学习是指训练神经网络有时是非常大的神经网络。它是基于人工神经网络的机器学习的一个子集“深度”指的是这些神经网络中的多层传统的机器学习算法仅限于相对简单的分析深度学习可以从图像文本和音频等大型复杂数据集中提取更丰富更抽象的表示。深度学习是当今计算机视觉语音识别自然语言处理和人工智能等领域快速发展的基础。03深度学习历史第一个人工神经网络于1944年提出但近年来变得非常流行深度学习于50年代初引入但近年来由于面向人工智能的应用程序和公司生成的数据的增加而变得流行虽然经典的机器学习算法无法分析大数据但人工神经网络在大数据上表现良好深度学习的历史可以追溯到人工智能AI的早期1943年Warren McCulloch和Walter Pitts创建了大脑神经元的数学模型这是第一个人工神经网络。20世纪50年代弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 开发了感知机这是一种简单的两层神经网络可以经过训练来识别模式。然而感知机存在局限性直到20世纪80年代神经网络才开始得到更广泛的应用。20世纪80年代Geoffrey Hinton等人开发了一种新型神经网络称为反向传播算法反向传播使神经网络能够学习更复杂的模式并引发了人们对神经网络的新兴趣。20世纪90年代深度学习研究仍在继续但它仍然是一个相对小众的领域一直到2000年代初出现了一些突破导致人们对深度学习的兴趣重新燃起。最重要的突破之一是卷积神经网络CNN的发展它是一种专门为图像处理而设计的神经网络已被用于在各种图像识别任务中取得最先进的结果例如人脸识别和物体检测。另一个重要突破是循环神经网络RNN的发展。它是一种专门用于处理顺序数据的神经网络已被用于在各种自然语言处理任务中取得最先进的结果例如机器翻译和语音识别。在过去的十年中深度学习在图像识别自然语言处理语音识别和机器翻译等多种任务中取得了重大进展它现在是人工智能最活跃和最有前途的研究领域之一。以下是深度学习发展的一些主要里程碑1943年Warren McCulloch和Walter Pitts创建了大脑神经元的数学模型。1958年Frank Rosenblatt开发了感知机这是一种简单的两层神经网络可以训练来识别模式。1986年Geoffrey Hinton等人开发了反向传播算法该算法允许神经网络学习更复杂的模式。1998年Yann LeCun等人。开发了LeNet-5 CNN在手写数字识别方面取得了最先进的结果。2006年杰弗里·辛顿等人开发了深度置信网络这是一种可以对大量未标记数据进行预训练的神经网络。2012亚历克斯·克里热夫斯基等人开发了AlexNet CNN它在图像分类方面取得了最先进的结果。2014年伊利亚·苏茨克弗 (Ilya Sutskever) 等人开发了Transformer这是一种专为自然语言处理任务而设计的新型神经网络。欢迎阅读我的关于Transformer系列文章。2015年谷歌翻译利用深度学习在机器翻译方面实现了人类水平的性能。2016年AlphaGo使用深度学习击败了职业围棋选手。04基础神经网络单层感知机感知机是一种使神经元从给定信息中学习的算法它有两种类型单层感知机不包含隐藏层而多层感知机包含一个或多个隐藏层单层感知机是人工神经网络 (ANN) 最简单的形式。单层神经网络是只有一层神经元的神经网络这种类型的网络也称为感知机它是最简单的神经网络类型可用于解决简单的问题该架构由Frank Rosenblatt于1957年开发。/****/ 单层神经网络示例我们从房价预测的例子开始假设有一个包含六栋房屋上图中的6个红点坐标的数据集知道房屋的大小以平方米为单位和房屋的价格然后我们要拟合一个函数来预测房屋的价格。如果熟悉线性回归对这些数据画一条直线这样就得到了一条这样的直线如图所示由于价格永远不会是负数因此我们不要使用最终会变成负值的直线拟合所以这里的结果就是零如上图中坐标左下角底部所示这条粗蓝线就是最终根据房屋大小预测房屋价格的函数。可以将拟合房价的这个函数视为一个非常简单的神经网络它几乎是最简单的神经网络如上图右边所示。将房子的大小作为神经网络的输入称之为x它进入这个节点小圆圈然后输出为y的价格这个小圆圈是神经网络中的单个神经元它实现了我们在左侧绘制的直线拟合函数神经元所做的就是输入房屋大小计算线性函数然后输出估计价格。另外在神经网络中我们经常会看到上图中右上角的函数这个函数有时会变为零然后它会变成一条直线它称为ReLU函数代表修正线性单元纠正的含义是取最大值0这就是为什么你会得到这样的函数形状目前如果您不了解ReLU单元请不用担心本序列文章后面会详细解释它是一个单神经元的神经网络是一个很小的神经网络通过将多个神经元堆叠在一起就可以形成一个更大的神经网络如果你认为这个神经元就像一块乐高积木那么可以通过将许多乐高积木堆叠在一起来获得更大的神经网络。多层神经网络在上面房屋价格预测的例子中设想不只是根据房屋的面积来预测价格还有一些其他特征例如房屋的卧室数量你可能会认为家庭大小是影响房价的一个重要因素对吧这个房子能否适合三口之家、四口之家或五口之家实际上这取决于房屋的大小和卧室数量然后你可能了解到了房屋的邮政编码它可以告诉你该地区的交通便利性例如是否能轻松步行到超市或学校或者是否需要开车此外邮政编码和家庭收入状况也能反映附近学区质量图中的小圆圈都可以是一个修正线性单元ReLU或其他非线性函数基于房屋的大小和卧室数量可以估算家庭大小根据邮政编码可以评估交通便利性以及根据邮政编码和家庭收入状况估算学区质量最后人们在决定支付房屋价格时会考虑对他们真正重要的因素如家庭大小交通便利性和学区质量这些都有助于预测房价。在这个例子里x包括了这四个输入变量y则是我们要预测的价格我们可以通过组合上图中介绍的几个单一神经元或基础预测模型构建一个更大的神经网络训练这样的神经网络时你只需要在实现时给定训练集中多个样本的输入x和输出y神经网络会自动处理所有中间过程所以实际上需要实现的是如下具有四个输入的神经网络模型。输入特征可能是房屋的大小、卧室数、邮政编码和邻里的经济状况有了这些输入特征后神经网络的工作就是预测价格y请注意网络中的这些圆圈被称为隐藏单元每个单元都利用了所有四个输入特征例如不要单纯将第一个节点定义为家庭大小也不局限于只依赖特征X1和X2神经网络自行决定每个节点的作用并提供全部四个输入特征供其计算我们称这是输入层而神经网络中间的层则是密集连接的每个输入特征都与这些中间的单元相连神经网络的显著特点是只要有足够的数据和足够的包含x和y的训练样本它们就能非常有效地找出从x到y的准确映射函数这就是一个基础的神经网络实际上当你构建自己的神经网络时你会发现在监督学习中尤其是像我们刚看到的房价预测这样的任务中它们非常有用和强大因为你需要将输入x映射到输出y。05总结本文讲解了神经网络和深度学习的基本概念历史和应用的全面介绍。神经网络受到人脑结构的启发它由互连的神经元组成并通过多层结构处理复杂的模式识别任务。深度学习作为神经网络的一个分支利用多层神经网络来处理和解释大数据集中的信息使其能够在图像识别语言处理等领域实现突破。历史上从最初的感知机到现代的复杂网络架构深度学习已成为AI技术中最关键的进展之一。最后的最后感谢你们的阅读和喜欢我收藏了很多技术干货可以共享给喜欢我文章的朋友们如果你肯花时间沉下心去学习它们一定能帮到你。因为这个行业不同于其他行业知识体系实在是过于庞大知识更新也非常快。作为一个普通人无法全部学完所以我们在提升技术的时候首先需要明确一个目标然后制定好完整的计划同时找到好的学习方法这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 一文搞懂深度学习：神经网络基础
前言欢迎来到本深度学习系列文章本系列文章旨在详细介绍深度学习的基础理论与关键技术从基本神经网络到复杂的算法应用我们将探索监督学习逻辑回归激活函数反向传播等核心主题无论您是初学者还是专业人士这个系列都将帮助您系统地理解并应用深度学习技术。本文作为系列的开篇旨在提供对神经网络的基本了解它是人工智能和机器学习领域的基本概念之一。我们将介绍神经网络的基本概念和结构解释什么是深度学习以及探讨深度学习的历史和它在现代技术中的角色。01神经网络定义神经网络也称为人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)是机器学习的子集也是深度学习算法的支柱被称为“神经”是因为它模仿大脑中神经元相互发出信号很多科学发明都是从大自然中获得了想法比如飞机的发明是受鸟类的启发神经网络是一种受人脑启发的机器学习算法它是一个由互连节点或人工神经元组成的网络可以学习识别数据中的模式。在学术定义中人工神经网络是受人脑生物神经网络结构和功能启发的计算模型它由互连的节点或“神经元”组成它们被组织成层通过对输入进行加权计算总和以及应用非线性激活函数将输入数据转换为不同的表示形式直到产生输出。神经网络已经被广泛用于解决图像分类推荐系统和语言到语言翻译等复杂的机器学习问题。02深度学习定义深度学习是指训练神经网络有时是非常大的神经网络。它是基于人工神经网络的机器学习的一个子集“深度”指的是这些神经网络中的多层传统的机器学习算法仅限于相对简单的分析深度学习可以从图像文本和音频等大型复杂数据集中提取更丰富更抽象的表示。深度学习是当今计算机视觉语音识别自然语言处理和人工智能等领域快速发展的基础。03深度学习历史第一个人工神经网络于1944年提出但近年来变得非常流行深度学习于50年代初引入但近年来由于面向人工智能的应用程序和公司生成的数据的增加而变得流行虽然经典的机器学习算法无法分析大数据但人工神经网络在大数据上表现良好深度学习的历史可以追溯到人工智能AI的早期1943年Warren McCulloch和Walter Pitts创建了大脑神经元的数学模型这是第一个人工神经网络。20世纪50年代弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 开发了感知机这是一种简单的两层神经网络可以经过训练来识别模式。然而感知机存在局限性直到20世纪80年代神经网络才开始得到更广泛的应用。20世纪80年代Geoffrey Hinton等人开发了一种新型神经网络称为反向传播算法反向传播使神经网络能够学习更复杂的模式并引发了人们对神经网络的新兴趣。20世纪90年代深度学习研究仍在继续但它仍然是一个相对小众的领域一直到2000年代初出现了一些突破导致人们对深度学习的兴趣重新燃起。最重要的突破之一是卷积神经网络CNN的发展它是一种专门为图像处理而设计的神经网络已被用于在各种图像识别任务中取得最先进的结果例如人脸识别和物体检测。另一个重要突破是循环神经网络RNN的发展。它是一种专门用于处理顺序数据的神经网络已被用于在各种自然语言处理任务中取得最先进的结果例如机器翻译和语音识别。在过去的十年中深度学习在图像识别自然语言处理语音识别和机器翻译等多种任务中取得了重大进展它现在是人工智能最活跃和最有前途的研究领域之一。以下是深度学习发展的一些主要里程碑1943年Warren McCulloch和Walter Pitts创建了大脑神经元的数学模型。1958年Frank Rosenblatt开发了感知机这是一种简单的两层神经网络可以训练来识别模式。1986年Geoffrey Hinton等人开发了反向传播算法该算法允许神经网络学习更复杂的模式。1998年Yann LeCun等人。开发了LeNet-5 CNN在手写数字识别方面取得了最先进的结果。2006年杰弗里·辛顿等人开发了深度置信网络这是一种可以对大量未标记数据进行预训练的神经网络。2012亚历克斯·克里热夫斯基等人开发了AlexNet CNN它在图像分类方面取得了最先进的结果。2014年伊利亚·苏茨克弗 (Ilya Sutskever) 等人开发了Transformer这是一种专为自然语言处理任务而设计的新型神经网络。欢迎阅读我的关于Transformer系列文章。2015年谷歌翻译利用深度学习在机器翻译方面实现了人类水平的性能。2016年AlphaGo使用深度学习击败了职业围棋选手。04基础神经网络单层感知机感知机是一种使神经元从给定信息中学习的算法它有两种类型单层感知机不包含隐藏层而多层感知机包含一个或多个隐藏层单层感知机是人工神经网络 (ANN) 最简单的形式。单层神经网络是只有一层神经元的神经网络这种类型的网络也称为感知机它是最简单的神经网络类型可用于解决简单的问题该架构由Frank Rosenblatt于1957年开发。/****/ 单层神经网络示例我们从房价预测的例子开始假设有一个包含六栋房屋上图中的6个红点坐标的数据集知道房屋的大小以平方米为单位和房屋的价格然后我们要拟合一个函数来预测房屋的价格。如果熟悉线性回归对这些数据画一条直线这样就得到了一条这样的直线如图所示由于价格永远不会是负数因此我们不要使用最终会变成负值的直线拟合所以这里的结果就是零如上图中坐标左下角底部所示这条粗蓝线就是最终根据房屋大小预测房屋价格的函数。可以将拟合房价的这个函数视为一个非常简单的神经网络它几乎是最简单的神经网络如上图右边所示。将房子的大小作为神经网络的输入称之为x它进入这个节点小圆圈然后输出为y的价格这个小圆圈是神经网络中的单个神经元它实现了我们在左侧绘制的直线拟合函数神经元所做的就是输入房屋大小计算线性函数然后输出估计价格。另外在神经网络中我们经常会看到上图中右上角的函数这个函数有时会变为零然后它会变成一条直线它称为ReLU函数代表修正线性单元纠正的含义是取最大值0这就是为什么你会得到这样的函数形状目前如果您不了解ReLU单元请不用担心本序列文章后面会详细解释它是一个单神经元的神经网络是一个很小的神经网络通过将多个神经元堆叠在一起就可以形成一个更大的神经网络如果你认为这个神经元就像一块乐高积木那么可以通过将许多乐高积木堆叠在一起来获得更大的神经网络。多层神经网络在上面房屋价格预测的例子中设想不只是根据房屋的面积来预测价格还有一些其他特征例如房屋的卧室数量你可能会认为家庭大小是影响房价的一个重要因素对吧这个房子能否适合三口之家、四口之家或五口之家实际上这取决于房屋的大小和卧室数量然后你可能了解到了房屋的邮政编码它可以告诉你该地区的交通便利性例如是否能轻松步行到超市或学校或者是否需要开车此外邮政编码和家庭收入状况也能反映附近学区质量图中的小圆圈都可以是一个修正线性单元ReLU或其他非线性函数基于房屋的大小和卧室数量可以估算家庭大小根据邮政编码可以评估交通便利性以及根据邮政编码和家庭收入状况估算学区质量最后人们在决定支付房屋价格时会考虑对他们真正重要的因素如家庭大小交通便利性和学区质量这些都有助于预测房价。在这个例子里x包括了这四个输入变量y则是我们要预测的价格我们可以通过组合上图中介绍的几个单一神经元或基础预测模型构建一个更大的神经网络训练这样的神经网络时你只需要在实现时给定训练集中多个样本的输入x和输出y神经网络会自动处理所有中间过程所以实际上需要实现的是如下具有四个输入的神经网络模型。输入特征可能是房屋的大小、卧室数、邮政编码和邻里的经济状况有了这些输入特征后神经网络的工作就是预测价格y请注意网络中的这些圆圈被称为隐藏单元每个单元都利用了所有四个输入特征例如不要单纯将第一个节点定义为家庭大小也不局限于只依赖特征X1和X2神经网络自行决定每个节点的作用并提供全部四个输入特征供其计算我们称这是输入层而神经网络中间的层则是密集连接的每个输入特征都与这些中间的单元相连神经网络的显著特点是只要有足够的数据和足够的包含x和y的训练样本它们就能非常有效地找出从x到y的准确映射函数这就是一个基础的神经网络实际上当你构建自己的神经网络时你会发现在监督学习中尤其是像我们刚看到的房价预测这样的任务中它们非常有用和强大因为你需要将输入x映射到输出y。05总结本文讲解了神经网络和深度学习的基本概念历史和应用的全面介绍。神经网络受到人脑结构的启发它由互连的神经元组成并通过多层结构处理复杂的模式识别任务。深度学习作为神经网络的一个分支利用多层神经网络来处理和解释大数据集中的信息使其能够在图像识别语言处理等领域实现突破。历史上从最初的感知机到现代的复杂网络架构深度学习已成为AI技术中最关键的进展之一。最后的最后感谢你们的阅读和喜欢我收藏了很多技术干货可以共享给喜欢我文章的朋友们如果你肯花时间沉下心去学习它们一定能帮到你。因为这个行业不同于其他行业知识体系实在是过于庞大知识更新也非常快。作为一个普通人无法全部学完所以我们在提升技术的时候首先需要明确一个目标然后制定好完整的计划同时找到好的学习方法这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】