深入理解深度学习：从基础概念到网络训练

# 深入理解深度学习：从基础概念到网络训练 ## 1. 神经网络与区域分离 不同架构的神经网络可以产生不同的分离区域。例如，具有两个隐藏单元和四个隐藏单元的神经网络所学习到的超平面不同，尽管都能找到正确的解决方案，但分离区域的曲线会因架构而异。 ## 2. 神经网络基础 神经网络由相互连接的单元组成，连接的权重表征了不同单元之间通信的强度。信息基于权重和激活函数，从输入层逐层传递到输出层。训练神经网络就是通过梯度下降（GD）和反向传播（BP）来调整其权重。 ## 3. 深度学习简介 ### 3.1 深度学习的兴起 2012 年，Alex Krizhevsky 等人发表论文，使用神经网络赢得 ImageNet 竞赛。实验表明，移除网络的任何中间层都会导致模型约 2% 的前 1 准确率损失，这证明了网络深度对性能的重要性。 ### 3.2 深度学习的特征学习 以训练一个处理不同类别图片的神经网络为例，第一层网络学习检测常见的小基本特征，如线条和边缘；后续层将这些基本特征组合成特定类别的更复杂特征，如人脸的眼睛、鼻子和嘴巴，汽车的轮子、车门等。深层网络能够从训练数据中自动学习这些高级抽象表示。 ## 4. 深度学习基础概念 ### 4.1 抽象表示的起源 1801 年发明的 Jacquard 织布机使用穿孔卡片，每张卡片是一种图案的抽象表示，可组合创造更复杂的图案。这与深度学习通过特征表示来定义现实的理念相似。 ### 4.2 特征学习示例 以识别立方体为例，多层前馈网络的输入层包含三维空间中的所有点，位于线上的点对应的输入单元激活。第一层隐藏层处理点，第二层处理边，第三层处理顶点，最后一层表示整个立方体。各层之间通过正、负连接进行信息传递。 这个例子虽然简化，但表明深度神经网络适合处理分层组织的数据，如图像、语音和文本。在实际中，深度网络会在训练过程中自动“发现”特征，这些特征通常难以直接解释，且与经典机器学习的特征工程相比，更抽象、对噪声更不敏感。 ## 5. 深度学习流行的原因 ### 5.1 数据丰富 如今，互联网和各行业软件产生了大量计算机可访问的数据，以及更多的基准数据集，如 ImageNet。深度学习算法在大量数据训练下表现更好。 ### 5.2 计算能力提升 图形处理单元（GPU）的处理能力大幅提升，适合神经网络的并行架构。矩阵乘法是神经网络中的常见操作，其计算可并行进行，而 GPU 具有大量计算核心，且针对内存带宽进行了优化，更适合深度网络中大量宽层的矩阵乘法运算。此外，GPU 的 L1 缓存更快、更大，有助于提高计算速度。 ## 6. 深度神经网络的类型 | 类型 | 特点 | 适用场景 | | --- | --- | --- | | 多层感知器（MLP） | 具有前馈传播、全连接层和至少一个隐藏层 | 通用的神经网络类型 | | 卷积神经网络（CNN） | 具有特殊的卷积层，通过滑动滤波器处理输入图像或声音，产生 n 维激活图 | 计算机视觉和自然语言处理任务 | | 循环神经网络（RNN） | 具有基于输入数据的内部状态（记忆），输出是内部状态和最新输入样本的组合 | 处理序列数据，如文本或时间序列数据 | | 变换器（Transformer） | 适合处理序列数据，使用注意力机制可直接同时访问输入序列的所有元素 | 取代了 RNN 在许多任务中的应用 | | 自编码器 | 无监督学习算法，输出形状与输入相同，有助于学习基本表示 | 数据压缩、特征提取等 | ## 7. 深度神经网络训练 ### 7.1 历史方法 过去，训练具有