机器深度学习笔记思维导图
2025-03-25 02:19:10 0 举报AI智能生成
机器深度学习笔记思维导图
作者其他创作
大纲/内容
深度学习基础
定义与概念
机器学习的一个分支
使用多层神经网络模拟人脑决策过程
通过大量数据学习特征和模式
与传统机器学习的区别
能够自动提取特征
需要大量数据和计算资源
关键术语
神经元
模拟生物神经元的计算单元
接收输入，进行加权求和，应用激活函数
激活函数
引入非线性因素
常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU等
权重与偏置
神经网络中的参数
通过训练过程调整以最小化损失函数
深度学习模型
前馈神经网络
基本结构
输入层、隐藏层、输出层
层与层之间全连接
激活函数的选择
影响模型的非线性能力
选择合适的激活函数以提高模型性能
卷积神经网络(CNN)
用于图像处理
利用卷积层提取空间特征
池化层减少参数数量和计算量
卷积层工作原理
通过卷积核滑动提取局部特征
特征图(feature map)展示卷积结果
循环神经网络(RNN)
处理序列数据
适合时间序列分析、自然语言处理
具有记忆能力，可以处理不同长度的输入
长短期记忆网络(LSTM)
解决传统RNN的梯度消失问题
通过门控机制控制信息的流动
深度学习训练
损失函数
衡量模型预测值与真实值的差异
均方误差(MSE)、交叉熵损失等
损失函数的选择依赖于具体问题
反向传播算法
通过链式法则计算梯度
更新权重以最小化损失函数
优化算法
梯度下降
基本的权重更新规则
批量梯度下降、随机梯度下降等变体
高级优化技术
Adam、RMSprop等自适应学习率算法
加速训练过程，提高收敛速度
正则化与优化
防止过拟合
L1、L2正则化
Dropout、数据增强等技术
超参数调优
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法
找到最佳的模型参数组合
深度学习应用
计算机视觉
图像分类
识别图像中的主要对象
使用CNN进行特征提取和分类
目标检测与识别
定位图像中的多个对象
使用R-CNN、YOLO等算法
自然语言处理(NLP)
文本分类
情感分析、垃圾邮件检测等
使用RNN、LSTM处理序列数据
机器翻译
将一种语言翻译成另一种语言
使用序列到序列(seq2seq)模型
强化学习
智能体与环境交互
通过奖励机制学习策略
应用于游戏、机器人控制等领域
深度Q网络(DQN)
结合深度学习与Q学习
解决高维状态空间问题
深度学习工具与框架
TensorFlow
由Google开发的开源框架
灵活的API和丰富的工具库
支持多种平台和设备
TensorBoard
可视化工具
监控训练过程，调试模型
PyTorch
由Facebook开发的开源框架
动态计算图，易于调试和研究
广泛应用于学术界和工业界
TorchVision、TorchText等库
提供预处理好的数据集和模型
加速开发过程
Keras
高级神经网络API
可以运行在TensorFlow、Theano之上
用户友好，适合快速实验
模块化和可扩展性
易于构建和测试新想法
支持多种深度学习模型
深度学习未来趋势
模型压缩与加速
减少模型大小和计算需求
适用于移动和边缘设备
技术包括剪枝、量化、知识蒸馏等
硬件发展
专用AI芯片和GPU加速
提高深度学习模型的运行效率
可解释性与透明度
提高模型决策的可解释性
理解模型如何做出特定预测
增强用户对AI系统的信任
透明度的重要性
在关键领域如医疗、金融中尤为重要
研究方向包括可视化解释、特征重要性评估等
伦理与责任
避免偏见和歧视
确保数据和模型的公平性
研究如何减少算法歧视
数据隐私保护
在训练模型时保护用户隐私
使用差分隐私、联邦学习等技术
自适应学习系统
持续学习和适应新环境
模型能够不断更新知识库
适应变化的数据分布和任务需求
终身学习架构
模仿人类学习过程
在不断变化的环境中保持竞争力
0 条评论
下一页
