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《PaddlePaddle与深度学习应用实战》_程天恒_2018-06-01_1
《PaddlePaddle与深度学习应用实战》_程天恒_2018-06-01_2
《PaddlePaddle与深度学习应用实战》_程天恒_2018-06-01_3
内容简介：
传播,违者自负法律
Ⅵ| PaddlePaddle与深度学习应用实战
49交叉熵损失函数
4.10 Huber损失函数
4.12CTC损失函数
4.13反向传播算法
第5章卷积神经网络
5.1卷积神经网络
5.3拓展
第6章循环神经网络
61RNN简介
62双向循环神经网络
63循环神经网络使用场景
64预测sin函数序列
6.5拓展
第7章 PaddlePaddle实乩
.2 Paddle Paddle实现自編码器
7.3实战OCR识别(
7.5情感分析
7.6Seqg2Seq及其应用
e ca
第8章
习新星:生成对抗网络GAN
成对抗网络(GAN)
8.2GAN的其他应用
第9章强化学习与 AlphaGo
权所有
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第1章
度学习简介
1.1初见
016年4月, AlphaGo与Hanguo顶尖棋手Li世对战,最终 AlphaGo以4胜1平战胜了人
类,人工智能也因此成为科技界乃至整个社会的热点话题。2017年,CMU大学开发的“冷扑
大师”— Libratus
州扑克人工智能系
欠颠覆了AI在人们心中的地位。究竟是什
么支撑了人工智能,使其有如此高的智商与巨大的威力?
人工智能”可分为“人工”和“智能”两部分,由人工构建智能化系统,使其具有人类
样的智能性,如思考与学习能力等。这一概念早在计算机还未普及的时代就已由大师T灵提
出,后来诞生了一系列科幻小说等。现在,这一研究发展迅猛,在很多领域已开始普及应用。
说起当下的人工智能,就不得不提它背后的算法支持,即深度学习,以及深度学习的基码
机器学习。
1.2机器学习
知不觉,机器学习早已进入我们生活的各个角落。举个生活中的例子,我们每个月总会
收到几封广告之类的垃圾邮件,有些人甚至每天都会收到垃圾邮件,但我们使用的邮箱服务网
站一般都会帮我们将垃圾邮件筛选出来。因此,你可能会问,是不是有客服之类的人在后台帮
我们(违禁词语-已隐藏)?其实并不是,没有这么多的人力资源来完成这件事。垃圾邮件处理是计算机程序帮
我们完成的。它们的工作就是
邮件后,查看邮件内容,然后判断是否为垃圾邮件。这
和机器学习又有什么关系呢?这就关系到我们如何获得这个分类程序了。要想得到这个垃圾邮
件分类程序,就需要一些邮件数据(既含有垃圾邮件,又含有普通邮件)以及邮件的标记(标
记对应邮件是否为垃圾邮件),有了这些数据后,我们就可以通过算法来构建一个模型。例如
我们可以用获得的数据画一条线性回归曲线,有了新邮件之后,便可以通过这条曲线判断是否
权所有
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2| PaddlePaddle与深度学习应用实战
为垃圾邮件,我们的模型通过“吃掉”数据来学习判断垃圾邮件,这就是机器学习。
综合来看,机器学习就是通过数据提取特征,然后结合学习算法来构建一个模型,这个模
型就是用来分类垃圾邮件的引擎,如图1.1所
数据
学习算法
机器学习是一个庞大的体系,其中囊括了众多学习算法,如贝叶斯分类、决策树、支持向
量机等,此外,机器学习与数学联系紧密,尤其是概率论和统计学
分类与回归。在生活中,很多问题可以看作分类( Classfication)问题或者回归
( Regression)问题,我们的大脑也无时无刻不在处理这些问题。例如,看书时,我们需要知道
这是一本什么书,是小说还是工具书。去动物园游玩时,我们每看到一种动物都会利用所看见
的内容,对眼前的动物进行分类。一般对于离散的问题,可以采取分类的方法,而连续的问题,
更多的是使用回归,如股票预测、Wen度预測等。
监督学习和无监督学习。机器学习在训练中可以分为监督学习( Supervised Learning)和
无監督学习( Unsupervised Learning)两种。监督学习是指训练模型时,我们除了提供输入数
据(X,还需要提供一个标准结果( Label),模型通过读取输入数据X进行预测得到一个预测
结果Y,然后对比 Label和y的差异,优化模型参数。监督学习可以想象为我们给机器提供
张图像,然后告诉它图像里有什么物体,机器就利用这种方式学习识别图像,随着样本数量增
多,训练迭代次数增长到一定数量之后,机器便能自主地识别物体,而不再需要标签。在机器
学习中,支持向量机、贝叶斯等算法都是基于监督学习的。而无监督学习与监督学习的最大区
别是,无监督学习不存在标签( Label),全靠输入去寻找特征,然后归类。聚类算法就是一种
无监督学习,即利用数据本身的特征进行归类,将相似的数据归为一类,将差别较大的数据分
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第1章深度学习简介
开。当然,机器学习中的无监督学习不只有聚类算法,还有很多其他的算法,在此就不一一介
绍了
1.3神经网络
神经网络( Neural Network)是机器学习的一个分支,起源于人们对生物体神经网络的认
知。生物神经网络由神经元、突触等结构组成,大量的神经元通过无数的突触连接可以构成
个大规模神经网络,能够处理人的思维和记忆,如图1.2所示
图1.2
人们通过模仿生物神经网络的工作原理构建了人工神经网络( Artificial Neural Network)
与生物神经网络相同,人工神经网络中也是先建立一些神经元模型,早期人们称之为感知机
( Perception),然后将所有的神经元模型连接起来,形成网络
人脑神经元结构如图1.3所示
4| PaddlePaddle与深度学习应用实战
人工神经元结构如图14所示
图1.4
人工神经元获取其他神经元提供的输入,对其加权求和,然后利用特定的激活函数去处理
求和结果以得到输出,然后将输出传递给下一层神经元
神经元的作用只是一个简单线性函数,而我们的神经网络就是将多个神经元组合起来
形成一层网络。单层神经网络支持高维度的输入和输出,同时也可以添加非线性函数来激活
在深入学习神经网络之前,让我们先来了解单个神经元的工作原理
设定输入为[x1,x2,x3,x4,其对应的权重为[w1,w2,w3,w4],如图1.5所
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