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深度神经网络权威发布_人工神经网络(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

深度神经网络

深度学习第二课：人工神经网络的三大类型大家好！今天我们来聊聊深度学习中的神经网络类型。很多人一听到“深度学习”就觉得高大上，其实不然。深度学习其实就是让我们能够理解复杂的概念，用简单的方式去学习。我自己也曾被一些营销号搞得一头雾水，但经过一番努力，我终于搞懂了这些看似复杂的概念。希望通过我的分享，大家能更系统地理解这些知识，让学习变得简单有趣！前馈神经网络（Feedforward Neural Networks - FNN）𐟓ˆ 前馈神经网络是最简单的一种神经网络类型。在这个网络中，信息只往一个方向流动——从输入层，经过隐藏层，到输出层。网络里没有环路，信息总是向前流动，不会反向流动。 FNN 的应用场景非常广泛，比如销售预测、客户研究、风险管理等等。简单来说，如果你需要从输入数据中预测一个结果，前馈神经网络就是个不错的选择。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks - CNN）𐟎芊卷积神经网络主要用于图像处理、聚类和识别任务。CNN 的特点是能够自动、自适应地从输入的网格状数据（比如图像）中学习特征的空间层次结构。 “卷积”这个名字听起来有点高大上，其实就是一种特殊的线性运算，对于图像处理任务至关重要。简单来说，CNN 能让你从一堆杂乱的像素中找出有用的信息。循环神经网络（Recurrent Neural Networks - RNN）⏳ 循环神经网络主要用于识别数据序列中的模式，比如文本、基因组、手写或口语。与前馈神经网络不同，RNN 可以使用其内部状态（内存）来处理输入序列，这使得它们非常适合涉及顺序数据的任务。举个例子，RNN 可以用来预测一句话的下一个词，或者识别一段手写文字。简单来说，如果你需要处理一些有顺序关系的数据，RNN 就是个好选择。小测试 𐟓 好了，到这里，你对这三种神经网络有了基本的了解。现在我来测试一下你的掌握情况，看看你能回答这些问题吗？ 1️⃣ 什么是前馈神经网络？ 2️⃣ 卷积神经网络主要应用于哪些场景？ 3️⃣ 循环神经网络适用于哪些任务？花点时间思考一下，然后用自己的话回答。欢迎大家在评论区分享你们的答案！希望这篇文章能帮你更好地理解深度学习中的神经网络类型。如果你有任何问题或建议，欢迎随时留言！我们下节课再见！𐟑‹

深度学习经典教材《深度学习花书》指南《深度学习花书》是深度学习领域的经典教材，被誉为深度学习的“圣经”。这本书分为三个主要部分，涵盖了深度学习的基础知识和前沿研究领域。 𐟓š 机器学习基础知识：这一部分涵盖了线性代数、概率论、数值计算和传统机器学习的基础知识。如果你之前已经学习过Andrew Ng的CS229课程，可以跳过这部分内容。 𐟓š 深度神经网络核心知识：这是本书的核心部分，详细介绍了前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度神经网络的核心知识。 𐟓š 深度学习前沿：这一部分介绍了一些前沿研究领域，如线性因子模型、表征学习和生成模型等。你可以根据自己的兴趣选择性地阅读相关章节。这本书是深度学习领域的经典之作，适合深度学习爱好者和专业研究人员阅读。

深度学习入门：从零开始到大师深度学习是机器学习的一个分支，专注于模仿人脑结构和功能的算法，称为人工神经网络。它的“深度”来源于神经网络的层数。 𐟌 人工神经网络深度学习的核心是人工神经元或节点，这些神经元受到大脑中神经元的启发。简单来说，它们接收一堆输入，进行一些计算，然后产生输出。就像大脑中的单个神经元一样，人工神经元本身并不强大，但当它们连接成一个网络时，就能完成复杂的任务。每个神经元接收输入，进行计算，然后将输出发送到其他神经元。神经网络的力量在于这些神经元的连接以及学习分配给输入的正确权重。 𐟏—️ 深度神经网络深度神经网络是具有复杂度的神经网络，包含多个隐藏层的节点，在输入层和输出层之间。简单来说，输入层接收特征数据，隐藏层通过权重和偏差调整进行学习，输出层进行最终预测。 𐟔堤𘺤𛀤𙈩€‰择深度学习？自动特征提取：与传统机器学习模型需要手动特征工程不同，深度学习模型擅长从原始数据中自动提取有用的特征。处理非结构化数据：深度学习模型非常擅长处理非结构化数据，例如文本、图像和音频。复杂模式识别：深度学习模型可以识别复杂的模式和结构，这使得它们在计算机视觉和自然语言处理等领域特别有价值。 𐟓‹ 小测验通过这个小测验，您可以测试对深度学习的理解情况。

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨

一文搞懂深度学习：最全神经网络介绍 𐟓š𐟓š 深度学习，作为人工智能的核心，其灵感来源于人类大脑的复杂结构和功能。通过模仿大脑，深度学习让计算机能够自我学习，并做出类似人类思维的决策。下面，我们来深入探讨各种神经网络模型，它们是如何构建这个智能世界的。 1️⃣ 麦卡洛-皮茨神经元：这是第一个数学模型化的神经元，为后续的神经网络研究奠定了基础。 2️⃣ 感知机：这是最早也是最简单的神经元模型之一，为后续的神经网络研究提供了灵感。 3️⃣ 前馈神经网络：这是神经网络的最简单形式，信息只能单向传播。 4️⃣ 人工神经网络：这个模型受到了生物神经网络的启发，由相互连接的层组成，能够处理复杂的模式。 5️⃣ 卷积神经网络：专为处理类似网格的数据而设计，如图像和视频。 6️⃣ 循环神经网络：为处理序列数据而设计，能够捕捉时间序列中的复杂模式。 7️⃣ 长短期记忆网络：特别适合处理那些需要识别和预测时间序列中复杂模式的任务。 8️⃣ 门控循环单元：解决了梯度消失的问题，使得长期依赖关系的学习更加有效。 9️⃣ 深度信念网络：主要功能是学习和模拟给定数据集的概率分布。 𐟔Ÿ 生成对抗网络：由两个神经网络构成的系统，包括一个生成器和一个鉴别器，常用于图像生成和文本生成。 1️⃣1️⃣ 自编码器：应用于无监督学习和特征提取，能够自动学习数据的内在结构。 1️⃣2️⃣ 自组织映射（SOMs）：用于处理高维数据的技术，能够发现数据的内在规律。 1️⃣3️⃣ 径向基函数网络：常用于模式识别和函数逼近，能够处理复杂的非线性问题。 1️⃣4️⃣ Transformers：完全依赖注意力机制来学习序列元素之间的关系，适用于自然语言处理。 1️⃣5️⃣ 图神经网络：为了处理图数据而特别设计，能够捕捉图结构中的复杂模式。 1️⃣6️⃣ 深度Q网络：通过使用神经网络来近似函数，估算出决定最优行动的Q函数的价值。 1️⃣7️⃣ 高斯过程：通过概率回归来直接预测连续变量，适用于回归分析。这些神经网络模型，各自有着独特的应用场景和优势，共同构建了深度学习的强大框架。

深度学习和多层神经网络的四大区别今天我们来聊聊深度学习和多层神经网络之间的区别。希望这些信息对你有所帮助！ 𐟏›️ 网络结构：深度神经网络的结构复杂得多，包含卷积层、池化层、全连接层和归一化层等多种层次，这些层次共同协作，能够处理复杂的视觉任务和其他类型的数据。而多层神经网络则相对简单，主要由全连接层和激活函数组成。 𐟌 参数量和学习方式：深度神经网络的参数数量非常庞大，类似于宇宙中的恒星，这使得它能够学习到复杂的特性和模式。为了训练这样的网络，需要使用复杂的学习算法，如随机梯度下降（SGD）或Adam优化器。多层神经网络的参数数量有限，类似于沙漠中的绿洲，可以通过简单的梯度下降方法进行训练。 𐟓š 神经网络的层次结构：多层神经网络通常指的是具有两层或更多隐藏层的网络。这些隐藏层像夹心饼干一样夹在输入层和输出层之间，实现对输入信息的逐层抽象和表征。而深度神经网络则像一座高楼大厦，拥有众多隐藏层，每一层都充满了神经元。 𐟔 应用领域：深度神经网络的应用领域非常广泛，涵盖了复杂的视觉任务、自然语言处理（NLP）以及其他如图像、声音和文字等数据领域。多层神经网络则主要用于处理简单化的模式识别和分类任务。以上就是深度学习和多层神经网络的主要区别，希望对你有所帮助！

这本书太棒了！比追剧还过瘾！ 𐟎‰ 如果你对神经网络和深度学习感兴趣，那么这本书绝对是你不可错过的宝藏！它以通俗易懂的方式带你走进深度学习的世界，简直是入门级的完美指南。 𐟓š 首先，它会详细讲解神经网络的基础理论框架和发展历程。从感知机到多层感知机，这些经典模型的运作机理和应用场景都会一一介绍，帮助你打下坚实的理论基础。 𐟔 但这还远远不够，这本书还会进一步拓宽你的视野。它会全面剖析深度学习技术是如何深刻影响多个关键领域的。无论是计算机视觉中的图像识别与分类，还是自然语言处理中的文本分析与生成，甚至是音频识别技术的不断进步，书中都有详尽的介绍。 𐟌ˆ 在每个应用领域内，书中都举了具有代表性的实际案例和具体应用场景。通过这些例子，你可以更清楚地了解深度学习在实际问题中的应用方向和效果。 𐟒ᠥ悦žœ你对深度学习和神经网络感兴趣，这本书绝对值得一读！无论是为了提升自己的知识水平，还是为了更好地理解这个世界，这本书都会给你带来无尽的收获。

深度学习入门指南：从零开始到前沿研究 𐟚€ 想要从零开始学习深度学习并进行科研探索？这里有一份详尽的指南，帮助你逐步掌握深度学习的核心知识和技能。 𐟔 初级阶段：从基础开始学习Python编程语言，掌握科学计算库。推荐阅读《Python编程快速上手：让繁琐工作自动化》这本书，快速提升编程技巧。同时，可以通过Coursera上的机器学习课程，了解机器学习的基础概念和算法。 𐟔 中级阶段：深入学习掌握TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。通过《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书，快速上手这些框架。此外，观看CS231n的教学视频，学习卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型。 𐟔 高级阶段：追求卓越深入研究深度学习模型的优化和调参技巧，如正则化和学习率调度。了解最新的前沿技术，如迁移学习和生成对抗网络。通过参与Kaggle竞赛，将理论应用于实践，提升实战能力。 𐟔 进阶阶段：学术探索阅读顶会和期刊上的最新深度学习研究论文，积极参与学术交流和合作。NeurIPS、ICML、CVPR等学术会议将成为你探索前沿技术的舞台。 𐟓š 如果你对深度学习有更深入的兴趣，这里有一些课程和机构推荐，适合零基础且希望学习深度学习的朋友。 𐟌Ÿ 希望这些建议能帮助你，让你在深度学习的道路上少走弯路，顺利开展科研探索。

MaxK-GNN：图神经速训在深度神经网络训练的加速方面，GPU已经成为主流平台。然而，GPU在处理图神经网络（GNN）时面临诸多挑战，如工作负载不平衡和内存访问不规则，导致硬件利用率低下。现有的解决方案，如PyG、DGL以及cuSPARSE和GNNAdvisor框架，虽然部分解决了这些问题，但内存流量仍然很大。我们认为，只有通过算法和系统创新的垂直优化，才能实现大幅的性能改进，而不是将加速优化视为“事后诸葛亮”（即，给定GNN算法，设计加速器，或给定硬件，主要优化GNN算法）。在本文中，我们提出了MaxK-GNN，一个先进的高性能GPU训练系统，集成了算法和系统创新。首先，我们介绍了MaxK非线性，并对MaxK非线性作为一种通用逼近器进行了理论分析。我们提出了压缩平衡稀疏行（CBSR）格式，用于存储非线性后特征矩阵的数据和索引。其次，我们设计了一个合并增强的前向计算与行积-基于SpGEMM内核的策略，使用CBSR进行输入特征矩阵提取和稀疏输出累积缓冲器在共享存储器中的放置。最后，我们提出了一种基于外积和SSpMM核的优化后向计算方法。我们对MaxK-GNN进行了广泛的评估，并报告了端到端的系统运行时间。实验结果表明，MaxK-GNN系统能够按照Amdahl定律逼近理论加速比极限。我们实现了与SOTA GNN相当的准确性，但速度显著提高：与DGL和GNNAvisor实现相比，Reddit上的加速比为3.22/4.24倍（理论极限为5.52/7.27倍）。

深度学习真的让我头疼，又难又没意思！深度学习对我来说真的是毫无意义——我毕业后根本不想从事算法相关的工作！ 𐟑‰ 最近CV图像领域真的是卷得不行，各行各业都在搞深度学习，控制、信息类甚至很多交叉学科都在疯狂灌水。普通院校的科研项目少得可怜，更别提什么学术突破了。师兄师姐们都在搞深度学习，所以我也只能跟着凑热闹，希望能混个毕业证书𐟒”𐟒”𐟒”。 𐟑‰ 我特别讨厌数学，所以觉得神经网络特别难，那些公式简直让人头疼。我的目标很明确，就是在不影响毕业的前提下，用最短的时间水一篇文章，然后考公务员或者找工作❎。 𐟑‰ 研究生期间，我一直在研究目标检测，但发现没啥场景创新。于是转到了医学图像交叉领域，结果发现数据集很难获取，分割大部分都是魔改网络，加个多尺度、注意力机制之类的。希望我还能顺利水过去，真的烦深度学习，为了一点精度不停调参，简直是个新天坑专业！我真的要哭死了！来自学弱吐槽，不喜勿喷⚠️

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