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  • 深度学习python的优势

    2020-10-21 11:19:31
    注意:初学者要极力避免使用外部库 安装python:推荐使用Anaconda这个发行版 pytnon的基础语法: 暂时使用的库 Matplotlib库

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    注意:初学者要极力避免使用外部库
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    安装python:推荐使用Anaconda这个发行版

    pytnon的基础语法:
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    暂时使用的库

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    Matplotlib库

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  • 深度学习的优缺点

    千次阅读 2019-10-08 11:32:03
    文章目录深度学习优点深度学习的缺点 深度学习优点 学习能力强; 覆盖范围广; 适应力强; 可移植性好; 深度学习的缺点 计算量大; 便携性差; 硬件成本较高; 模型设计复杂; 长于...

    深度学习的优点


    • 学习能力强;
    • 覆盖范围广;
    • 适应力强;
    • 可移植性好;

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    深度学习的缺点


    • 计算量大;
    • 便携性差;
    • 硬件成本较高;
    • 模型设计复杂;
    • 长于计算,弱于算计,很容易被 “hack”;

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    CNN 的应用场景


    CNN 模型一般化示例

    CNN 用于分类的一般网络架构为:输入层 --> (卷积层 + --> 池化层?) + --> 全连接层+,其中 + 表示存在多个,- 表示可有可无。如下图所示:

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    CNN 分类模型架构


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    CNN回归预测模型架构


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    CNN 生成特征图模型架构

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    CNN 生成注意力模型架构

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    CNN 生成分割图模型架构

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    CNN 生成艺术分割

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  • 深度学习与计算机视觉

    千人学习 2020-07-13 17:12:35
    】 1、零基础入门计算视觉,学习掌握并应用从经典图像处理到深度学习分类任务的要点知识 2、掌握数据增强,迁移学习等优化技巧,搭建实用的深度学习应用模型 3、学习完课程,可以独立应用多个经典算法和深度学习算法...
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  • 原文地址:《一文看懂深度学习(白话解释+8个优缺点+4个典型算法)》 深度学习有很好的表现,引领了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表现优异的应用都用到了深度学习,大红大紫的 AlphaGo 就使用到了深度学习。 ...

    本文首发自 easyAI - 人工智能知识库
    原文地址:《一文看懂深度学习(白话解释+8个优缺点+4个典型算法)

    一文看懂深度学习

    深度学习有很好的表现,引领了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表现优异的应用都用到了深度学习,大红大紫的 AlphaGo 就使用到了深度学习。

    本文将详细的给大家介绍深度学习的基本概念、优缺点和主流的4个典型算法。

    深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系

    深度学习、机器学习、人工智能

    简单来说:

    1. 深度学习是机器学习的一个分支(最重要的分支)
    2. 机器学习是人工智能的一个分支

    深度学习、机器学习、人工智能的关系

    目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习,正是因为深度学习的突出表现,引发了人工智能的第三次浪潮。详情可以看《人工智能的发展史——3次 AI 浪潮

    深度学习、神经网络

    深度学习的概念源于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。

    不过在叫法上,很多深度学习算法中都会包含"神经网络"这个词,比如:卷积神经网络、循环神经网络。

    所以,深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级,约等于神经网络。

    深度学习和神经网络的关系

    大白话解释深度学习

    看了很多版本的解释,发现李开复在《人工智能》一书中讲的是最容易理解的,所以下面直接引用他的解释:

    我们以识别图片中的汉字为例。

    假设深度学习要处理的信息是“水流”,而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口,网络的出口也是若干管道开口。这个水管网络有许多层,每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要,水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。对复杂任务来说,调节阀的总数可以成千上万甚至更多。水管网络中,每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来,组成一个从前到后,逐层完全连通的水流系统。

    深度学习类似一个水流系统

    那么,计算机该如何使用这个庞大的水管网络来学习识字呢?

    比如,当计算机看到一张写有“田”字的图片,就简单将组成这张图片的所有数字(在计算机里,图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示的)全都变成信息的水流,从入口灌进水管网络。

    深度学习-将图片数字化

    我们预先在水管网络的每个出口都插一块字牌,对应于每一个我们想让计算机认识的汉字。这时,因为输入的是“田”这个汉字,等水流流过整个水管网络,计算机就会跑到管道出口位置去看一看,是不是标记由“田”字的管道出口流出来的水流最多。如果是这样,就说明这个管道网络符合要求。如果不是这样,就调节水管网络里的每一个流量调节阀,让“田”字出口“流出”的水最多。

    这下,计算机要忙一阵了,要调节那么多阀门!好在计算机的速度快,暴力的计算加上算法的优化,总是可以很快给出一个解决方案,调好所有阀门,让出口处的流量符合要求。

    深度学习-识别田字

    下一步,学习“申”字时,我们就用类似的方法,把每一张写有“申”字的图片变成一大堆数字组成的水流,灌进水管网络,看一看,是不是写有“申”字的那个管道出口流水最多,如果不是,我们还得再调整所有的阀门。这一次,要既保证刚才学过的“田”字不受影响,也要保证新的“申”字可以被正确处理。

    深度学习-学习申字

    如此反复进行,知道所有汉字对应的水流都可以按照期望的方式流过整个水管网络。这时,我们就说,这个水管网络是一个训练好的深度学习模型了。当大量汉字被这个管道网络处理,所有阀门都调节到位后,整套水管网络就可以用来识别汉字了。这时,我们可以把调节好的所有阀门都“焊死”,静候新的水流到来。

    深度学习-学习所有汉字

    与训练时做的事情类似,未知的图片会被计算机转变成数据的水流,灌入训练好的水管网络。这时,计算机只要观察一下,哪个出水口流出来的水流最多,这张图片写的就是哪个字。

    深度学习大致就是这么一个用人类的数学知识与计算机算法构建起来的整体架构,再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调节内部参数,尽可能逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式。

    传统机器学习 VS 深度学习

    传统机器学习和深度学习的相似点

    传统机器学习和深度学习的相似点

    在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。

    他们都可能对数据进行一些操作:

    • 数据清洗
    • 数据标签
    • 归一化
    • 去噪
    • 降维

    对于数据预处理感兴趣的可以看看《AI 数据集最常见的6大问题(附解决方案)

    传统机器学习和深度学习的核心区别

    传统机器学习和深度学习的核心区别

    传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用。

    深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么大家都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

    深度学习的优缺点

    深度学习的优缺点

    优点1:学习能力强

    从结果来看,深度学习的表现非常好,他的学习能力非常强。

    优点2:覆盖范围广,适应性好

    深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题。

    优点3:数据驱动,上限高

    深度学习高度依赖数据,数据量越大,他的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等部分任务甚至已经超过了人类的表现。同时还可以通过调参进一步提高他的上限。

    优点4:可移植性好

    由于深度学习的优异表现,有很多框架可以使用,例如 TensorFlowPytorch。这些框架可以兼容很多平台。

    缺点1:计算量大,便携性差

    深度学习需要大量的数据很大量的算力,所以成本很高。并且现在很多应用还不适合在移动设备上使用。目前已经有很多公司和团队在研发针对便携设备的芯片。这个问题未来会得到解决。

    缺点2:硬件需求高

    深度学习对算力要求很高,普通的 CPU 已经无法满足深度学习的要求。主流的算力都是使用 GPU 和 TPU,所以对于硬件的要求很高,成本也很高。

    缺点3:模型设计复杂

    深度学习的模型设计非常复杂,需要投入大量的人力物力和时间来开发新的算法和模型。大部分人只能使用现成的模型。

    缺点4:没有"人性",容易存在偏见

    由于深度学习依赖数据,并且可解释性不高。在训练数据不平衡的情况下会出现性别歧视、种族歧视等问题。

    4种典型的深度学习算法

    4种典型的深度学习算法

    卷积神经网络 - CNN

    CNN 的价值:

    1. 能够将大数据量的图片有效的降维成小数据量(并不影响结果)
    2. 能够保留图片的特征,类似人类的视觉原理

    CNN 的基本原理:

    1. 卷积层 – 主要作用是保留图片的特征
    2. 池化层 – 主要作用是把数据降维,可以有效的避免过拟合
    3. 全连接层 – 根据不同任务输出我们想要的结果

    CNN 的实际应用:

    1. 图片分类、检索
    2. 目标定位检测
    3. 目标分割
    4. 人脸识别
    5. 骨骼识别

    了解更多《一文看懂卷积神经网络-CNN(基本原理+独特价值+实际应用)

    循环神经网络 - RNN

    RNN 是一种能有效的处理序列数据的算法。比如:文章内容、语音音频、股票价格走势…

    之所以他能处理序列数据,是因为在序列中前面的输入也会影响到后面的输出,相当于有了“记忆功能”。但是 RNN 存在严重的短期记忆问题,长期的数据影响很小(哪怕他是重要的信息)。

    于是基于 RNN 出现了 LSTM 和 GRU 等变种算法。这些变种算法主要有几个特点:

    1. 长期信息可以有效的保留
    2. 挑选重要信息保留,不重要的信息会选择“遗忘”

    RNN 几个典型的应用如下:

    1. 文本生成
    2. 语音识别
    3. 机器翻译
    4. 生成图像描述
    5. 视频标记

    了解更多《一文看懂循环神经网络-RNN(独特价值+优化算法+实际应用)

    生成对抗网络 - GANs

    假设一个城市治安混乱,很快,这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中,有的可能是盗窃高手,有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安,突然开展一场打击犯罪的「运动」,警察们开始恢复城市中的巡逻,很快,一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些没有技术含量的小偷,是因为警察们的技术也不行了,在捉住一批低端小偷后,城市的治安水平变得怎样倒还不好说,但很明显,城市里小偷们的平均水平已经大大提高了。

    警察们开始继续训练自己的破案技术,开始抓住那些越来越狡猾的小偷。随着这些职业惯犯们的落网,警察们也练就了特别的本事,他们能很快能从一群人中发现可疑人员,于是上前盘查,并最终逮捕嫌犯;小偷们的日子也不好过了,因为警察们的水平大大提高,如果还想以前那样表现得鬼鬼祟祟,那么很快就会被警察捉住。为了避免被捕,小偷们努力表现得不那么「可疑」,而魔高一尺、道高一丈,警察也在不断提高自己的水平,争取将小偷和无辜的普通群众区分开。随着警察和小偷之间的这种「交流」与「切磋」,小偷们都变得非常谨慎,他们有着极高的偷窃技巧,表现得跟普通群众一模一样,而警察们都练就了「火眼金睛」,一旦发现可疑人员,就能马上发现并及时控制——最终,我们同时得到了最强的小偷和最强的警察。

    同时得到了最强的小偷和最强的警察

    了解更多《什么是生成对抗网络 - GAN?(基本概念+工作原理)

    深度强化学习 - RL

    强化学习算法的思路非常简单,以游戏为例,如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分,那么就进一步「强化」这种策略,以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。

    在 Flappy bird 这个游戏中,我们需要简单的点击操作来控制小鸟,躲过各种水管,飞的越远越好,因为飞的越远就能获得更高的积分奖励。

    这就是一个典型的强化学习场景:

    • 机器有一个明确的小鸟角色——代理
    • 需要控制小鸟飞的更远——目标
    • 整个游戏过程中需要躲避各种水管——环境
    • 躲避水管的方法是让小鸟用力飞一下——行动
    • 飞的越远,就会获得越多的积分——奖励

    游戏是典型的强化学习场景

    你会发现,强化学习和监督学习、无监督学习 最大的不同就是不需要大量的“数据喂养”。而是通过自己不停的尝试来学会某些技能。

    了解更多:《一文看懂什么是强化学习?(基本概念+应用场景+主流算法)

    总结

    深度学习属于机器学习的范畴,深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级,约等于神经网络。

    深度学习和传统机器学习在数据预处理上都是类似的。核心差别在特征提取环节,深度学习由机器自己完成特征提取,不需要人工提取。

    深度学习的优点:

    1. 学习能力强
    2. 覆盖范围广,适应性好
    3. 数据驱动,上限高
    4. 可移植性好

    深度学习的缺点:

    1. 计算量大,便携性差
    2. 硬件需求高
    3. 模型设计复杂
    4. 没有"人性",容易存在偏见

    深度学习的4种典型算法:

    1. 卷积神经网络 - CNN
    2. 循环神经网络 - RNN
    3. 生成对抗网络 - GANs
    4. 深度强化学习 - RL
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    千人学习 2019-09-15 10:45:08
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      深度学习是AI研究的一个重要方向,最近看了不少相关资料,不免有些感悟这里写出来给大家分享。

    一、深度学习是基础服务

      深度学习可以类比于云计算,很多人看不懂、看不明白,只知道好像很厉害。其实与当年的云计算有点类似,喧嚣和泡沫过后,现在回看云计算的本质其实就是“基础服务”。这个基础服务是整个社会的一次升级,阿里云诞生于2009年,也正是第三次互联网浪潮的元年。

      云计算诞生之前,一个企业要提供某项互联网服务要做什么?

      1)买服务器

      2)买专线

      3)开发软件

      4)寻找客户

      云计算诞生之后呢?考虑商业模式就行了,因为前面所有步骤都可以直接买到,甚至有非常成熟的方案提供。

      1)服务器:各种云可以租虚拟主机,一个月最低30-40元

      2)专线:虚拟主机送公网IP

      3)开发软件:各行各业都可以直接买到SAAS服务,一键定制你的APP、网站、办公系统、财务软件等等,费用最低99元/月

      4)寻找客户:各大平台一键营销,精准广告投放

      最重要的是,所有这些关键要素都统一在一个“云”平台上,创业者只需要考虑好自己的商业模式能不能挣钱就行了。所以09年以后,大家普遍感觉创业的人更多了,许多人一夜暴富,但是更多人感觉干啥都挣不到钱,因为互联网“门槛”太低了!

      一个小店想接入APP点餐、在线支付、甚至是同城营销,以前最低50万起步,代码修修改改上线得一年。现在呢?上阿里云点几下,一个月99全部搞定!这就是整个社会的基础服务升级。然后我们就发现,更多的创业者都在“模式创新”,因为基础设施已经太完善了,可以说云计算的普及不亚于高铁的成就!

      我们再看看“深度学习”,现在能看到的应用不外乎就是PP图、模仿声音、图片识别等等,实际上大部分人没看到的是它的“跨界属性”。09年之前我们可以将卖云吞的小老板与互联网关联起来吗?现在可以了,你进了一家小店,微信扫一下,从点单、买单、上菜全部小程序搞定,老板只需要做好云吞就行了,这就是基础服务升级的魅力。

      现在你能将“深度学习”与这个云吞店关联起来吗?恐怕不能。那我们设想这样一个场景:你走到云吞店门口,犹豫是要吃云吞呢还是隔壁的小面,就在这时,AI通过走路的姿势和眼神判断你可能是潜在新客户并且在犹豫,立即在门口的大屏幕上显示“新客立减5元”,我想很多人是阻挡不了这种优惠的。那云吞老板说了,我可以挂个招牌写上撒。如果这时候是个老客户呢,一看新客优惠老客户没优惠啦,是不是人家要去吃隔壁小面了。AI来处理就好办了,一看是胖子,屏幕上立即显示云吞个头大、虾量足、今天加量还有优惠。一看是瘦子,屏幕就显示荠菜云吞健康好吃,小份的只要10元。等等,这不就是个高级营销嘛?是的,AI这时就是实现了高级营销。那店老板做下营销研究,在后台设置一些参数来识别新老客户,并且有针对性地写一些营销方案行不行呢?自然是可以的。但是换个店怎么办?卖小面的是不是要重新做一下研究重新制订方案呢?卖水饺呢?是不是所有店老板都得是营销专家才行啊。

      有了云计算小店老板不用编程一样接入互联网,同样的,有了深度学习小店老板不懂营销一样是营销大师。而且深度学习的关键魅力在于,它不需要任何的营销知识,只需要通过学习和自我迭代就能变成你的专属营销专家,这就要从深度学习的基本原理讲起了。

    二、深度学习的基本原理

      深度学习与机器学习的最大区别在于,学习过程中是不需要有“人”的,也就是它能自我迭代和进化,很神奇吗?其实还好,下面我们详细讲讲。

      

      上图是身高与体重对应的统计图,红色是女性,蓝色是男性。可以看到身高与体重大体是正相关的,也就是身高越高体重越重。机器学习的办法就是录入大量的身高体重数据,然后去除“噪音”,做一些加权运算最终得到一个大体合理的预测模型,如下图:

      这个模型自然是有一点合理性,但是基本没有实用意义,因为“特征”太少。

      下图是一个风暴预测图,科学家发现风暴的形成与温度、湿度可能有一定相关性,于是他们把大量历史数据输入到机器学习的模型里,最后得到温湿度与风暴形成的数学模型,以后使用时只需要输入当前温湿度就能得到风暴形成的概率值。这里的温度和湿度就是这个模型的“特征”。

      前面例子的核心问题就是,必须得有个科学家来输入“特征”,而且特征越多模型也就越准确,那么一个模型是否准确的关键就在于特征是否足够、数据量是否充足,还得有个“科学家”来寻找和输入特征。一个模型的成功与否与人的经验其实是正相关的。

      到了深度学习神奇的事情就发生了,我们只需要数据量而无需输入特征,因为它自己给自己把特征找出来了!我们以人像识别(从多张图片中识别出包含人脸的图片)为例简单讲一下原理,下图比较经典了,大概描述了深度学习的基本过程,但是很多人看的有点糊涂,这里我们就详细解释下。

      第一张图:即是要学习的图片

      第二张图:深度学习先从图片中提取出各种“边”,即有明暗变化的部分。这里叫第一层特征

      第三张图:将各种“边”进行随机组合,能得到眼睛、鼻子、耳朵。这叫第二层特征

      第四张图:将上面的眼睛、鼻子、耳朵再次进行组合,即能得到看起来像是人脸的图片。这叫第三层特征

      如果输入足够多的图片,我们就能得到足够充分的特征库(保留各层相似的,去掉各层不相似的)。如此,当你胡乱输入一些图片时,AI通过特征库就能判断那些是人脸那些不是了。深度学习的厉害之处就在于特征库的学习完全是自主实现的,而机器学习需要人为去输入这些特征。深度学习的“深度”之处就在于你可以使用更多层次,提取更加精准的特征,最终的效果就是人脸识别、随机人脸生成、无缝PS等等。

    三、深度学习的优势

      综上,深度学习的优势就在于它摆脱了经验与“专家”,无论什么人只要掌握了该技术就变得比行业专家还要专家。比较实际的应用就包括:

      1)一键换头,不会PS也能变成PS神人

      2)一键去除背景,同上

      3)模仿特定声音,人人都是调音师

      4)随机生成猫图,天天吸猫不是梦

      这些软件的创作者都不是相关专家,大部分还都是这个研究方向的学生。相信很快就会有通用的平台让每个人都可以“深度学习”起来。

      AI大势已来,关注公众号“零基础爱学习”,我们以后会推送更多“零基础”文章,一定要关注啊!

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