先引用他人關于李宏毅教授關于深度學習導論的PPT，應該非常容易入門。

《1天搞懂深度學習》，300多頁的ppt，臺灣李宏毅教授寫的，非常棒。不夸張地說，是我看過最系統，也最通俗易懂的，關于深度學習的文章。“

具體鏈接如下：百度云鏈接：https://pan.baidu.com/s/1os1QHXy3uE0C-t7ScbIn8A 密碼：qwvj

廢話少說，先上干貨，整個PPT的思維導圖如下：

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深度學習概論

介紹深度學習

作者非常淺顯的指出機器（深度）學習過程非常簡單，分為定義方法、判斷方法的優劣、挑選出最佳的方法。

對于深度學習，首先第一步定義方法 - 神經網絡。深度學習顧名思義是指多層的神經網絡。

神經網絡的思想來源于對于人腦的生理上的研究，人腦由數億個神經元組成，神經元通過軸突互相連接通信。神經網絡和人腦類似，存在多個層級（layer），每個層級都有多個節點（神經元），層級和層級之間相互連接（軸突），最終輸出結果。

對于神經網絡的計算能力可以理解為通過一層層Layer的計算歸納，逐步的將抽象的原始數據變的具體。以圖片識別為例，輸入是一個個像素點，經過每層神經網絡，逐步變化成為線、面、對象的概念，然后機器有能力能夠識別出來。

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?第二步，評估方法的優劣。

Loss function是用于評估方法優劣，通常我們用學習出來的參數對測試數據進行計算，得出對應的預測（y）然后和真實的測試數據的目標值（t）進行比對，y和t之間的差距往往就是Loss。那么評估一個算法的好壞，就是要盡可能的降低Loss。

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第三步，如何獲得最佳的學習方法

獲得最佳的學習是采用梯度下降算法，作者也提到梯度下降算法存在局部最優解的問題。人們往往認為機器無所不能，實際上更像是在一個地圖上面拓荒，對周邊一無所知。神經網絡計算梯度的算法是反向傳播算法，簡稱BP。

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Why Deep？

作者首先指出越多的參數往往帶來越好的預測能力，所以神經網絡往往參數越多越好。那么如果是同樣的參數情況下，為什么層級較多的表現會更好呢？

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作者認為深度網絡可以帶來模塊化的好處，隨著網絡的層級，神經網絡會將像素元素逐漸歸納出一些基本的特征，進而變成紋理，進而變成對象。

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訓練方法

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作者總結下來訓練過程中會發現了兩種情況：

1. 沒有辦法得到很好的訓練結果 ---》 重新選擇訓練方式

2. 沒有辦法得到很好的測試結果 ---》 往往由于過度擬合導致，需要重新定義方法

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優化訓練方法的手段：

1. 選擇合適的Loss function：使用Cross Entropy效果要優于Mean Square Error

2. Mini-batch: 每次訓練使用少量數據而不是全量數據效率更高

3. Activation Function：使用ReLU替代Sigmoid可以解決梯度消失的問題，可以訓練更深的神經網絡

4. Adaptive Learning Rate：可以隨著迭代不斷自我調整，提高學習效率

5. Momentum: 可以一定程度上避免陷入局部最低點的問題

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避免過度擬合（overfitting）的方法：

1. Early Stopping：使用cross validation的方式，不斷對validation data進行檢驗，一旦發現預測精度下降則停止。

2. Weight Decay：參數正則化的一種方式？

3. Dropout：通過隨機去掉一些節點的連接達到改變網絡形式，所以會產生出多種網絡形態，然后匯集得到一個最佳結果

4. Network Structure: 例如CNN等其他形態的網絡

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神經網絡變體

Convolutional Neural Network (CNN)

通常情況下，一個CNN包含多次的卷積、池化，然后Flatten，最終再通過一個深度神經網絡進行學習預測。CNN在圖像、語音識別取得非常好的成績，核心的想法在于一些物體的特征往往可以提取出來，并且可能出現在圖片的任何位置，而且通過卷積、池化可以大大減少輸入數據，加快訓練效率。

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Recurrent Neural Network (RNN)

RNN的想法是可以將hidden layer的數據存儲下來，然后作為輸入給下一個網絡學習。這種網絡的想法可以解決自然語言中前后詞語是存在關聯性的，所以RNN可以把這些關聯性放到網絡中進行學習。

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其他前沿技術

Ultra Deep Network：2015年出現了152層的Residual Net實現了圖片3.57%錯誤率

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Reinforcement Learning: 通過獎勵機制強化學習，并且做出相應的動作

Unsupervised Learning:

1. Deep Style

2. 生成圖片

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3. 無需人工介入理解文字的含義

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原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34313995

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习笔记（十一）--读李宏毅《1天搞懂深度学习》的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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