DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略

深度学习(神经网络)的简介

1、深度学习浪潮兴起的三大因素

深度学习(神经网络)的基础知识(相关概念、训练策略)

1、神经网络的基础知识

2、神经元的结构

3、感知机

4、万能逼近定理

5、神经网络训练

6、神经网络学习

7、神经网络的前馈运算与反向传播

8、激活函数

深度学习(神经网络)的算法分类

1、常用的神经网络模型概览

深度学习(神经网络)的经典案例应用

深度学习(神经网络)的简介

深度学习（Deep Learning, DL）或阶层学习（hierarchical learning）是机器学习的技术和研究领域之一，通过建立具有阶层结构的人工神经网络（Artifitial Neural Networks, ANNs），在计算系统中实现人工智能。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选，因此深度学习具有表征学习（representation learning）能力，可以实现端到端的监督学习和非监督学习。此外，深度学习也可参与构建强化学习（reinforcement learning）系统，形成深度强化学习。

深度学习所使用的阶层ANN具有多种形态，其阶层的复杂度被通称为“深度” 。按构筑类型，深度学习的形式包括多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络和其它混合构筑。深度学习使用数据对其构筑中的参数进行更新以达成训练目标，该过程被通称为“学习” 。学习的常见方法为梯度下降算法及其变体，一些统计学习理论被用于学习过程的优化 [9] 。

在应用方面，深度学习被用于对复杂结构和大样本的高维数据进行学习，按研究领域包括计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、自动控制等，且在人像识别、机器翻译、自动驾驶等现实问题中取得了成功。

1、深度学习浪潮兴起的三大因素

海量的数据
不断提升的算法能力
高性能计算硬件的实现：GPU、TPU

深度学习(神经网络)的基础知识(相关概念、训练策略)

深度学习的实质是构建具有多个隐藏层的机器学习模型，通过海量的训练数据来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。“深度模型”是手段，“表示学习”是目的。
深度学习与传统的浅层学习的不同在于：

(1) 强调了模型结构的深度，有2层以上的隐藏层；
(2) 明确突出了表示学习的重要性。通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新的特征空间，使分类或预测更加容易。

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1、神经网络的基础知识

神经元
感知机
激活函数：Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Softmax。
多层感知机：
万能逼近定理：

2、神经元的结构

生物神经元包括细胞体和突起两个部分，突起又包括树突(接收信号)和轴突(传出信号)。

轴突记录了神经元间联系的强弱。只有达到一定的兴奋程度，神经元才向外界传输信息。
神经元之间的信号通过突触传递。

3、感知机

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4、万能逼近定理

(Universal approximation theorem)

只需一个包含单个隐藏层的前馈神经网络，即可逼近任意一个连续函数。
尽管仅有一个隐藏层的前馈网络足以表示任何函数，但是该隐藏层的神经元数目可能非常多，从而导致网络无法学习或正确泛化。

5、神经网络训练

(1)、损失函数：
平均损失函数
绝对值损失函数
交叉熵损失函数：softmax回归，独热编码。

(2)、优化目标

(3)、梯度下降：

梯度下降批次训练策略：
     批次梯度下降(Batch Gradient Descent)、
     随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)、
     小批次梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)、
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梯度下降各种优化算法：Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam

(4)、反向传播法：计算图解释

1、神经网络训练的优化目标

6、神经网络学习

(1)、通过调整神经元的参数，使得网络对给定输入可产生期望输出。

(2)、学习层次化的表示（表征）

7、神经网络的前馈运算与反向传播

前馈运算和反向传播：在训练网络过程中所使用的。如果经过训练模型，网络稳定下来以后，就可以把参数固定下来，此时就不再需要反向传播了，只需要前馈运算进行推理和预测即可！

8、激活函数

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深度学习(神经网络)的算法分类

深度学习的形式包括多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络和其它混合构筑。
前馈神经网络(NN)，而是和循环神经网络(RNN)的概念是相对的。而反向传播方法可以用在FF网络中，此时，基于反向传播算法的前馈神经网络，被称为BP神经网络。

1、常用的神经网络模型概览

DL：神经网络所有模型(包括DNN、CNN、RNN等)的简介(概览)、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略

1、DNN
DL之DNN：DNN深度神经网络算法的简介、相关论文、设计思路、关键步骤、实现代码等配图集合之详细攻略

2、CNN
DL之CNN：计算机视觉卷积神经网络算法CNN算法常见结构、发展、CNN优化技术、案例应用之详细攻略

3、RNN
DL之RNN：RNN算法的简介、相关论文、相关思路、关键步骤、配图集合+TF代码定义之详细攻略

4、DBN

深度学习(神经网络)的经典案例应用

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