Python中的深度学习算法

什么是深度学习？

深度学习是用于基于人脑教授和处理数据的人工智能 (AI) 的一个子分支。深度学习模型可以在图像、文本、声音和其他数据格式中识别复杂模式，从而提供高效的结果和准确性。深度学习用于自动化基于人类智能的任务。深度学习可用于不同的任务，例如语音转文本转换器、图像识别、视觉识别、欺诈检测、自动驾驶汽车等。

深度学习基于人工神经网络。它用于学习数据中不同特征之间的不同模式和关系。它的构建方式类似于人脑结构，由用于处理和转换数据的不同节点层组成。深度学习模型具有不同的层，如输入层、各种互连的隐藏层和输出层。每一层都相互连接，并将前一层的信号或神经元作为输入。每一层的输出都作为下一层的输入，直到我们从最终的输出层获得输出。

深度学习在几乎所有分支中的重要性都在不断扩大，例如计算机视觉、强化学习、自然语言处理等等。深度学习可用于监督式、无监督式和强化式机器学习模型。

深度学习模型中的不同层

• 输入层：输入层接收输入并将其发送到后续层进行处理和转换。
• 隐藏层：隐藏层是输入层和输出层之间的层，负责处理从输入层收集的数据。处理后，它将数据发送到输出层。任何隐藏层的输出都作为下一层的输入。
• 输出层：输出层接收数据并提供用户可理解的输出。

为什么选择深度学习？

深度学习使用大量数据，包括带标签和不带标签的数据。深度学习算法减少了机器学习中的数据预处理。这些算法还可以处理非结构化数据，如文本和图像。深度学习使用监督式、无监督式和强化式学习。深度学习可用于在没有人为干预的情况下提取特征。与传统机器学习模型相比，深度学习需要更少的人为干预，从而提高了准确性。它比机器学习模型更具挥发性，并且可以处理更多变化的数据集。

深度学习中的不同算法

深度学习使用不同的算法来处理数据。这包括

1. 卷积神经网络 (CNN)
2. 循环神经网络 (RNNs)
3. 自动编码器
4. 长短期记忆网络 (LSTM)
5. 多层感知器 (MLPs)
6. 径向基函数网络 (RBFNs)
7. 自组织映射 (SOMs)
8. 深度信念网络 (DBNs)

卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络是一种深度学习模型，可以从网格状矩阵数据集中提取特征。数据通过将图像分解成不同的重叠的瓦片或帧来处理，而不是将整个图像馈送到模型。CNN 涉及不同的层，包括卷积层、ReLU 层、池化层和全连接层。

卷积层：这一层是深度学习模型的基础。使用固定大小（方形）的滤波器，它执行卷积操作。它具有加权输入，当应用于输入图像时，会产生输出。一个滤波器的输出充当另一层的输入。当滤波器瓦片移动到整个图像时，它会激活神经元并在特征图中给出输出。

ReLU 层（整流线性单元层）：卷积神经网络有一个 ReLU 层，它从卷积层产生特征图，然后传递到激活函数。激活函数将决定哪个神经元将被激活。它用于增加数据集的非线性。

池化层：从卷积层产生的输出形成一个数组，该数组的尺寸非常大。因此，为了减小其尺寸，我们使用最大池化对数组进行下采样。它将保留相关的特征并丢弃数组中的其他特征。

全连接层：此层用于对图像进行分类和识别。当池化层获得的展平矩阵（降维矩阵）作为输入馈送到网络时，就会形成此层。

卷积神经网络的应用

卷积神经网络可用于各种任务，如面部识别、广告、气候分析、社交媒体分析等。此外，它还用于自动驾驶汽车、自然语言处理等。

CNN 的优势

与其它算法相比，CNN 在图像和物体识别方面具有更高的准确性、更高的精度和更好的结果。

CNN 的缺点

CNN 的实施成本很高，因为它需要很高的计算能力来训练数据。

循环神经网络 (RNN)

循环神经网络是一种人工神经网络，它使用序列或时间序列数据执行各种任务，例如自然语言处理、文本生成、语音识别等。循环神经网络中的互连节点之间存在有向循环。循环神经网络使用之前的输入来收集信息并进一步处理序列。与深度学习中的任何其他算法一样，它具有不同的层，包括输入层、隐藏层和输出层。

循环神经网络的工作原理

循环神经网络包含多个激活函数，这些激活函数对工作中的每个步骤都是固定的。它使用反向传播来训练数据。网络的隐藏状态会接收之前的数据并将其用于后续层。它会产生一个输出，复制它，然后再次返回到神经网络以进一步处理后续层。每次网络从过去的数据中学习时，隐藏状态都会更新。

循环神经网络的应用

循环神经网络可用于各种复杂任务，如时间序列预测、语音识别、机器翻译、图像和面部识别等。

循环神经网络的优势

循环神经网络在处理过程中使用之前的数据。它捕获了整个过程中的所有信息。它能够一直识别先前输入的特性，使其在时间序列预测方面更加高效。它还可以与卷积神经网络结合使用，以提高效率。

循环神经网络的缺点

循环神经网络在训练数据时面临挑战。RNN 无法使用 ReLU 或 tanh 激活函数处理长序列。

自动编码器

自编码器是一种前馈无监督算法，其中输入和输出都相同。此算法类似于机器学习中的主成分分析 (PCA)。自编码器用于将多维数据转换为低维数据。自编码器的训练方式使其能够将输入层的数据复制到输出层。

自编码器的工作原理

自编码器有三个主要组成部分：编码器、解码器和代码。

1. 编码器：编码器负责将输入压缩为潜在空间表示。它将输入图像编码为降维表示。
2. 代码：代码代表从编码器馈送的输入的压缩部分。
3. 解码器：它将编码的输入图像或代码解码回其原始格式。解码或重构的部分与原始图像不同，因为它在压缩过程中会丢失一些信息。

代码层也称为瓶颈。构建自编码器算法，有助于分析观测数据和相关信息，并决定需要丢弃哪些部分。瓶颈层在通过网络后会记住并识别输入数据。

自编码器的应用

自编码器用于图像压缩、着色、图像去噪等。它还可用于检测乳腺癌等疾病。它还用于医疗保健，利用成像技术（成像人体内部）。

自编码器的优势

使用自编码器可以降低函数计算成本。自编码器易于管理，使其成为一种更便宜的算法。

自编码器的局限性

编码后，原始输入图像可能会丢失数据。该算法在重构复杂图像方面效率不高。

长短期记忆网络 (LSTM)

长短期记忆网络 (LSTM) 是一种循环神经网络，用于识别和存储长期依赖关系。顾名思义，它可以长时间回忆信息。

LSTM 可用于时间序列预测，因为它可以在更长时间内回忆记忆。该算法具有类似链的结构，包含用于通信的四种不同层。LSTM 还用于语音识别、音乐创作等。

长短期记忆网络 (LSTM) 的工作原理

LSTM 包含多个名为单元的记忆块。单元层将自身移至下一个单元。LSTM 决定保留哪些信息以及丢弃哪些信息。它会替换不相关的信息。它会同时更新单元值。然后，生成输出。

LSTM 的应用

LSTM 网络用于检测海量网络流量数据中的异常、时间序列预测、字幕生成等。

LSTM 的优势

在对高序列依赖和时间序列进行建模时，LSTM 模型非常方便且易于使用。

LSTM 的缺点

LSTM 模型更容易出现过拟合。它需要很高的计算能力和资源来训练 LSTM 模型。它需要比其他算法更长的时间来处理。

多层感知器 (MLPs)

多层感知器算法是深度学习中最基本也是最古老的算法之一。MLP 由多层具有激活函数的感知器组成。它基于前馈神经网络。MLP 具有相等数量的输入层和输出层。该算法用于语音、图像识别、机器翻译等。

MLP 的工作原理

网络的输入层接收数据。然后，感知器层以图的形式连接，仅沿一个方向传递信号。然后，输入与输入层和隐藏层之间的权重一起进行计算。它使用激活函数来决定激活哪些节点。然后，它训练模型，该模型进一步获取相关性并学习依赖关系。

MLP 的应用

多层感知器用于压缩 Instagram 和 Facebook 等社交媒体网站上的数据。它有助于在弱网络中加载图像。它还用于语音识别、数据压缩等其他应用。

MLP 的优势

该算法与概率密度函数无关。不像其他算法依赖于概率密度函数。该算法直接提供决策函数。

MLP 的缺点

由于它具有硬限制函数，因此输出仅为 0 或 1。准确性可能会受到影响，因为算法可能会陷入局部最小值。

径向基函数网络 (RBFNs)

径向基函数网络是一种前馈神经网络，它使用径向基激活函数。该网络包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。它通常用于分类、回归和时间序列预测等问题。

径向基函数网络的工作原理

径向基函数网络使用分类方法来衡量输入与训练数据之间的相似性。它有一个包含径向基函数神经元的输入向量。激活函数用于获取输入向量的加权和。隐藏层中的神经元具有高斯函数来传递神经元。产生的输出与到神经元中心的距离成反比。神经元的参数和径向基函数提供网络输出。

径向基函数网络的应用

径向基函数网络用于分析股票市场和预测销售价格。与其他算法一样，它用于时间序列预测、语音识别、医学诊断等。

径向基函数网络的优势

径向基函数网络的训练比其他算法更快，因为它仅依赖于前馈神经网络。该算法可以轻松解释隐藏层的作用。

径向基函数网络的局限性

虽然径向基函数网络的训练过程很快，但分类需要更长时间。这是因为每个节点都为输入向量计算径向基函数；因此，这需要更多时间。

自组织映射 (SOMs)

自组织映射用于数据可视化，它有助于使用自组织人工神经网络对数据进行降维。它允许用户理解人类难以轻松分析的高维信息。

自组织映射的工作原理

自组织映射通过初始化每个输入节点的权重来开始过程。然后，对于训练部分，会确定一个向量，该向量找到最适合该向量的节点，该节点称为最佳匹配单元 (BMU)。然后，SOMs 检查最佳匹配节点，该节点指示邻居的数量。然后，它为向量分配权重。向量的权重与距离成正比。节点和 BMU 之间的距离越小，其权重变化越大。并且学习得越多。

自组织映射的应用

自组织映射可用于图像分析、过程监控等。它强大的可视化能力使其适用于 3D 建模。它还用于为医疗保健部门制作 3D 图表。

自组织映射的优势

使用自组织映射可以轻松理解和解释数据。降维使其易于查找数据中的相似性。

自组织映射的局限性

该算法需要足够数量的神经元来聚类输入数据。如果输入的数据量少或不足，则会导致输出不准确。

深度信念网络

深度信念网络是一种模型，由多层随机和潜在变量组成。深度信念网络是具有不同层之间连接的玻尔兹曼机的集合。每一层都与前一层和下一层建立连接。

深度信念网络的工作原理

该算法基于贪婪算法。它采用逐层方法，收集所有权重。它揭示了每一层中变量的工作原理和依赖关系。它在吉布斯采样上运行。它使用吉布斯采样绘制样本。然后，使用单次祖先采样来从单元中绘制样本。然后，使用自下而上的传递，完成潜在变量的学习。

深度信念网络的应用

它用于图像识别、图像创建和动作捕捉数据。它还用于游戏行业，用于制作不同的 3D 角色，如动漫。

深度信念网络的优势

它还可以很好地处理小型数据集。它可以是带标签的或半带标签的。该模型本质上是稳健的。

深度信念网络的缺点

它需要更高规格的硬件来处理输入数据。