深度学习概述
深度学习是机器学习的一个重要分支，通过多层神经网络来学习数据的层次化表示。
核心特点
- 端到端学习
- 自动特征提取
- 强大的表示能力
- 需要大量数据
神经网络基础
神经元模型
x₁
x₂
x₃
w₁
w₂
w₃
Σ
f
y
神经元是神经网络的基本计算单元，包含输入、权重、偏置和激活函数。
激活函数
ReLU
Sigmoid
网络架构
卷积神经网络 (CNN)
- 局部感受野
- 权重共享
- 池化操作
主要用于图像处理和计算机视觉任务。
循环神经网络 (RNN)
- 序列处理
- 状态记忆
- 时序依赖
适用于自然语言处理和时序数据分析。
Transformer
- 自注意力机制
- 并行计算
- 长距离依赖
广泛应用于自然语言处理和计算机视觉。
模型训练
1. 数据准备
- 数据收集与清洗
- 数据增强
- 数据集划分
- 标准化处理
2. 模型设计
- 网络架构选择
- 超参数设置
- 损失函数定义
- 优化器选择
3. 训练过程
- 前向传播
- 反向传播
- 梯度下降
- 参数更新
4. 模型评估
- 验证集评估
- 性能指标
- 过拟合检测
- 模型调优
开发框架
PyTorch
特点
- 动态计算图
- Python优先
- 研究友好
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(784, 10)
TensorFlow
特点
- 生产部署
- 跨平台支持
- 企业级应用
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,))
])
实践指南
环境配置
- GPU支持设置
- 依赖包安装
- 版本兼容性
调试技巧
- 梯度检查
- 可视化分析
- 性能优化
最佳实践
- 代码组织
- 实验管理
- 模型部署