- 1、本文档共21页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
AI写作工具:文心一言:深度学习基础:理解文心一言的
背后技术
1深度学习概览
1.1深度学习的定义与历史
深度学习,作为机器学习的一个分支,主要关注于构建和训练多层神经网
络模型,以实现对复杂数据的自动特征学习和模式识别。这一概念最早可以追
溯到1943年,当时WarrenMcCulloch和WalterPitts提出了第一个神经网络模
型。然而,深度学习的真正兴起是在21世纪初,随着计算能力的提升、大数据
的可用性以及算法的改进,特别是反向传播算法和卷积神经网络(CNN)的发
明,使得深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性
的进展。
1.2深度学习与传统机器学习的区别
深度学习与传统机器学习的主要区别在于特征学习的方式和模型的复杂度。
在传统机器学习中,特征工程是一个关键步骤,需要人工设计和选择特征,然
后将这些特征输入到模型中进行训练。这种方法在处理简单或结构化数据时效
果良好,但在处理复杂或非结构化数据(如图像、文本)时,人工特征的选择
往往成为瓶颈。
相比之下,深度学习模型能够自动从原始数据中学习特征,无需人工干预。
这得益于深度学习模型的多层结构,每一层都可以学习到数据的不同抽象级别
特征。例如,在图像识别任务中,第一层可能学习到边缘和纹理,而更深层则
可能学习到更复杂的形状和对象。这种自动特征学习的能力使得深度学习在处
理复杂数据时具有显著优势。
1.2.1示例:使用深度学习进行手写数字识别
下面是一个使用深度学习进行手写数字识别的简单示例。我们将使用
Python的深度学习库Keras,以及MNIST数据集,这是一个包含60000个训练
样本和10000个测试样本的手写数字数据集。
#导入所需库
importnumpyasnp
fromkeras.datasetsimportmnist
fromkeras.modelsimportSequential
fromkeras.layersimportDense,Dropout,Flatten
fromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2D
fromkeras.utilsimportto_categorical
1
#加载数据
(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()
#数据预处理
x_train=x_train.reshape(x_train.shape[0],28,28,1)
x_test=x_test.reshape(x_test.shape[0],28,28,1)
input_shape=(28,28,1)
#将数据转换为浮点数并归一化
x_train=x_train.astype(float32)
x_test=x_test.astype(float32)
x_train/=255
x_test/=255
#将标签转换为分类向量
y_train=to_categorical(y_train,10)
y_test=to_categorical(y_test,10)
#构建模型
model=Sequential()
model.add(Conv2D(32,kernel_size=(3,3),activation=relu,input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128,activation=relu))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10,activation=softmax))
#编译模型
pile(loss=categorical_crossentropy,optimizer=adam,metrics=[accuracy])
#训练模型
model.fit(x_train,y_train,batch_size=128,epochs=10,verbose=1,validation_data=(x_test,y_tes
t))
#评估模型
score=
您可能关注的文档
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC的法律框架与版权问题.pdf
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC的伦理与社会影响.pdf
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC的挑战:技术与计算资源.pdf
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC的挑战:模型可解释性.pdf
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC的挑战:隐私保护.pdf
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC的未来趋势:个性化与定制化.pdf
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC的未来趋势:技术进步.pdf
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC的未来趋势:可持续发展与环境影响.pdf
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC的未来趋势:跨模态生成.pdf
- AIGC基础:AIGC的挑战和未来:AIGC概论与基础理论.pdf
最近下载
- 《中国急性肾损伤临床实践指南(2023版) 》解读.pptx
- 2023年抢险救援勤务规程 .pdf
- GB_T 42900-2023 金属材料 高应变速率高温压缩试验方法.docx
- 中国抑郁障碍防治指南(第二版)简介PPT课件.pptx
- 心脏肿瘤讲课.pptx VIP
- 外研社版英语4年级上册单词表衡水体描红练字帖(三年级起点含音标和例句).pdf
- 电动自行车一线通、RS485、CAN2.0通信协议规范、基于RS485通信的充放电流程示例.pdf VIP
- 湖南省湖南师范大学附属中学2024-2025学年高二上学期入学考试数学试卷(解析版).docx VIP
- 四年级音乐 跳柴歌 课件.pptx
- 《复用医疗器械预处理操作规程》.pdf VIP
文档评论(0)