超详细的深度学习基础_神经网络发展史俗称三起两落其中不属于三起的时间是

深度学习基础

深度学习发展历程

三起两落的深度学习：

1943年，由一位心理学家和一位数学家共同提出人工神经网络的基本概念，不过在当时并没有得到大众的重视。直到1957年感知器模型的提出，使得神经网络可以解决一些常规的线性分类和线性回归的任务，这引发了AI研究的热潮，但是在之后的研究中发现，它无法解决简单的异或问题（XOR),因此迎来了第一次低潮。虽然在1980年多层感知器解决了单层感知器的问题，但是对其网络参数的计算问题却成为了一个难点。但是在1986时，反向传播算法的提出解决了对少数层神经网络训练的问题，虽然依然存在一些问题，但是受限于但是的条件，通过反向传播能够简单，低效的对多层感知器进行学习，这个时候也就迎来了第二次高潮。同时，该算法的也存在缺陷，主要体现在两个方面，随着深度的加深，容易产生梯度的消失或者梯度爆炸，使得网络的参数没有得到实施的解决。除此之外呢，该算法容易陷入局部最优的问题，因此呢，便迎来了第二次低谷。而在1988年时，尽管当时提出了卷积神经网络，但是却并没有得到过多的重视。直到2006年，提出了深度学习，得益于时代的发展，人工神经网再次得到了发展，尤其在2012年，AlexNet算法的提出，引起瞩目，在此之后，各种优质算法层出不穷，作用于各个方面。

什么是人工神经网络

它属于机器学习的一种方法，而机器学习是解决人工智能问题的一种技术，最具有代表性的为深度学习。
作为一种网络，则拥有其节点，而在人工神经网络之中，称之为神经元。神经元与神经元存在一定关系。同时也组成了不同的层：输入层、输出层、隐藏层。

什么是感知器

第一个具有完整算法描述的神经网络学习算法（称之为感知器学习算法：PLA)
任何线性分类或者线性回归问题都可以用感知器来解决。

为神经网络的一部分，而一个人工神经网络则是由多个感知器组成。
多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）

分类和回归

分类：通过网络得到离散的值，而这些值则代表着不同的类。
回归：通过网络得到连续的值。

什么是深度学习

含有多隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。

因此神经元、感知器、神经网络与深度学习的关系如下图：

深度学习中的核心知识

前向运算与反向运算：

前向运算：

拿到一个深度学习网络结构之后，我们会利用该网络结构来完成一个任务，而通过该网络得到一个结果的过程就是前向运算（例如分类任务，回归任务等）。在该过程中，我们可以知道其网络结构，同时也需要知道其每一层的网络参数，而得出这些参数的过程就是方向传播的过程。而这个过程则是一个有监督的过程，可以根据样本而求出参数，之后再通过这些参数进行预测。简单来说即为：计算输出值的过程称为前向传播。（已知层的结构）

同时，这里引入了监督的概念：

有监督学习：给出的样本中的对应标签已经由人为的标注出的学习

无监督学习：只给出了样本，但是没有给出相应的标签。

半监督学习：一部分给出了标签，一部分没有标签。

网络结构的难点为：1.关于f函数是如何定义的；
2.函数中的相关参数的值分别是什么。
而前向运算，与反向运算则分别解决的相应的问题。

反向运算：

通常神经网络的结构是由人为决定的（称之为网络搭建过程）
而网络结构中的的参数求解的则是由计算机运算得出（称之为训练过程）

梯度下降算法

计算输出层结果与真实值之间的偏差来进行逐层调节参数的算法。

什么是导数

导数（一元函数）是变化率、是切线的斜率、是瞬时速度、是加速度。

什么是方向导数

函数在A点无数的切线的斜率的定义。每一个切线都代表一个方向的变化。（高维空间中）

什么是偏导数

多元函数降维时候的变化，比如二元函数固定y,只让x单独变化，从而看成是关于x的一元函数的变化来研究。

什么是梯度

函数在A点无数个变化方向中变化最快的那个方向。


因此可以理解为寻找最小值的过程。而梯度下降算法就是沿着导数下降的方法，进行参数更新。

途中阿尔法称之为学习率即为步长。

举一个非常简单的例子，如求函数的最小值。
利用梯度下降的方法解题步骤如下：
1、求梯度，
2、向梯度相反的方向移动 ，如下
，其中， 为步长。如果步长足够小，则可以保证每一次迭代都在减小，但可能导致收敛太慢，如果步长太大，则不能保证每一次迭代都减少，也不能保证收敛。
3、循环迭代步骤2，直到 的值变化到使得 在两次迭代之间的差值足够小，比如0.00000001，也就是说，直到两次迭代计算出来的 基本没有变化，则说明此时 已经达到局部最小值了。
4、此时，输出 ，这个 就是使得函数 在这里插入图片描述最小时的 的取值 。

因此序言选择合适的补偿/学习率。

局部最优解

迭代过程以及参数优化概念

神经网络参数训练是一个不断迭代的过程

参数更新：

参数优化的问题：

W为参数，X为输入值，WX则为预测值，Y为标签值。因此||WX-Y||得出的结果即为Loss，而在不断地优化地过程中则是不断缩小Loss，而不断更新参数。

深度学习发展迅猛的原因

三个因素：

而随着时代的发展，各个因素都得到了发展。