NLP笔记（1）——深度学习和神经网络_nlp神经网络

一.深度学习的介绍

1.深度学习的概念

深度学习（英语：deep learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。

2.机器学习和深度学习的区别

特征提取：机器学习需要有人工的特征提取的过程。深度学习没有复杂的人工特征提取的过程，特征提取的过程可以通过深度神经网络自动完成。

数据量：深度学习需要大量的训练数据集，会有更高的效果。深度学习训练深度神经网络需要大量的算力，因为其中有更多的参数。

3.深度学习的应用场景

图像识别：

物体识别、场景识别、人脸检测跟踪、身份认证

自然语言处理：机器翻译、文本识别、聊天对话

语音技术：语音识别

4.常见的深度学习框架

ensorFlow, Caffe2, Keras, Theano, PyTorch, Chainer, DyNet, MXNet, and CNTK等

二.神经网络的介绍

1.神经网络的概念

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计或近似。

2.神经元的概念

在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经元发送化学物质。1943 年，McCulloch 和 Pitts 将上述情形抽象为上图所示的简单模型，这就是一直沿用至今的 M-P 神经元模型。把许多这样的神经元按一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。

3.单层神经网络

是最基本的神经元网络形式，由有限个神经元构成，所有神经元的输入向量都是同一个向量。由于每一个神经元都会产生一个标量结果，所以单层神经元的输出是一个向量，向量的维数等于神经元的数目。示意图如下：

4.感知机

感知机由两层神经网络组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层（输出+1正例，-1反例），输出层是 M-P 神经元

作用：把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分，给定一个输入向量，超平面可以判断出这个向量位于超平面的哪一边，得到输入时正类或者是反类，对应到2维空间就是一条直线把一个平面分为两个部分。

5.多层神经网络

多层神经网络就是由单层神经网络进行叠加之后得到的，所以就形成了层的概念，常见的多层神经网络有如下结构：

• 输入层（Input layer），众多神经元（Neuron）接受大量输入消息。输入的消息称为输入向量。

• 输出层（Output layer），消息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。输出的消息称为输出向量。

• 隐藏层（Hidden layer），简称“隐层”，是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。隐层可以有一层或多层。隐层的节点（神经元）数目不定，但数目越多神经网络的非线性越显著，从而神经网络的强健性（robustness）更显著。

最后：

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