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专题课笔记:深度学习的基础、应用与挑战

模块一:深度学习基础

1.1 感知机与多层感知机

  • 感知机: Rosenblatt的基础神经网络模型,于1957年提出。
  • 多层感知机: 在感知机基础上引入隐藏层和激活函数,为深度学习奠定基础。

1.2 卷积神经网络(CNN)

  • 原理与结构: LeNet-5是最早的CNN之一,但真正崭露头角是在2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利。
  • 应用领域: 图像识别、目标检测等。

1.3 循环神经网络(RNN)与改进版本

  • RNN: 用于处理序列数据,但面临长序列的梯度消失问题。
  • LSTM与GRU: 这两种模型的提出有效地解决了长序列的问题,分别在1997年和2014年提出。

1.4 深度学习的历史

  • 1950s-1980s: 感知机的提出,但受限于硬件和算法的限制,研究逐渐降温。
  • 1990s-2000s: 反向传播算法的发展,但深度网络的训练仍然面临问题。
  • 2010s至今: 大数据、强大的计算能力以及更好的算法推动了深度学习的复兴。ImageNet竞赛中AlexNet的胜利成为转折点,深度学习在各个领域迎来了繁荣发展。

模块二:深度学习典型应用

2.1 图像处理

  • CNN的成功案例: AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等模型的相继提出,深度学习在图像领域的应用得到广泛认可。

2.2 自然语言处理

  • RNN、LSTM、Transformer: 在机器翻译、文本生成、情感分析等任务上取得重大进展。
  • NLP领域的挑战与突破: BERT、GPT等模型的崛起。

2.3 强化学习

  • 应用场景: AlphaGo的成功、深度强化学习在机器人控制和金融领域的探索。

模块三:对抗攻击与模型鲁棒性

3.1 对抗样本

  • 攻击原理: Szegedy等人在2013年首次提出对抗样本的概念。
  • 影响与挑战: 安全性与可信度问题引起广泛关注。

3.2 防御方法

  • 对抗训练: 通过对抗样本训练提高模型鲁棒性。
  • 生成对抗网络(GANs)应用: 生成对抗训练。

模块四:脑启发的深度学习模型

4.1 神经网络的脑启发

  • 生物神经元的模拟: 感知机对生物神经元的直接模拟,但深度学习模型仍然是粗略的模拟。

4.2 神经元模型

  • 直接模拟: 一些模型试图更直接地模拟生物神经元的活动,以更好地理解和解释深度学习中发生的事情。

4.3 脑机接口

  • 人机交互的未来: 将机器学习与大脑信号集成,如脑机接口的发展。
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