深度學習原理課程概述1課程目標掌握深度學習核心原理2學習內容神經網絡、CNN、RNN等模型先修知識第一章：深度學習簡介定義多層神經網絡的機器學習方法特點自動特征提取優勢處理復雜非線性問題什么是深度學習？定義使用多層神經網絡從數據中學習表示與機器學習關系機器學習的子領域，特征自動學習深度學習特點層次結構，端到端學習深度學習的發展歷史11943年McCulloch-Pitts神經元21986年反向傳播算法32012年AlexNet引發革命42016年后深度學習全面爆發深度學習的應用領域計算機視覺圖像識別、目標檢測自然語言處理機器翻譯、情感分析語音識別語音助手、實時翻譯其他領域游戲AI、自動駕駛第二章：神經網絡基礎1復雜網絡深度架構2學習算法反向傳播3激活函數非線性變換4神經元基本計算單元人工神經元模型生物神經元類比樹突-細胞體-軸突對應輸入-計算-輸出數學模型加權和+激活函數，y=f(∑wixi+b)激活函數Sigmoid輸出范圍(0,1)，早期常用ReLUmax(0,x)，現代網絡主流Tanh輸出范圍(-1,1)，零中心化前向傳播輸入層接收原始數據隱藏層加權求和+激活函數輸出層生成預測結果損失函數均方誤差(MSE)回歸問題常用，(y-?)2的平均交叉熵分類問題標準，-∑y·log(?)作用量化模型預測與真實值差距反向傳播算法前向計算獲取預測值計算損失對比預測與真實值求梯度使用鏈式法則計算每層參數梯度更新權重權重-學習率×梯度優化算法SGD最基本，容易振蕩Adam自適應學習率，收斂快RMSprop解決梯度爆炸/消失第三章：深度神經網絡CNN空間特征學習1RNN序列數據處理2GAN生成建模3Transformer注意力機制4自編碼器無監督學習5多層感知機（MLP）結構輸入層+多個隱藏層+輸出層優點簡單易實現通用函數逼近缺點參數量大空間關系丟失卷積神經網絡（CNN）卷積層通過卷積核提取局部特征池化層降維，提取主要特征全連接層最終分類/回歸CNN架構1LeNet(1998)手寫數字識別先驅2AlexNet(2012)深度CNN突破，贏得ImageNet3VGG(2014)使用小卷積核堆疊4ResNet(2015)殘差連接，解決深層訓練循環神經網絡（RNN）結構帶循環連接，處理序列LSTM三門結構，解決長期依賴GRU簡化版LSTM，參數更少自編碼器輸入原始數據編碼器壓縮到潛在空間潛在表示低維特征解碼器重建原始數據1應用降維、去噪、特征學習2變體變分自編碼器(VAE)、堆疊自編碼器生成對抗網絡（GAN）生成器創建樣本從隨機噪聲生成假數據1判別器評估區分真實與生成數據2生成器改進通過對抗學習提高質量3雙網絡博弈過程，最終達到納什均衡第四章：深度學習模型訓練1模型部署實際應用2調優評估提高性能3訓練過程參數學習4數據準備預處理數據預處理標準化轉換為均值0方差1，z=(x-μ)/σ歸一化縮放到[0,1]或[-1,1]區間數據增強旋轉、縮放、裁剪擴充樣本缺失值處理填充、刪除或預測批量處理Mini-batch每次使用數據子集訓練，平衡效率與精度批量歸一化標準化每層輸入，加速收斂過擬合問題定義模型過于復雜，記住訓練數據細節表現訓練誤差低但測試誤差高檢測交叉驗證，早停法正則化技術L1正則化添加權重絕對值和懲罰，產生稀疏L2正則化添加權重平方和懲罰，權重更小Dropout訓練時隨機關閉神經元，防止共適應數據增強擴充訓練集，提高泛化能力超參數調優定義搜索空間學習率、層數、神經元數量等網格搜索窮舉所有組合，計算開銷大隨機搜索隨機采樣，效率更高貝葉斯優化基于先驗結果指導搜索遷移學習概念利用預訓練模型知識解決新任務應用場景數據量少任務相似計算資源受限方法特征提取微調多任務學習第五章：計算機視覺應用1主要任務分類、檢測、分割、識別、生成2關鍵技術CNN架構、特征提取、遷移學習圖像分類原理CNN提取特征，全連接分類常用數據集MNIST：手寫數字CIFAR-10：10類物體ImageNet：1000類物體評估指標準確率精確率/召回率F1分數目標檢測1R-CNN系列區域提議+CNN分類，精確但慢2YOLO系列單次檢測，實時性好3SSD多尺度特征圖檢測4RetinaNet引入FocalLoss解決類別不平衡語義分割FCN全卷積網絡，像素級分類U-NetU形編解碼結構，醫學圖像分割DeepLab空洞卷積+CRF，邊界精確人臉識別人臉檢測定位人臉位置人臉對齊標準化姿態特征提取學習身份表示匹配/分類相似度計算深度模型：FaceNet、ArcFace、CosFace圖像生成1風格遷移將一幅圖的藝術風格應用到另一幅圖2圖像超分辨率提高低分辨率圖像質量3圖像修復填補圖像缺失區域4圖像合成文本轉圖像，條件生成第六章：自然語言處理應用文本分類情感分析、主題識別1機器翻譯語言間轉換2問答系統自動回答問題3文本生成創作文本內容4命名實體識別識別文本中實體5詞嵌入Word2VecCBOW和Skip-gram模型，詞向量學習GloVe基于全局詞共現統計的詞表示優勢捕捉語義關系，king-man+woman≈queen序列到序列模型基本架構編碼器-解碼器架構機器翻譯源語言句子轉目標語言文本摘要長文本壓縮為短摘要注意力機制基本原理加權關注輸入序列的不同部分Self-Attention序列內部元素相互關注Multi-HeadAttention多組注意力并行計算優勢解決長距離依賴，并行計算Transformer模型結構編碼器-解碼器，全注意力機制核心組件多頭注意力位置編碼前饋網絡應用機器翻譯文本生成大規模預訓練BERT和GPT預訓練大規模無標注文本微調特定下游任務應用廣泛NLP任務BERT雙向Transformer，掩碼語言模型GPT單向Transformer，自回歸語言模型第七章：語音識別與合成1自然對話語音互動2語音合成文本轉語音3語音識別語音轉文本4聲學處理特征提取語音識別基礎聲學模型音頻信號到音素映射語言模型預測詞序列概率處理流程預處理→特征提取→解碼→后處理深度學習在語音識別中的應用1DNN-HMM神經網絡聲學建模+隱馬爾可夫狀態轉移2RNN/LSTM序列建模，捕捉時序依賴3CTC端到端訓練，無需精確對齊4Attention-based編碼器-解碼器+注意力機制語音合成技術傳統方法拼接式和參數式合成WaveNet自回歸CNN生成原始波形Tacotron端到端生成梅爾頻譜，與聲碼器結合第八章：強化學習環境提供狀態和獎勵1智能體選擇動作2獎勵評估動作好壞3策略學習最優決策4目標：最大化長期累積獎勵強化學習基礎馬爾可夫決策過程(MDP)狀態、動作、轉移概率、獎勵、折扣因子價值函數評估狀態或動作的長期回報Q-learning學習動作-價值函數，離線學習探索與利用嘗試新動作與使用已知最優動作的平衡深度強化學習DQN深度網絡近似Q函數，經驗回放+目標網絡PolicyGradient直接優化策略，REINFORCE算法Actor-Critic結合策略和價值學習，A3C/A2C應用案例AlphaGo/AlphaZero圍棋、國際象棋、將棋超人類水平機器人控制運動規劃、抓取操作自動駕駛路徑規劃、決策控制第九章：深度學習框架TensorFlowGoogle開發，工業部署優勢PyTorchFacebook開發，研究友好Keras高級API，快速原型設計MXNetAmazon支持，多語言TensorFlow簡介1計算圖靜態圖定義后編譯執行2TensorFlow2.0特點即時執行模式，更直觀3部署優勢TensorFlowServing，移動端TFLite4可視化工具TensorBoard監控訓練過程PyTorch簡介動態圖邊定義邊執行，靈活調試自動求導動態構建計算圖，自動計算梯度優勢Pythonic風格研究友好自然語言處理強大其他框架對比TensorFlowPyTorchKerasMXNet各框架都有各自優勢，選擇應基于項目需求第十章：深度學習硬件GPU并行計算加速，主流訓練硬件TPU谷歌定制AI芯片，高效矩陣運算FPGA可編程門陣列，低功耗推理GPU加速CUDANVIDIA并行計算平臺，GPU編程cuDNN深度神經網絡庫，優化基礎操作優勢并行計算能力強矩陣運算高效生態系統成熟TPU和FPGATPU原理專用矩陣乘法單元，為深度學習優化TPU優勢性能/功耗比高，規模化訓練FPGA特點硬件可重配置，定制化加速FPGA應用邊緣計算，低延遲推理分布式訓練數據并行模型復制，每份處理不同數據批次模型并行模型分割到不同設備，適合大模型同步與異步同步：等待所有更新異步：獨立更新，收斂難第十一章：深度學習前沿研究前沿：少樣本學習、自動架構設計、可解釋AI、隱私保護學習、節能AI元學習1定義學習如何學習，快速適應新任務2Few-shot學習從少量樣本學習新類別3MAML模型無關元學習算法4原型網絡基于原型表示的度量學習神經架構搜索（NAS）架構生成搜索空間中采樣候選架構1性能評估訓練模型測試準確率2