3、深度学习：模型、架构、平台与挑战

深度学习：模型、架构、平台与挑战

1. 深度学习模型

在特定任务中，如语音信号处理，为了更好地捕捉输入向量的时间序列特征，有时需要组合序列输入。循环神经网络（RNN）具备识别时间序列动态时间行为的能力。长短期记忆网络（LSTM）作为RNN的特殊类型，能够学习长期依赖关系，它关注关键信息，对网络性能有积极影响。

1.1 卷积神经网络（CNN）

CNN是一种特别适合模式分类的多层前馈神经网络，采用层堆叠结构。其主要计算是输入与模型权重乘积的加权和，权重在训练阶段学习得到，输入来自上一层。卷积操作是将一组3D滤波器在输入张量上移动并输出结果张量。

CNN训练是一个迭代过程，每次迭代包括前向和反向阶段：
- 前向阶段：输入图像依次通过各层，前一层的输出作为下一层的输入，最后一层计算输出与输入真实值之间的损失。
- 反向阶段：逐层传播损失，同时计算各层权重的梯度，最后更新所有权重。

CNN可以用以下公式描述：
- (y = \sum_{i = 1}^{n} w_{i} x_{i})
- (Loss = \sum_{i = 1}^{n} (Prediction_{i} - Target_{i})^2)
- (w_{i + 1} = w_{i} - \eta \frac{\partial Loss}{\partial w_{i}})

表1展示了CNN描述变量的总结：
| 变量 | 含义 |
| ---- | ---- |
| (w_{i}) | 权重 |
| (x_{i}) | 输入 |
| (y) | 输出 |
| (\