37、软件工程中的深度学习基础：架构与应用解析

软件工程中的深度学习基础：架构与应用解析

1. 深度学习概述

深度学习（DL）是一种强大的方法，其核心思想是计算机需要学习嵌套的概念层次结构，以理解现实世界的问题。它基于人工神经网络（ANN）的原理，使用不同架构连接的多层来构建复杂概念。在这种方法下，计算机能够以有监督或无监督的方式自主学习完成任务所需的数据相关表示。深度学习架构在处理图像、文本等其他机器学习技术难以处理的数据形式方面表现出巨大潜力，可用于对象和语音识别等任务。

2. 卷积网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种专门设计用于处理具有网格结构输入的人工神经网络，如二维图像。在图像中，像素并非独立元素，相邻像素共享属性并构成更抽象的元素，这种具有空间依赖和组合性的输入适合CNN处理，因为它利用区域信息而非单个像素。

CNN得名于卷积操作，这是一种特殊的矩阵乘法（点积），涉及多维数组（如图像）和内核。在深度学习术语中，这两个数组都被称为张量。操作的输出是另一个数组，称为特征图。若网络至少在一层中应用卷积操作，即可认为构建了CNN，通常它会出现在多层中并与其他操作结合。CNN通常有三种类型的层：
- 卷积层 ：作为过滤器在空间区域上滑动。
- 池化层 ：减少数据维度，使处理过程不受数据条件（如图像中对象的位置）的影响。
- 修正线性激活函数（ReLU）层 ：取代了人工神经网络常用的Sigmoid函数。

CNN的成功取决于网络结构的设计，因为层通常不是完全连接的，而是专门处理前一层分析的局部区域及其空间关系。

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