深度学习基础

阶段 1：深度学习基础

1.1 机器学习基础

目标：掌握机器学习的基本概念、分类方法和常用评估指标，为深度学习打下坚实的理论基础。

• 机器学习概念

  • 监督学习：模型学习已标注数据的输入-输出映射关系，用于分类和回归任务。
  • 无监督学习：利用未标注数据发现隐藏模式，常用于聚类和降维。
  • 强化学习：模型通过试错学习如何在环境中选择行动以最大化累积奖励。

• 常见机器学习算法

  • 线性回归：用于预测连续值，掌握其损失函数（均方误差）和梯度下降优化。
  • 逻辑回归：一种用于二分类问题的算法，了解其与线性回归的区别。
  • 决策树与随机森林：树结构模型，适用于分类和回归问题，能处理特征间非线性关系。
  • 支持向量机（SVM）：用于分类和回归，理解其在高维空间中划分数据的机制。
  • K-均值聚类：一种常用的无监督学习算法，用于将数据分成K个簇。

• 模型评估方法

  • 分类评估指标：准确率、精度（Precision）、召回率（Recall）、F1值。
  • 回归评估指标：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）。
  • 交叉验证：K折交叉验证法，提高模型的泛化能力。

• 过拟合与欠拟合

  • 过拟合：模型过度拟合训练数据，表现为在训练集上表现好但在测试集上表现差。防止方法：正则化、数据增强、减少模型复杂度等。
  • 欠拟合：模型未能很好地拟合训练数据。防止方法：增加模型复杂度、训练时间或数据量。

• 数据预处理

  • 标准化与归一化：确保特征分布均匀，提升模型性能。
  • 缺失值处理：填补或删除缺失值，确保数据完整性。
  • 类别编码：将分类数据转换为数值形式，如独热编码（One-Hot Encoding）。

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1.2 神经网络基础

目标：掌握神经网络的基本构造、前向传播与反向传播过程，理解常用激活函数与优化方法。

• 神经网络概念

  • 神经网络模仿人脑神经元结构，基本构件是神经元（节点），通常包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 激活函数：激活函数引入非线性，使神经网络能够拟合复杂模式。
    • ReLU（Rectified Linear Unit）：常用于隐藏层，可缓解梯度消失问题。
    • Sigmoid：用于二分类问题，能将输出值限制在0到1之间。
    • Tanh：类似于Sigmoid，但输出范围在-1到1，梯度更平滑。

• 前向传播与反向传播

  • 前向传播：输入数据经过各层计算得到预测输出。
  • 损失函数：衡量模型预测与真实标签的差异。
    • 均方误差（MSE）：用于回归任务。
    • 交叉熵损失：用于分类任务。
  • 反向传播：利用梯度下降法最小化损失函数，更新各层权重。
    • 链式法则：用于计算梯度。
    • 学习率：控制梯度下降的步长，影响收敛速度。

• 优化算法

  • 梯度下降（Gradient Descent）：通过迭代调整参数来减少损失。
  • 随机梯度下降（SGD）：在每次迭代中使用一个小批量数据进行更新，提升训练效率。
  • Adam：结合了动量和自适应学习率，适用于处理噪声较大的数据。
  • RMSProp：对SGD的改进，防止梯度震荡，适合深度网络训练。

• 梯度消失与梯度爆炸

  • 梯度消失：网络层数增加后，梯度在传递过程中不断缩小，导致前层更新几乎停止。
  • 梯度爆炸：梯度在传递过程中不断增大，可能导致数值溢出。
  • 解决方法：使用合适的激活函数（如ReLU）、权重初始化方法、批量归一化（Batch Normalization）等。

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1.3 深度学习框架简介

目标：了解并掌握常用的深度学习框架和工具，学会使用TensorFlow、Keras或PyTorch搭建和训练基础神经网络。

• 深度学习框架选择

  • TensorFlow：由Google开发，支持大规模分布式训练和生产环境应用。
  • Keras：高级深度学习API，易于上手，内置于TensorFlow中。
  • PyTorch：由Facebook开发，动态计算图设计更灵活，适合研究与实验。
  • MXNet：Amazon支持的框架，适合大规模分布式训练和云端部署。

• 安装与环境配置

  • 在Anaconda或虚拟环境中安装TensorFlow或PyTorch。
  • 使用Google Colab或Jupyter Notebook进行实验，方便在线运行。

• 框架基本使用

  • TensorFlow：搭建一个简单的多层感知机（MLP），实现二分类任务。
    • 数据加载与预处理（如MNIST数据集）
    • 模型定义、编译、训练和评估
  • Keras：使用Keras快速构建一个简单的深度学习模型。
    • Sequential模型与Functional API的使用
    • 常见层（Dense, Conv2D, LSTM等）介绍
  • PyTorch：创建基本神经网络模型，实现前向传播与反向传播。
    • 定义模型、损失函数和优化器
    • 使用DataLoader加载批量数据
    • 模型训练、评估与保存

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阶段 2：核心深度学习模型

2.1 多层感知机（MLP, Multi-Layer Perceptron）

目标：掌握多层感知机的基本结构和原理，学习如何构建简单的神经网络并进行分类和回归任务。

• MLP的结构与工作原理

  • 输入层、隐藏层、输出层：理解每层的功能和作用。
  • 激活函数：在隐藏层中常用ReLU激活函数，输出层根据任务不同使用Sigmoid（用于二分类）或Softmax（多分类）。
  • 全连接层（Dense Layer）：每一层的神经元与前一层的所有神经元相连，适合结构化数据处理。

• MLP的实现与训练

  • 使用TensorFlow/Keras和PyTorch构建一个简单的MLP模型。
  • 损失函数：选择适合的损失函数，如均方误差（MSE）或交叉熵损失。
  • 优化器：Adam、SGD等常用优化器的选择和调参。
  • 训练过程：模型编译、训练、验证、测试流程。

• 权重初始化与激活函数选择

  • Xavier初始化与He初始化：改善模型训练效率。
  • 如何根据任务选择激活函数（例如，隐藏层ReLU，输出层Sigmoid或Softmax）。

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2.2 卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）

目标：掌握CNN的原理和应用，能够构建卷积神经网络用于图像分类和目标识别任务。

• 卷积层（Convolutional Layer）

  • 卷积操作：理解卷积核的作用和局部感受野。
  • 特征提取：通过多个卷积层逐步提取图像特征。
  • 卷积核大小与步长：卷积核大小（如3x3，5x5）、步长和填充的选择对特征提取的影响。

• 池化层（Pooling Layer）

  • 最大池化（Max Pooling）与平均池化（Average Pooling）：减小特征图大小，减少参数量并防止过拟合。
  • 池化窗口与步长：池化窗口大小的选择和步长调整。

• 经典CNN架构

  • LeNet-5：早期的手写数字识别模型，适用于简单分类任务。
  • AlexNet：引入数据增强和Dropout，大幅提升图像分类性能。
  • VGG：通过堆叠小卷积核提高网络深度和表现。
  • ResNet：提出残差结构，解决深度网络的梯度消失问题，适用于更复杂的视觉任务。

• CNN的实现与图像分类实战

  • 构建一个简单的CNN网络并在MNIST/CIFAR-10数据集上进行训练。
  • 数据增强：使用旋转、裁剪、翻转等方法扩充数据集，提升模型的泛化能力。
  • 正则化：L2正则化、Dropout的应用。

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2.3 循环神经网络（RNN, R