36 深度学习 揭开DL的神秘面纱

最新推荐文章于 2025-07-21 15:49:46 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiaxinhong/article/details/81809834
本文介绍了深度学习的基本概念，包括其在人工智能领域的层级位置、神经元模型的工作原理、全连接层的具体结构及训练方法，并提供了Python中使用Keras进行深度学习实现的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

什么是深度学习

深度学习=深度神经网络+机器学习

人工智能 > 机器学习 > 表示学习 > 深度学习

 

神经元模型

输入信号、加权求和、加偏置、激活函数、输出

全连接层

输入信号、输入层、隐层（多个神经元）、输出层（多个输出，每个对应一个分类）、目标函数（交叉熵）

待求的参数：连接矩阵W、偏置b

训练方法：随机梯度下降，BP算法（后向传播）

 

Python中深度学习实现：Keras

官网：https://keras.io/

安装：pip install Keras

优点：高度集成和封装，上手快、使用方便

内容：Model、Layer、Objective、Metric、Optimizer、Activation、Initialization、Regularizer

 

全连接层：Dense

 

 

深度学习+AI原生：计算机视觉应用开发全攻略
AI天才研究院
07-09 935
计算机视觉（Computer Vision, CV）是AI领域最贴近生活的方向——从手机的"拍照识物"到自动驾驶的"行人检测"，从电商的"商品搜索"到医疗的"肿瘤识别"，都离不开CV技术。帮你理解深度学习如何让电脑"看懂"图像；掌握AI原生设计的核心逻辑（不是"给传统系统加AI"，而是"从根上用AI思考"）；学会用代码实现简单的CV应用（图像分类、目标检测）；了解CV应用从"训练"到"部署"的全流程。范围覆盖：基础概念→核心算法→项目实战→应用场景→未来趋势，适合0基础或。
跨领域知识融合驱动创新：PLM 与深度学习的深度协同
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-27 1291
摘要：本文聚焦PLM与深度学习的跨领域融合创新。开篇点明PLM传统手段受限，深度学习融入带来转机。随后详述融合原理，展示机械、电子、材料知识分别与深度学习结合，优化寿命预测、运行监测、故障诊断等环节。实操案例涵盖工业电机智能运维、化工反应釜寿命预测，给出详细数据、代码。同时剖析知识整合难、数据获取标注难、模型解释难等挑战及应对策略。最后展望新兴技术融合、跨行业普适化、自主学习进化前景。
【DL--01】深度学习 揭开DL的神秘面纱
赖德发的博客
07-17 4153
什么是深度学习 深度学习=深度神经网络+机器学习 人工智能 > 机器学习 > 表示学习 > 深度学习神经元模型 输入信号、加权求和、加偏置、激活函数、输出 全连接层 输入信号、输入层、隐层（多个神经元）、输出层（多个输出，每个对应一个分类）、目标函数（交叉熵） 待求的参数：连接矩阵W、偏置b 训练方法：随机梯度下降，BP算法（后向传播）Python中深度学习实现：Keras 官网
深度学习（DL) 的一些入门知识
qq_51227220的博客
07-11 956
这篇文章可以有效帮助读者们对深入学习（DL)有一个深入浅出的认识过程，对阅读Deep learning for trading 我们清楚地认识到人工智能（AI）是一门科学，机器学习（ML）是目前最主流的人工智能实现方法，而深度学习（DL）则是机器学习（ML）的一个分支，也是当下最流行的机器学习（ML）的一种。 深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，经过炒作，这个概念变得近乎有些神话的感觉，下面让我来慢慢揭开深度学习的神秘面纱。 深度学习（DeepLe...
深度学习：开启人工智能新纪元
q68686的博客
02-06 615
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它通过构建多层神经网络，学习数据的层次化特征表示，从而实现对复杂数据的建模和分析。与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更强的特征学习能力和模型表达能力，可以自动学习到数据中更深层次的抽象特征，无需人工进行特征工程。深度学习的核心思想：通过多层神经网络逐层提取数据的特征，从低级特征到高级特征。将数据表示为多个神经元的激活状态，实现对数据的分布式编码。直接从原始数据到目标结果进行学习，无需人工干预。
揭开面纱--机器学习
KongMingJue的博客
09-04 1344
机器学习是什么？
Python深度学习：从入门到精通
YunWisdom
07-21 1117
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
Elasticsearch：深度学习与机器学习：了解差异
Elastic 中国社区官方博客
07-09 1111
近年来，两项突破性技术一直站在创新的最前沿 —— 机器学习 (machine learning - ML) 和深度学习 (deep learning - DL)。人工智能 (AI) 的这些子集远不止是流行语。它们是推动医疗保健、金融等各行业进步的关键力量。机器学习具有从数据中学习并做出明智决策的能力，它改变了计算机执行任务的方式，使曾经被认为需要人类智能才能完成的流程自动化。深度学习是机器学习的一个更复杂的，它从人类大脑中汲取灵感，利用神经网络以前所未有的规模消化和学习大量数据。
深度学习模型浅析
2401_89185419的博客
11-23 676
循环神经网络RNN(Recurrent Neural Networks) 擅长处理序列数据，如语音、文本等。而深度学习(Deep Learning, DL)作为AI皇冠上的明珠，更是以其卓越的表现引领着新一轮的技术革命。接下来，我们将揭开深度学习模型神秘面纱，一同探索其背后的工作原理。尽管面临诸多挑战，如过拟合、可解释性缺乏等问题，但其未来发展前景依然十分乐观。未来，深度学习将继续与其他领域深度融合，带来更多创新成果，创造无限可能。直到21世纪初，随着GPU技术突破和大数据积累，DL迎来第二次春天。
初识深度学习（将各方所写融合）
qq_62687015的博客
11-07 1786
深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种复杂的机器学习算法，对学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。其多层人工神经网络模型有很强的特征学习能力，深度学习模型学习得到的特征数据对原数据有更本质的代表性，这将大大便于分类和可视化问题。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输入层和输出层，通过网络的学习和调优、大规模数据进行训练
深度学习和Keras 简介
清图出版
08-02 1231
介绍深度学习，通过对“底层”和“高层”深度学习框架进行分析，引出Keras 主题；随后介绍Keras 的安装配置、实际操作、基于Keras 的深度神经网络开发与应用、深度神经网络的部署与调优等；最后讨论深度学习的最前沿应用与未来发展。
【MATLAB深度探索】：揭开数值计算与符号运算的神秘面纱
[【MATLAB深度探索】：揭开数值计算与符号运算的神秘面纱](https://dl-preview.csdnimg.cn/85314087/0006-3d816bc4cdfbd55203436d0b5cd364e4_preview-wide.png) # 1. MATLAB软件概述与安装 ## 1.1 MATLAB软件的简介...
sshguard-firewalld-2.4.2-6.el8.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 # Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz # Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
Wecon PLC 代码 自动化代码
08-16
Wecon PLC 代码
【加密货币预测】基于BP神经网络的CCi30指数短期预测模型构建与优化：特征工程增强及模型评估
08-16
内容概要：本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状，采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本，通过“试凑法”确定最优隐结点数目，建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程，包括数据归一化、特征工程、模型架构设计（如输入层、隐藏层、输出层）、模型编译与训练、模型评估（如RMSE、MAE计算）以及结果可视化。研究表明，该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外，文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响，并提出了若干改进建议，如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群：对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法；②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用；③为后续研究提供改进方向，如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明：尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能，但仍存在一定局限性，如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此，在实际应用中需谨慎对待模型预测结果，并结合其他分析工具共同决策。
球面纳米压痕应力-应变分析.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
python语言英文单词记忆软件代码bwm-2025-8-16.txt
08-16
python语言英文单词记忆软件代码bwm-2025-8-16.txt
抖音无限私信软件是什么软件.zip
08-16
抖音无限私信软件是什么软件
A146基于springboot+vue的游戏账号交易系统的设计与实现（LW文档+完整前后端代码+sql脚本+开发文档+全套软件）
08-16
项目介绍 本系统分为三个角色管理员模块、商家、用户模块 管理员端的功能主要是开放给系统的管理人员使用，能够对用户的信息进行管理，包括对用户管理、商家管理、账号分类管理、账号信息管理、秒杀账号管理、系统管理进行査看，修改和删除、新增等，对系统整体运行情况进行了解。 用户的功能主要是对个人账号和密码进行更新信息，然后对首页、账号信息、秒杀账号、平台资讯、购物车、个人中心进行査询详情探作。 商家的功能主要是对个人账号和密码进行更新信息，然后对系统首页、个人中心、账号信息管理、秒杀账号管理、订单管理进行查询详情操作。 系统演示视频： 链接: https://pan.baidu.com/s/1RKnr1eb2CLFIOnc7X0MkVQ?pwd=k2d3 提取码: k2d3
Java深度学习框架DL4J的使用与神经网络构建指南
DL4J（Deep Learning for Java）是专为Java语言设计的深度学习框架，它允许开发者利用Java或JVM语言（比如Scala或Kotlin）轻松构建和部署深度学习模型。DL4J提供了一系列的工具和库，旨在支持大数据量的深度学习应用...
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