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深度学习专业指南:吴恩达课程V5.44中文笔记
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更新于2024-06-30
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深度学习笔记v5.44是由黄海广主编的一份详细的学习资料,主要针对吴恩达教授在Coursera上的深度学习课程——DeepLearning.ai进行整理。该课程特别适合那些具备基本编程知识(如Python),并对机器学习有一定了解,希望进一步探索人工智能领域的专业人士。课程内容涵盖了深度学习的核心概念,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)等常用网络结构。 课程设计旨在帮助学生掌握深度学习的基本原理,并通过实践项目将其应用到实际问题中,例如医疗诊断、自动驾驶、自然语言处理和音乐生成等领域。课程使用Python语言和TensorFlow框架,这使得学习者能够利用Google开源工具进行深度学习实践。值得注意的是,课程由吴恩达亲自授课,助教团队也来自斯坦福大学计算机系,确保了教学的专业性和权威性。 课程时长预计为3-4个月,对于不同进度的学生来说,这是一个既富有挑战又深入浅出的学习过程。完成课程后,学生将获得DeepLearning Specialization的结业证书,这将为他们在人工智能领域开启职业生涯打下坚实的基础。由于Coursera的字幕不完整,黄海广博士及其团队主动分享了中英文字幕,以方便学员们的学习,弥补了平台原有资源的不足。 这份笔记是黄海广博士在个人之前撰写吴恩达机器学习课程笔记的基础上,针对新课程的更新,旨在帮助学员克服语言障碍,提高学习效率。随着课程的推进,它成为了深度学习学习者的重要参考资料,尤其对于那些希望通过系统学习和实践来提升深度学习技能的人而言,这是一份极其宝贵的资源。
资源详情
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第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)-第一周:深度学习引言(Introduction to
Deep Learning)
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你现在不用担心不理解 ReLU 函数,你将会在这门课的后面再次看到它。
如果这是一个单神经元网络,不管规模大小,它正是通过把这些单个神经元叠加在一起
来形成。如果你把这些神经元想象成单独的乐高积木,你就通过搭积木来完成一个更大的神
经网络。
让我们来看一个例子,我们不仅仅用房屋的面积来预测它的价格,现在你有了一些有关
房屋的其它特征,比如卧室的数量,或许有一个很重要的因素,一家人的数量也会影响房屋
价格,这个房屋能住下一家人或者是四五个人的家庭吗?而这确实是基于房屋大小,以及真
正决定一栋房子是否能适合你们家庭人数的卧室数。
换个话题,你可能知道邮政编码或许能作为一个特征,告诉你步行化程度。比如这附近
是不是高度步行化,你是否能步行去杂货店或者是学校,以及你是否需要驾驶汽车。有些人
喜欢居住在以步行为主的区域,另外根据邮政编码还和富裕程度相关(在美国是这样的)。
但在其它国家也可能体现出附近学校的水平有多好。
在图上每一个画的小圆圈都可以是 ReLU 的一部分,也就是指修正线性单元,或者其它
稍微非线性的函数。基于房屋面积和卧室数量,可以估算家庭人口,基于邮编,可以估测步
行化程度或者学校的质量。最后你可能会这样想,这些决定人们乐意花费多少钱。
对于一个房子来说,这些都是与它息息相关的事情。在这个情景里,家庭人口、步行化
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第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)-第一周:深度学习引言(Introduction to
Deep Learning)
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程度以及学校的质量都能帮助你预测房屋的价格。以此为例,𝑥 是所有的这四个输入,𝑦 是
你尝试预测的价格,把这些单个的神经元叠加在一起,我们就有了一个稍微大一点的神经网
络。这显示了神经网络的神奇之处,虽然我已经描述了一个神经网络,它可以需要你得到房
屋面积、步行化程度和学校的质量,或者其它影响价格的因素。
神经网络的一部分神奇之处在于,当你实现它之后,你要做的只是输入𝑥,就能得到输出𝑦。
因为它可以自己计算你训练集中样本的数目以及所有的中间过程。所以,你实际上要做的就
是:这里有四个输入的神经网络,这输入的特征可能是房屋的大小、卧室的数量、邮政编码
和区域的富裕程度。给出这些输入的特征之后,神经网络的工作就是预测对应的价格。同时
也注意到这些被叫做隐藏单元圆圈,在一个神经网络中,它们每个都从输入的四个特征获得
自身输入,比如说,第一个结点代表家庭人口,而家庭人口仅仅取决于𝑥
1
和𝑥
2
特征,换句话
说,在神经网络中,你决定在这个结点中想要得到什么,然后用所有的四个输入来计算想要
得到的。因此,我们说输入层和中间层被紧密的连接起来了。
值得注意的是神经网络给予了足够多的关于𝑥和𝑦的数据,给予了足够的训练样本有关𝑥
和𝑦。神经网络非常擅长计算从𝑥到𝑦的精准映射函数。
这就是一个基础的神经网络。你可能发现你自己的神经网络在监督学习的环境下是如此
的有效和强大,也就是说你只要尝试输入一个𝑥,即可把它映射成𝑦,就好像我们在刚才房价
预测的例子中看到的效果。
在下一个视频中,让我们复习一下更多监督学习的例子,有些例子会让你觉得你的网络
会十分有用,并且你实际应用起来也是如此。
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第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)-第一周:深度学习引言(Introduction to
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第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)-第一周:深度学习引言(Introduction to
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1.3 神经网络的监督学习(Supervised Learning with Neural
Networks)
关于神经网络也有很多的种类,考虑到它们的使用效果,有些使用起来恰到好处,但事
实表明,到目前几乎所有由神经网络创造的经济价值,本质上都离不开一种叫做监督学习的
机器学习类别,让我们举例看看。
在监督学习中你有一些输入𝑥,你想学习到一个函数来映射到一些输出𝑦,比如我们之前
提到的房价预测的例子,你只要输入有关房屋的一些特征,试着去输出或者估计价格𝑦。我
们举一些其它的例子,来说明神经网络已经被高效应用到其它地方。
如今应用深度学习获利最多的一个领域,就是在线广告。这也许不是最鼓舞人心的,但
真的很赚钱。具体就是通过在网站上输入一个广告的相关信息,因为也输入了用户的信息,
于是网站就会考虑是否向你展示广告。
神经网络已经非常擅长预测你是否会点开这个广告,通过向用户展示最有可能点开的广
告,这就是神经网络在很多家公司难以置信地提高获利的一种应用。因为有了这种向你展示
你最有可能点击的广告的能力,而这一点击的行为的改变会直接影响到一些大型的在线广告
公司的收入。
计算机视觉在过去的几年里也取得了长足的进步,这也多亏了深度学习。你可以输入一
个图像,然后想输出一个索引,范围从 1 到 1000 来试着告诉你这张照片,它可能是,比方
说,1000 个不同的图像中的任何一个,所以你可能会选择用它来给照片打标签。
深度学习最近在语音识别方面的进步也是非常令人兴奋的,你现在可以将音频片段输入
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第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)-第一周:深度学习引言(Introduction to
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神经网络,然后让它输出文本记录。得益于深度学习,机器翻译也有很大的发展。你可以利
用神经网络输入英语句子,接着输出一个中文句子。
在自动驾驶技术中,你可以输入一幅图像,就好像一个信息雷达展示汽车前方有什么,
据此,你可以训练一个神经网络,来告诉汽车在马路上面具体的位置,这就是神经网络在自
动驾驶系统中的一个关键成分。
那么深度学习系统已经可以创造如此多的价值,通过智能的选择,哪些作为𝑥哪些作为
𝑦,来针对于你当前的问题,然后拟合监督学习部分,往往是一个更大的系统,比如自动驾
驶。这表明神经网络类型的轻微不同,也可以产生不同的应用,比如说,应用到我们在上一
个视频提到的房地产领域,我们不就使用了一个普遍标准神经网络架构吗?
也许对于房地产和在线广告来说可能是相对的标准一些的神经网络,正如我们之前见到
的。对于图像应用,我们经常在神经网络上使用卷积(Convolutional Neural Network),通
常缩写为 CNN。对于序列数据,例如音频,有一个时间组件,随着时间的推移,音频被播放
出来,所以音频是最自然的表现。作为一维时间序列(两种英文说法 one-dimensional time
series / temporal sequence).对于序列数据,经常使用 RNN,一种递归神经网络(Recurrent
Neural Network),语言,英语和汉语字母表或单词都是逐个出现的,所以语言也是最自然
的序列数据,因此更复杂的 RNNs 版本经常用于这些应用。
对于更复杂的应用比如自动驾驶,你有一张图片,可能会显示更多的 CNN 卷积神经网
络结构,其中的雷达信息是完全不同的,你可能会有一个更定制的,或者一些更复杂的混合
的神经网络结构。所以为了更具体地说明什么是标准的 CNN 和 RNN 结构,在文献中你可能
见过左图这样的图片,这是一个标准的神经网络。而右图是一个卷积神经网络的例子。
我们会在后面的课程了解这幅图的原理和实现,卷积网络(CNN)通常用于图像数据。
你可能也会看到这样的图片,而且你将在以后的课程中学习如何实现它。
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