深度学习基础：神经网络计算模型与反向传播算法解析

"东南大学计算机学院数据与智能实验室的崇志宏教授在2017年数据与智能暑假讨论班上讲解了神经网络计算模型与BP算法。本讲座涵盖了深度学习中的核心概念，包括神经网络计算模型的原理和应用，以及反向传播（BP）算法在循环神经网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM）中的实现。此外，还介绍了Tensorflow的张量流编程模式和分布式体系结构。" 在本次讲座中，崇志宏教授首先阐述了神经网络计算模型的基础，强调了其在人工智能和数据处理中的重要地位。神经网络计算模型是一种模仿生物神经元网络的计算方式，它通过大量的简单单元（即神经元）相互连接，形成复杂的逻辑结构，实现对输入数据的处理和学习。这些模型包括逻辑编程的基本元素、规则对原始元素的构造，以及数据驱动编程的概念，如细胞自动机，它们在处理复杂问题时展现出强大的能力。 接着，讲座深入到了BP算法，这是深度学习中训练神经网络的关键技术。BP算法通过反向传播误差来调整网络权重，从而最小化损失函数。讲解中提到了基于图的BP算法和矩阵表示法，这两种方法都用于有效地计算神经网络中权重的梯度。此外，还探讨了不同模型的BP算法，特别是RNN到LSTM的转换，因为LSTM解决了标准RNN在处理长序列依赖时的梯度消失问题。 Tensorflow作为一个流行的深度学习框架，它的张量流编程模式被详细解释。计算图是Tensorflow的核心概念，它允许程序员定义计算的流程，而BP计算图则是在这个计算图上进行反向传播的过程。此外，讨论了Tensorflow的分布式体系结构，这使得大规模并行计算和模型训练成为可能。 课后作业部分可能涉及了对这些概念的实践应用，鼓励学生深入理解和掌握神经网络计算模型及BP算法的实际运用。参考资料包括了其他相关文献，以供进一步研究和学习。 总结来说，本次讲座详细介绍了神经网络计算模型的理论基础和实际应用，以及BP算法在深度学习中的作用，特别是如何在RNN和LSTM中进行优化。同时，也提到了现代深度学习框架Tensorflow的编程模式和分布式计算特性，为听众提供了一个全面理解神经网络计算模型和深度学习算法的平台。