如何用編程深度學習

1. 深度學習該怎麼學

1、深度學習，首先要學會給自己定定目標（大、小、長、短），這樣學習會有一個方向；然後要學會梳理自身學習情況，以課本為基礎，結合自己做的筆記、試卷、掌握的薄弱環節、存在的問題等，合理的分配時間，有針對性、具體的去一點一點的去攻克、落實。

2、可以學習掌握速讀記憶的能力，提高學習復習效率。速讀記憶是一種高效的學習、復習方法，其訓練原理就在於激活「腦、眼」潛能，培養形成眼腦直映式的閱讀、學習方式。速讀記憶的練坦升州習見《精英特全腦速讀記憶訓練》，用軟體練習，每天一個多小時，一個月的時間，可以把閱讀速度提高5、6倍，記憶力、注笑旁意力、思維、理讓蔽解力等也會得到相應的提高，最終提高學習、復習效率，取得好成績。如果你的閱讀、學習效率低的話，可以好好的去練習一下。

3、要學會整合知識點。把需要學習的信息、掌握的知識分類，做成思維導圖或知識點卡片，會讓你的大腦、思維條理清醒，方便記憶、溫習、掌握。同時，要學會把新知識和已學知識聯系起來，不斷糅合、完善你的知識體系。這樣能夠促進理解，加深記憶。

4、做題的時候要學會反思、歸類、整理出對應的解題思路。遇到錯的題（粗心做錯也好、不會做也罷），最好能把這些錯題收集起來，每個科目都建立一個獨立的錯題集（錯題集要歸類），當我們進行考前復習的時候，它們是重點復習對象，保證不再同樣的問題上再出錯、再丟分。

2. 深度學習怎麼入門

深度學習入門的話你可以先了解了解什麼是深度學習，他的應用在哪方面，對其有個大致悄沒的了解。然後就要掌握一定的python基礎，因為深度學習是要有一定編程基礎的，當你掌握python基礎螞運斗之後，就悶磨可以隨著課程的進行慢慢深入學習相關知識。

3. JAVA開發如何深度學習

第一個是基礎。比如對集合類，並發包，類載入，IO/NIO，JVM，內存模型，泛型，異常，反射的學習掌握，在使用線程池時，因為使用了無界隊列，在遠程服務異常情況下導致內層飆升，怎麼去解決？再舉一例，由於對ThreadLocal理解出錯，使用它做線程安全的控制，導致沒能實現真的線程安全。還有遇到內存泄露怎麼排插問題，怎麼優化系統性能。

第二就是彎輪編程能悔鬧尺力，編程碧高思想，演算法能力，架構能力。編程思想是必須的。

4. 非計算機專業的學生如何入門深度學習

入門階段要的是成就感，深度學習是一門綜合性的偏工程的學科，除需要極強的工程能力以外，還需要抽象和建模的能力。首先是數學基礎，包括線性代數、微積分和概率論與數理統計，這幾門課在深度學習中是基礎。

接下來才是機器學習的開始，總體上，線性回歸是機器學習里最基本也是最常用的算早塵螞法，它的最大優點是可解釋性和高效率。

第三是編程，深度學習在目前階段，是需要很大的計算機來支持的，對於實用的場景，分布式和GPU都是需要涉及到的，C/C++肯定會涉及，Python也無法避免。之後才能算是進入到深度學習的階段當中來。

貪心科技AI課程，面向泛AI、AI群體提供專業的系列課程，這對於我來說非常適合。我在這里給大家做個學習經驗總結，也算是親身兄碧體會陸埋吧。

這套課程算是市面上的比較新的教程，總共分為三個階段，初級、中級和高級。可以在貪心科技官網上注冊購買。在使用這套課程之前，我也有接觸了解過別的課程，如吳恩達deeplearning.ai、fast.ai等。

5. 怎麼快速入門深度學習

深度學習是一門綜合的研究方向，目前大多數研究生都在研究這個，包括我在內，我研究的是圖像識別領域，包括圖像分類、目標識別、對象定位、風格遷移等等。

說回來，那到底要如何去學習深度學習，首先深度學習屬於機器學習的一個分支，機器學習分為監督學習、無監督學習、強化學習、半監督學習和深度學習

要想學習深度學習就必須先學習機器學習，學習機器學習，首先需要儲備的知識就是高等數學、線性代數以及統計搏亮數學的基礎知識，其中統計數學最重要，推薦可以看李沐老師的《統計學習方法》，學習概率分布、大數定律等等。

機器學習，需要學習監督學習，包括線性回歸、邏輯回歸、梯度下降方法減小代價函數。無監督學習，包括聚類等等，支持向量機、神經網路，這里推薦吳恩達老師的機器學習，通俗易懂，有利於小白學習。

學完上面的內容就可以開始學習深度學習了，學習深度學習，深度學習主要是利用神經網路去解決問題，圖像識別用的是卷積神經網路，自然語言處理利用的是循乎銀中環神經網路。這里推薦看吳恩達老師的深度學習，一定要做課後編程題，使用python需要做。

學習完理論知識，就需要學習一個深度學習的框架：Tensorflow、Pytorch。最近幾年pytorch用的人越來越多了。圖像識別的話歲山，還需要學習opencv。

6. 如何通過Python進行深度學習

作者 | Vihar Kurama

編譯 | 荷葉

來源 | 雲棲社區

摘要：深度學習背後的主要原因是人工智慧應該從人腦中汲取靈感。本文就用一個小例子無死角的介紹一下深度學習！

人腦模擬

深度學習背後的主要原因是人工智慧應該從人腦中汲取靈感。此觀點引出了「神經網路」這一術語。人腦中包含數十億個神經元，它們之間有數萬個連接。很多情況下，深度學習演算法和人腦相似，因為人腦和深度學習模型都擁有大量的編譯單元（神經元），這些編譯單元（神經元）在獨立的情況下都不太智能，但是當他們相互作用時就會變得智能。

我認為人們需要了解到深度學習正在使得很多幕後的事物變得更好。深度學習已經應用於谷歌搜索和圖像搜索，你可以通過它搜索像「擁抱」這樣的詞語以獲得相應的圖像。－傑弗里·辛頓

神經元

神經網路的基本構建模塊是人工神經元，它模仿了人類大腦的神經元。這些神經元是簡單、強大的計算單元，擁有加權輸入信號並且使用激活函數產生輸出信號。這些神經元分布在神經網路的幾個層中。

inputs 輸入 outputs 輸出 weights 權值 activation 激活

人工神經網路的工作原理是什麼？

深度學習由人工神經網路構成，該網路模擬了人腦中類似的網路。當數據穿過這個人工網路時，每一層都會處理這個數據的一方面，過濾掉異常值，辨認出熟悉的實體，並產生最終輸出。

輸入層：該層由神經元組成，這些神經元只接收輸入信息並將它傳遞到其他層。輸入層的圖層數應等於數據集里的屬性或要素的數量。輸出層：輸出層具有預測性，其主要取決於你所構建的模型類型。隱含層：隱含層處於輸入層和輸出層之間，以模型類型為基礎。隱含層包含大量的神經元。處於隱含層的神經元會先轉化輸入信息，再將它們傳遞出去。隨著網路受訓練，權重得到更新，從而使其更具前瞻性。

神經元的權重

權重是指兩個神經元之間的連接的強度或幅度。你如果熟悉線性回歸的話，可以將輸入的權重類比為我們在回歸方程中用的系數。權重通常被初始化為小的隨機數值，比如數值0-1。

前饋深度網路

前饋監督神經網路曾是第一個也是最成功的學習演算法。該網路也可被稱為深度網路、多層感知機（MLP）或簡單神經網路，並且闡明了具有單一隱含層的原始架構。每個神經元通過某個權重和另一個神經元相關聯。

該網路處理向前處理輸入信息，激活神經元，最終產生輸出值。在此網路中，這稱為前向傳遞。

inputlayer 輸入層 hidden layer 輸出層 output layer 輸出層

激活函數

激活函數就是求和加權的輸入到神經元的輸出的映射。之所以稱之為激活函數或傳遞函數是因為它控制著激活神經元的初始值和輸出枯粗信號的強度。

用數學表示為：

我們有許多激活函數，其中使用最多的是整流線性單元函數、雙曲正切函數和solfPlus函數。

激活函數的速查表如下：

反向傳播

在網路中，我們將預測值與預期輸出值相比較，並使用函數計算其誤差。然後，這個誤差會傳回這個網路，每次傳回一個層，權重也會根絕其導致的誤差值進行更新。這個聰明的數學法是反向傳播演算法。這個步驟會在訓練數據的所有樣本中反復進行，整個訓練數據集的網路更新一輪稱為一個時期。一個網路可受訓練數十、數百或數千個時期。

prediction error 預測誤差

代價函數和梯度下降

代價函數度量了神經網路對給定的訓練輸入和預期輸出「有多好」。該函數可能取決於權重、偏差等屬性。

代價函數是單值的，並不是一個向量，因為它從整體上評估神宴笑經網路的性能。在運用梯度下降最優演算法時，權重在每個時期後都會得到增量式地更新。

兼容代價函數

用數學表述為差值平方和：

target 目標值 output 輸出值

權重更新的大小和方向是由在代價梯度的反向上採取步驟計算出的。

其中η 是學習率

其中Δw是包含每個權重系數w的權重更新的向量，其計算方式如下：

target 目標值 output 輸出值

圖表中會考慮到單系數的代價函數

initial weight 初始權重 gradient 梯度 global cost minimum 代價極小值

在導數達到最小誤差值之前，我們會一直計算梯度下降，並且每個步驟都晌敗含會取決於斜率（梯度）的陡度。

多層感知器（前向傳播）

這類網路由多層神經元組成，通常這些神經元以前饋方式（向前傳播）相互連接。一層中的每個神經元可以直接連接後續層的神經元。在許多應用中，這些網路的單元會採用S型函數或整流線性單元（整流線性激活）函數作為激活函數。

現在想想看要找出處理次數這個問題，給定的賬戶和家庭成員作為輸入

要解決這個問題，首先，我們需要先創建一個前向傳播神經網路。我們的輸入層將是家庭成員和賬戶的數量，隱含層數為1， 輸出層將是處理次數。

將圖中輸入層到輸出層的給定權重作為輸入：家庭成員數為2、賬戶數為3。

現在將通過以下步驟使用前向傳播來計算隱含層（i，j）和輸出層（k）的值。

步驟：

1， 乘法－添加方法。

2， 點積（輸入＊權重）。

3，一次一個數據點的前向傳播。

4， 輸出是該數據點的預測。

i的值將從相連接的神經元所對應的輸入值和權重中計算出來。

i = (2 * 1) + (3* 1) → i = 5

同樣地，j = (2 * -1) + (3 * 1) → j =1

K = (5 * 2) + (1* -1) → k = 9

Python中的多層感知器問題的解決

激活函數的使用

為了使神經網路達到其最大預測能力，我們需要在隱含層應用一個激活函數，以捕捉非線性。我們通過將值代入方程式的方式來在輸入層和輸出層應用激活函數。

這里我們使用整流線性激活（ReLU）:

用Keras開發第一個神經網路

關於Keras：

Keras是一個高級神經網路的應用程序編程介面，由Python編寫，能夠搭建在TensorFlow,CNTK,或Theano上。

使用PIP在設備上安裝Keras,並且運行下列指令。

在keras執行深度學習程序的步驟

1，載入數據；

2，創建模型；

3，編譯模型；

4，擬合模型；

5，評估模型。

開發Keras模型

全連接層用Dense表示。我們可以指定層中神經元的數量作為第一參數，指定初始化方法為第二參數，即初始化參數，並且用激活參數確定激活函數。既然模型已經創建，我們就可以編譯它。我們在底層庫（也稱為後端）用高效數字型檔編譯模型，底層庫可以用Theano或TensorFlow。目前為止，我們已經完成了創建模型和編譯模型，為進行有效計算做好了准備。現在可以在PIMA數據上運行模型了。我們可以在模型上調用擬合函數f（），以在數據上訓練或擬合模型。

我們先從KERAS中的程序開始，

神經網路一直訓練到150個時期，並返回精確值。

7. 深度學習如何入門，需要什麼基礎

學習深度學習課程的話最基本的就是蘆氏要具有一定的編程基礎，並且具備一定的數學基礎。比如計塵旅算機相關專業的本科生、研究生，計算機相關專業的高校講師，從事IT行業的編程人員，人工智慧領域的從業人員。在有一定基礎的前提下還是能學會的。
無編程陪兄散基礎的人員則需要提前學習python的基礎課程（某公的深度學習課程會單獨贈送python基礎課程的，無基礎學員也能學習）。

8. 深度學習如何入門

最近幾年，人工智慧技術快速發展，深度學習領域迎來爆發，越來越多的人才加入到深度學習行業。很多小白在初學深度學習的時候，經常會遇到各種各樣的問題，如何才能快速入門呢？
我們知道，深度學習是一個將理論演算法與計算機段芹工程技術緊密結合的領域，需要扎實的理論基礎來幫助你分析數據，同時握空畢需要工程能力去開發模型和部署服虧御務。所以只有編程技能、機器學習知識、數學三個方面共同發展，才能取得更好的成果。
按我們的學習經驗，從一個數據源開始——即使是用最傳統、已經應用多年的機器學習演算法，先完整地走完機器學習的整個工作流程，不斷嘗試各種演算法深挖這些數據的價值，在運用過程中把數據、特徵和演算法搞透，真正積累出項目經驗，才能更快、更靠譜的掌握深度學習技術。

9. 如何利用 PYTHON 進行深度學習液冷 GPU 加速計算

藍海大腦圖數據一體機研究人員表示：

在架構方面，CPU 僅由幾個具有大緩存內存的核心組成，一次只可以處理幾個軟體線程。相比之下，GPU 由數百個核心組成，可以同時處理數千個線程。

NumPy 已成為在 Python 中實現多維數據通信的實際方法。然而，對於多核 GPU，這種實施並非最佳。因此，對於較新的針對 GPU 優化的庫實施 Numpy 數組或與 Numpy 數組進行互操作。

NVIDIA® CUDA® 是 NVIDIA 專為 GPU 通用計算開發的並行計算平台和編程模型。CUDA 數組介面是描述 GPU 數組（張量）的標准格式，允許在不同的庫之間共享 GPU 數組陪碧皮，而無需復制或轉換數據。CUDA 數組由 Numba、CuPy、MXNet 和 PyTorch 提供支持。

CuPy 是一個利用 GPU 庫在 NVIDIA GPU 上實施 NumPy CUDA 數組的庫。

Numba 是一個 Python 編譯器，可以編譯 Python 代碼，以在支持 CUDA 的 GPU 上執行。Numba 直接支持 NumPy 數組。

Apache MXNet 是一個靈活高效的深度學習庫。可以使用它的 NDArray 將模型蘆差的輸入和輸出表示和操作為多維數組。NDArray 類似於 NumPy 的 ndarray，但它們可以在 GPU 上運行，以加速計算。

PyTorch 是慧襲一種開源深度學習框架，以出色的靈活性和易用性著稱。Pytorch Tensors 與 NumPy 的 ndarray 類似，但它們可以在 GPU 上運行，加速計算。