❶ 深度神經網路具體的工作流程是什麼樣的
第一，深度神經網路不是黑盒，個人電腦開機直到神經網路運行在內存中的每一比特的變化都是可以很細微的觀察的。沒有任何神秘力量，沒有超出科學解釋的現象發生。第二，深度神經網路的工作方式是基於傳統的電腦架構之上的，就是數據+演算法。但人們確實從中窺探到了一種全新的電子大腦方式。所以目前有研究提煉一些常用神經網路演算法加速硬體。微軟等巨頭則在開發量子計算。第三，深度神經網路是一個很初級的特徵自動提取器。說初級因為簡單粗暴。以前為了節約算力特徵關鍵模型都是人工親自設定。而現在這部分工作隨著算力的提高可以自動化。所以從某種意義上來說深度神經網路也是一種自動編程機，但和人們相比，一點點小小的自動化都需要很多很多的計算力支持，這一點也不重要，重要的是，它能工作(手動英文)。那麼深度神經網路究竟是什麼呢？它是一個能迭代更新自己的特徵提取演算法。現在這個演算法可是像全自動高級工廠，數據往裡一丟，不得了！整個工廠裡面所有機器都動了起來。沒見過的小夥伴當場就被嚇呆瓜了，用流行的話說叫懵住。幾千隻機械手把數據搬來搬去，拿出魔方一樣的盒子裝來裝去又倒出來。整個場面就叫一個震撼。演算法運行規模也更大了。
❷ 神經網路設計網路結構設計 為什麼用深層
你說的是深度學習吧？深度學習的深層是用來提取特徵用的。而普通的神經網路其實只需要一層隱藏層，就可以到達任意的效果。
❸ 神經網路（深度學習）的幾個基礎概念
從廣義上說深度學習的網路結構也是多層神經網路的一種。傳統意義上的多層神經網路是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。而深度學習中最著名的卷積神經網路CNN，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層簡單來說，原來多層神經網路做的步驟是：特徵映射到值。特徵是人工挑選。深度學習做的步驟是 信號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。
❹ 有哪些深度神經網路模型
目前經常使用的深度神經網路模型主要有卷積神經網路(CNN) 、遞歸神經網路(RNN)、深信度網路(DBN) 、深度自動編碼器(AutoEncoder) 和生成對抗網路(GAN) 等。
遞歸神經網路實際.上包含了兩種神經網路。一種是循環神經網路(Recurrent NeuralNetwork) ;另一種是結構遞歸神經網路(Recursive Neural Network)，它使用相似的網路結構遞歸形成更加復雜的深度網路。RNN它們都可以處理有序列的問題，比如時間序列等且RNN有「記憶」能力，可以「模擬」數據間的依賴關系。卷積網路的精髓就是適合處理結構化數據。
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❺ 深度神經網路是什麼意思
深度神經網路是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一種技術。
在監督學習中，以前的多層神經網路的問題是容易陷入局部極值點。如果訓練樣本足夠充分覆蓋未來的樣本，那麼學到的多層權重可以很好的用來預測新的測試樣本。但是很多任務難以得到足夠多的標記樣本，在這種情況下，簡單的模型，比如線性回歸或者決策樹往往能得到比多層神經網路更好的結果（更好的泛化性，更差的訓練誤差）。
(5)神經網路深度設置擴展閱讀：
非監督學習中，以往沒有有效的方法構造多層網路。多層神經網路的頂層是底層特徵的高級表示，比如底層是像素點，上一層的結點可能表示橫線，三角。
而頂層可能有一個結點表示人臉。一個成功的演算法應該能讓生成的頂層特徵最大化的代表底層的樣例。如果對所有層同時訓練，時間復雜度會太高； 如果每次訓練一層，偏差就會逐層傳遞。這會面臨跟上面監督學習中相反的問題，會嚴重欠擬合。
❻ 深度學習中的神經網路參數怎麼調整
根據前一次運行的情況做調整，例如出現梯度爆炸則要調低學習速率，出現過擬合則要調高正則化參數的系數。
❼ 如何構建深度神經網路
找好損失函數，設置好步長， 把電腦放到散熱好的地方， 運行， 等待
❽ 深度神經網路dnn怎麼調節參數
深度神經網路（DNN）目前是許多現代AI應用的基礎。
自從DNN在語音識別和圖像識別任務中展現出突破性的成果，使用DNN的應用數量呈爆炸式增加。這些DNN方法被大量應用在無人駕駛汽車，癌症檢測，游戲AI等方面。
在許多領域中，DNN目前的准確性已經超過人類。與早期的專家手動提取特徵或制定規則不同，DNN的優越性能來自於在大量數據上使用統計學習方法，從原始數據中提取高級特徵的能力，從而對輸入空間進行有效的表示。
然而，DNN超高的准確性是以超高的計算復雜度為代價的。
通常意義下的計算引擎，尤其是GPU，是DNN的基礎。因此，能夠在不犧牲准確性和增加硬體成本的前提下，提高深度神經網路的能量效率和吞吐量的方法，對於DNN在AI系統中更廣泛的應用是至關重要的。研究人員目前已經更多的將關注點放在針對DNN計算開發專用的加速方法。
鑒於篇幅，本文主要針對論文中的如下幾部分詳細介紹：
DNN的背景，歷史和應用
DNN的組成部分，以及常見的DNN模型
簡介如何使用硬體加速DNN運算
DNN的背景
人工智慧與深度神經網路
深度神經網路，也被稱為深度學習，是人工智慧領域的重要分支，根據麥卡錫（人工智慧之父）的定義，人工智慧是創造像人一樣的智能機械的科學工程。深度學習與人工智慧的關系如圖1所示：
圖1：深度神經網路與人工智慧的關系
人工智慧領域內，一個大的子領域是機器學習，由Arthur Samuel在1959年定義為：讓計算機擁有不需要明確編程即可學習的能力。
這意味著創建一個程序，這個程序可以被訓練去學習如何去做一些智能的行為，然後這個程序就可以自己完成任務。而傳統的人工啟發式方法，需要對每個新問題重新設計程序。
高效的機器學習演算法的優點是顯而易見的。一個機器學習演算法，只需通過訓練，就可以解決某一領域中每一個新問題，而不是對每個新問題特定地進行編程。
在機器學習領域，有一個部分被稱作brain-inspired computation。因為人類大腦是目前學習和解決問題最好的「機器」，很自然的，人們會從中尋找機器學習的方法。
盡管科學家們仍在探索大腦工作的細節，但是有一點被公認的是：神經元是大腦的主要計算單元。
人類大腦平均有860億個神經元。神經元相互連接，通過樹突接受其他神經元的信號，對這些信號進行計算之後，通過軸突將信號傳遞給下一個神經元。一個神經元的軸突分支出來並連接到許多其他神經元的樹突上，軸突分支和樹突之間的連接被稱為突觸。據估計，人類大腦平均有1014-1015個突觸。
突觸的一個關鍵特性是它可以縮放通過它的信號大小。這個比例因子可以被稱為權重（weight），普遍認為，大腦學習的方式是通過改變突觸的權重實現的。因此，不同的權重導致對輸入產生不同的響應。注意，學習過程是學習刺激導致的權重調整，而大腦組織（可以被認為是程序）並不改變。
大腦的這個特徵對機器學習演算法有很好的啟示。
神經網路與深度神經網路
神經元的計算是輸入值的加權和這個概念啟發了神經網路的研究。這些加權和對應於突觸的縮放值以及神經元所接收的值的組合。此外，神經元並不僅僅是輸入信號的加權和，如果是這樣的話，級聯的神經元的計算將是一種簡單的線性代數運算。
相反的是，神經元組合輸入的操作似乎是一種非線性函數，只有輸入達到某個閾值的時候，神經元才會生成輸出。因此，通過類比，我們可以知道神經網路在輸入值的加權和的基礎上應用了非線性函數。
圖2（a）展示了計算神經網路的示意圖，圖的最左邊是接受數值的「輸入層」。這些值被傳播到中間層神經元，通常也叫做網路的「隱藏層」。通過一個或更多隱藏層的加權和最終被傳播到「輸出層」，將神經網路的最終結果輸出給用戶。
圖2：神經網路示意圖
在神經網路領域，一個子領域被稱為深度學習。最初的神經網路通常只有幾層的網路。而深度網路通常有更多的層數，今天的網路一般在五層以上，甚至達到一千多層。
目前在視覺應用中使用深度神經網路的解釋是：將圖像所有像素輸入到網路的第一層之後，該層的加權和可以被解釋為表示圖像不同的低階特徵。隨著層數的加深，這些特徵被組合，從而代表更高階的圖像特徵。
例如，線可以被組合成形狀，再進一步，可以被組合成一系列形狀的集合。最後，再訓練好這些信息之後，針對各個圖像類別，網路給出由這些高階特徵組成各個對象的概率，即分類結果。
推理（Inference）與訓練（Training）
既然DNN是機器學習演算法中的一員，那麼它的基本編程思想仍然是學習。DNN的學習即確定網路的權重值。通常，學習過程被稱為訓練網路（training）。一旦訓練完成，程序可以使用由訓練確定的權值進行計算，這個使用網路完成任務的操作被被稱為推斷（inference）。
接下來，如圖3所示，我們用圖像分類作為例子來展示如何訓練一個深度神經網路。當我們使用一個DNN的時候，我們輸入一幅圖片，DNN輸出一個得分向量，每一個分數對應一個物體分類；得到最高分數的分類意味著這幅圖片最有可能屬於這個分類。
訓練DNN的首要目標就是確定如何設置權重，使得正確分類的得分最高（圖片所對應的正確分類在訓練數據集中標出），而使其他不正確分類的得分盡可能低。理想的正確分類得分與目前的權重所計算出的得分之間的差距被稱為損失函數（loss）。
因此訓練DNN的目標即找到一組權重，使得對一個較大規模數據集的loss最小。
圖3：圖像分類
權重（weight）的優化過程類似爬山的過程，這種方法被稱為梯度下降（gradient decent）。損失函數對每個權值的梯度，即損失函數對每個權值求偏導數，被用來更新權值（例：第t到t+1次迭代：，其中α被稱為學習率（Learning rate）。梯度值表明權值應該如何變化以減小loss。這個減小loss值的過程是重復迭代進行的。
梯度可以通過反向傳播（Back-Propagation）過程很高效地進行計算，loss的影響反向通過網路來計算loss是如何被每個權重影響的。
訓練權重有很多種方法。前面提到的是最常見的方法，被稱為監督學習，其中所有的訓練樣本是有標簽的。
無監督學習是另一種方法，其中所有訓練樣本都沒有標簽，最終目標是在數據中查找結構或聚類。半監督學習結合了兩種方法，只有訓練數據的一小部分被標記（例如，使用未標記的數據來定義集群邊界，並使用少量的標記數據來標記集群）。
最後，強化學習可以用來訓練一個DNN作為一個策略網路，對策略網路給出一個輸入，它可以做出一個決定，使得下一步的行動得到相應的獎勵;訓練這個網路的過程是使網路能夠做出使獎勵（即獎勵函數）最大化的決策，並且訓練過程必須平衡嘗試新行為（Exploration）和使用已知能給予高回報的行為（Exploitation）兩種方法。
用於確定權重的另一種常用方法是fine-tune，使用預先訓練好的模型的權重用作初始化，然後針對新的數據集（例如，傳遞學習）或新的約束（例如，降低的精度）調整權重。與從隨機初始化開始相比，能夠更快的訓練，並且有時會有更好的准確性。
❾ 深度神經網路是如何訓練的
Coursera的Ng機器學習，UFLDL都看過。沒記錯的話Ng的機器學習里是直接給出公式了，雖然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作業也不是問題，只要照著公式寫就行。反正我當時看的時候心裡並沒能比較清楚的明白。我覺得想了解深度學習UFLDL教程 - Ufldl是不錯的。有習題，做完的話確實會對深度學習有更加深刻的理解，但是總還不是很清晰。後來看了Li FeiFei的Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，我的感覺是對CNN的理解有了很大的提升。沉下心來推推公式，多思考，明白了反向傳播本質上是鏈式法則(雖然之前也知道，但是當時還是理解的迷迷糊糊的)。所有的梯度其實都是對最終的loss進行求導得到的，也就是標量對矩陣or向量的求導。當然同時也學到了許多其他的關於cnn的。並且建議你不僅要完成練習，最好能自己也寫一個cnn，這個過程可能會讓你學習到許多更加細節和可能忽略的東西。這樣的網路可以使用中間層構建出多層的抽象，正如我們在布爾線路中做的那樣。例如，如果我們在進行視覺模式識別，那麼在第一層的神經元可能學會識別邊，在第二層的神經元可以在邊的基礎上學會識別出更加復雜的形狀，例如三角形或者矩形。第三層將能夠識別更加復雜的形狀。依此類推。這些多層的抽象看起來能夠賦予深度網路一種學習解決復雜模式識別問題的能力。然後，正如線路的示例中看到的那樣，存在著理論上的研究結果告訴我們深度網路在本質上比淺層網路更加強大。