深度學習演算法中如何加入位置信息

Ⅰ 深度學習演算法標簽怎麼輸入

深度學習演算法標簽輸入：買同款讀寫器當然可以改數據，一般數據是加密的，甚至是非對稱的公鑰加密體系。所以只用讀寫工具讀數據是無意義的。畢竟要解密還需要演算法和密鑰。

隨機梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)——SGD，小批量梯度下降——mini-batch GD動量梯度下降——Momentum，均方根演算法(root mean square prop) ——RMSprop，自適應矩估計(Adaptive Moment Estimation)——Adam。

區別於傳統的淺層學習，深度學習的不同在於：

(1)強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點。

(2)明確了特徵學習的重要性。也就是說，通過逐層特徵變換，將樣本在原空間的特徵表示變換到一個新特徵空間，從而使分類或預測更容易。與人工規則構造特徵的方法相比，利用大數據來學習特徵，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。

通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網路的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系。

Ⅱ 求解深度學習演算法是怎麼實現的

• 深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。[1]

• 深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深度置信網路(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。[1]

• 深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。[2]

Ⅲ 如何用深度學習在圖像中定位目標演算法

合作目標由目標發生器來產生，或使用靶標，在視場內做已知運動一般採用合作目標進行動態或靜態的檢測

Ⅳ 深度學習演算法是什麼

深度學習演算法是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。

深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

區別於傳統的淺層學習，深度學習的不同在於：

(1)強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點。

(2)明確了特徵學習的重要性。也就是說，通過逐層特徵變換，將樣本在原空間的特徵表示變換到一個新特徵空間，從而使分類或預測更容易。與人工規則構造特徵的方法相比，利用大數據來學習特徵，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。

Ⅳ 深度學習到底是什麼樣的概念呢

婡深臫度學頭習筿是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。

背景介紹
機器學習（Machine Learning）是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能的學科。
1959年美國的塞繆爾（Samuel)設計了一個下棋程序，這個程序具有學習能力，它可以在不斷地對弈中改善自己的棋藝。4年後，這個程序戰勝了設計者本人。
又過了3年，這個程序戰勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。

Ⅵ NLP自然語言處理

羅素悖論：由所有不包含自身的集合構成的集合

例子：理發師稱只給那些不給自己理發的人理發。

基於集合論，理發師無論給自己理發還是不給自己理發都是矛盾的。

因此集合論不是完備的。 即使後面馮羅伊德等科學家提出了各種假定條件。

由於上述的原因，集合率無法很好的描述自然語言，科學家發現通過概率模型可以更好的描述自然語言。

深度學習來處理自然語言屬於概率模型

證明最小點位於坐標軸上

h = f+c|x|

由於在x = 0處不可導

h-left'(0)*h-right'(0) = (f'+c)*(f'-c)

那麼如果c>|f'(0)|可得，h在0處左右導數異號

0是最值。

那麼在損失函數加入L1正則化後，可以得到某些維度容易為0，從而得到稀疏解

幾乎所有的最優化手段，都將適用凸優化演算法來解決

P(A|B) = P(A and B) / P(B)

if A and B 獨立

=》P(A and B| C) = P(A|C)*P(B|C)

也可以推出

=>A(A|B and C) = P(A|C) (B交C不為空)

拋9次硬幣，硬幣出現正面的概率是0.5，出現k次的概率分布如下如

服從正態分布

x的平均值

E = x*p(x) + ...

x相對於期望的偏離

var = (x-E(x))^2

conv = (x - E(x))*(m - E(m))

描述x,m是否有同分布

按理協方差為0，並不代表x和m沒有關系

例如下圖

如果點的分布對稱的分布，會得到協方差為0，但是其實他們是有關系的。

把每個相關的概率累加，得到聯合概率

P(x1=m1,x2=m2...) = n!*P1 ^m1/m1!*P2 m2/m2!

T(n) = (n-1)!

T(x)用一條曲線逼近n!，進而可以求得非整數的階乘

由二項式分布推出

P = T(a+b)*x ^(a-1)*(1-x) (b-1)/(T(a)*T(b))

則正態分布

y為0時，不考慮y『。y為1時，y'越接近1，越小，越靠近0，越大

把D最小化，迫使y'逼近y

對於一個句子，有若干單片語成。例如

C1: The dog laughs.

C2: He laughs.

那麼計算P(C1) = P(The, Dog, laughs)的概率和P(C2) = P(He, laughs)的概率。

根據歷史文本的統計學習。

可以得到P(C1)<<P(C2)

P('I love the game') = P('I')*P('love')*P('the')*P('game')

其中P(<work>) = 頻率/總單詞數

計算一篇文章是積極的還是消極的。

P(y|x) = sigmod(wx)

x是文章內每個單詞的頻率

y表示積極和消極情感

其中P(xk|x1, x2,..xk-1) = frequence(x1, x2 ,, xk)/frequence(x1, x2..xk-1)

2-gram模型例子

把多個gram的模型進行線性整合

P(y|x1, x2, .. xn) = P(y)*P(x1, x2, ... xn|y) / P(x1, x2, ... xn)

y代表是否是垃圾郵件

x代表單詞

廣州市長壽路 -》 廣州市長|壽路

廣州市長壽路 -》 廣州市|長壽路

匹配詞袋：廣州市，廣州市長，長壽路

使用最大匹配發，第二個分詞更優

通過統計P(A|B)，得出各個option的概率，取最大的概率，則為最後的分詞

word => [0, 0 , ... 1, ... 0]

word => [0, 1, 0, 1, 0, ...]

可以解決詞相似性問題

計算附近詞的頻率

word => [0, 3, 0, 1, 0, ...]

w是附近詞的one-hot encoding

score是詞的one-hot encoding

最後一層通過softmax，取擬合文本

最終中間層則為詞向量

輸入為詞one-hot encoding

輸出為附近此的one-hot encoding

最後通過softmax預測附近詞

最後中間層則為結果詞向量

混合模型是一種統計模型，問題中包含若干個子問題，每個子問題是一個概率分布，那麼總問題就是若干個子問題的組合，也就是若干個子分部的組合，這樣就形成了混合模型。

有紅黑兩種硬幣，把它們放在盒子里，從盒子里隨機抽取一個硬幣並投幣，抽到紅色的概率是p，紅色硬幣正面的概率是q，黑色硬幣正面的概率是m，假設我們沒辦法看到抽取出的硬幣的顏色，只能看到最終是正面或者反面的結果，例如HTTHTTTTHHH (H:正面 T: 反面)。需要估計p,q,m三個參數。

此時可以計算出

通過EM演算法迭代如下：

隨機p q m

迭代以下過程：

計算上面table

p = (aC(正)+cC(反))/total

q = aC(正)/(aC正+cC正)

m = bC(正)/(bC正 + dC正)

假設有上述數據，需要用混合模型來逼近，通過分析，紅色和藍色數據分別為高斯正態分布，N(u, v)

此時可以得到如下表

p = pN紅x/(pN紅x+(1-p)N藍x)

u = pN紅x/n

v = pN紅(x-u)^2/n

詞性轉換概率

詞性到單詞的轉換概率

通過EM遞歸演算法，訓練以上參數，得到隱馬爾可夫模型

PLSA主題模型

只統計詞的頻率，不計算詞的相對位置

計算文檔和單詞頻率的矩陣

進行奇異矩陣分解

得到A矩陣的壓縮U，U中的k則為k個主題

通過分析，LSA得到的主題是跟現實無法關聯，它只是一個量，而沒有明顯的意義。

PLSA為了解決此問題，引入概率模型，先確定主題個數

然後通過構建Doc->topic的概率table，和topic->word的概率table。

然後通過EM模型，得到這兩個table的所有概率值。

進而得到文檔的主題表示

PLSA的缺陷是，對於預測未知的doc，無法計算此文檔的相關概率。隨著doc數量的增加，PLSA模型的參數會線性增加，從而會造成過擬合。

LDA通過引入先驗概率來克服PLSA的問題。

類似於編譯原理的上下文無法句法分析，一顆語法樹

通過對CFG引入概率參數

有了概率，可以計算每顆語法樹的極大似然概率，並取最大概率的樹為最終輸出

上一個狀態中間層的輸出作為下一隱層的輸入

類似於HMM的2-gram模型。t狀態受到t-1時刻輸出的影響，受t-k的輸出的k越大，影響越小

由於RNN幾乎只受到上一時刻的影響，而忽略了久遠信息的影響。從而造成了一定的局限性。

LSTM通過引入長短記憶方法，來維持長記憶的信息。

通過訓練核內的sigmod函數，使得LSTM可以根據不同的句子，有條件的保留和過濾歷史信息，從而達到長記憶的功能。

GRU是LSTM的簡化版，它只需要處理兩個sigmod函數的訓練，而LSTM需要三個sigmod函數的訓練，減少了訓練的參數，加快了訓練的速度，但也損失了一部分模型的復雜，在處理較復雜問題時，沒有LSTM那麼好。

auto-encoder-decoder的特點是輸出的單元數是固定的。對於一般自然語言處理，例如機器翻譯，輸入的單元個數跟輸出單元的個數並不是一一對應的，此時就需要動態的生成輸出單元。Seq2Seq通過動態的輸出結束符，代表是否輸出完成，達到可以動態的根據輸入輸出不同的單元個數。

seq2seq的缺點是，所有的輸入序列都轉化為單一的單元c，導致很多信息都將消失，對於不同的輸出yi，它可能依賴的輸入xj有可能不一樣，此時通過加入注意力模型，通過對xi進行softmax處理，並加入到y權重的訓練中，可以讓不同的y，有不同的x對它進行影響

softmax的輸入為輸入單元x，和上一個輸出單元y，聯合產生softmax的權重，進而對不同的序列，對於同一個x，會有不同的注意力到輸出

q = Wq(x)

k = Wk(x)

v = Wv(x)

x為詞向量

通過訓練，得到權重w，從而學習到這一層的softmax注意力參數

R是前一次encoder的輸出

通過增加w的數量，產生多個z，並進行堆疊，通過前饋網路，最後產生z

在使用self attention處理句子時，是沒有考慮單詞在句子中的位置信息的。為了讓模型可以加入考慮單詞的位置信息，加入了位置編碼的向量

計算如下：

pos為單詞在句子中的位置

i為詞向量的位置

d為句子的長度

位置編碼加上詞向量形成tranformer的輸入

加入了歸一化和殘差網路

最終通過softmax，輸出每個單詞的概率，並最終輸出單詞