一天搞懂深度学习-台湾大学.pptx

深度学习 Tutorial 本概述将详细介绍深度学习的基本技术和概念，涵盖神经网络、监督学习、深度学习趋势等方面的内容。 引言 深度学习是一种人工智能技术，近年来引起了广泛关注。李宏毅（ Hung-yi Lee）教授的深度学习 Tutorial旨在为读者提供一个基本的入门指南，从基本技术到实践应用。 深度学习的基本概念 深度学习可以看作是一个寻找函数的过程，即寻找一个能够将输入映射到输出的函数。这个函数可以是语音识别、图像识别、游戏等多种形式。在深度学习中，我们需要定义一个函数集， 并选择其中的最佳函数。 监督学习 监督学习是深度学习的基础之一。它的目标是寻找一个函数，使得输入与输出之间的映射关系尽可能准确。监督学习的基本步骤包括定义函数集、评价函数的优劣、选择最佳函数。 神经网络 神经网络是深度学习的核心组件之一。它由多个神经元组成，每个神经元都可以看作是一个简单的函数。神经网络的结构和参数（权重和偏移）决定了其对输入的处理方式。 激活函数 激活函数是神经网络中的一种重要组件，用于将神经元的输出转换为非线性形式。常见的激活函数包括 sigmoid 函数、ReLU 函数等。 深度学习的三个步骤 深度学习可以分为三个步骤：第一步是定义函数集，第二步是评价函数的优劣，第三步是选择最佳函数。 深度学习的趋势 深度学习的应用正在不断扩展，涵盖语音识别、图像识别、自然语言处理等多个领域。 Google 等科技巨头也在不断推动深度学习技术的发展。 结语 深度学习是人工智能领域中一个重要的分支，它有着广泛的应用前景。本概述旨在为读者提供一个基本的入门指南，帮助他们更好地理解深度学习的基本概念和技术。