深度学习入门：基于Python的理论与实现

[鱼书笔记]深度学习⼊门：基于Python的理论与实现个⼈笔记分享为了完成毕设, 最近开始⼊门深度学习.在此和⼤家分享⼀下本⼈阅读鱼书时的笔记,若有遗漏,欢迎斧正!若转载请注明出处!⼀、感知机感知机(perceptron)接收多个输⼊信号，输出⼀个信号。

如图感知机，其接受两个输⼊信号。

其中θ为阈值，超过阈值神经元就会被激活。

感知机的局限性在于，它只能表⽰由⼀条直线分割的空间，即线性空间。

多层感知机可以实现复杂功能。

⼆、神经⽹络神经⽹络由三部分组成：输⼊层、隐藏层、输出层1. 激活函数激活函数将输⼊信号的总和转换为输出信号，相当于对计算结果进⾏简单筛选和处理。

如图所⽰的激活函数为阶跃函数。

1) sigmoid 函数sigmoid函数是常⽤的神经⽹络激活函数。

其公式为：h(x)=11+e−x如图所⽰，其输出值在 0到 1 之间。

2) ReLU 函数ReLU(Rectified Linear Unit)函数是最近常⽤的激活函数。

3) tanh 函数2. 三层神经⽹络的实现该神经⽹络包括：输⼊层、2 个隐藏层和输出层。

def forward(network, x): # x为输⼊数据# 第1个隐藏层的处理，点乘加上偏置后传⾄激活函数a1 = np.dot(x, W1) + b1z1 = sigmoid(a1)# 第2个隐藏层的处理a2 = np.dot(z1, W2) + b2z2 = sigmoid(a2)#输出层处理 identidy_function原模原样输出a3a3 = np.dot(z2, W3) + b3y = identify_function(a3)return y # y为最终结果3. 输出层激活函数⼀般来说，回归问题选择恒等函数，分类问题选择softmax函数。

softmax函数的公式：y k=e a k ∑n i=1e a i假设输出层有n个神经元，计算第k个神经元的输出y k。

《Python深度学习》课程教学大纲课程名称：Python深度学习开课学期：学分/学时：3/48课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《Python深度学习》是软件工程专业中的一门深度学习基础课程，该课程以深度学习框架为基础，介绍了机器学习的基础知识与常用方法，以实例的方式学习机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。

主要内容包括深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理。

并通过8个深度学习实例的学习，帮助学生更好的掌握深度学习知识，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。

本课程除要求学生掌握以上深度学习知识，更重要的是要求学生掌握理论与实践结合的学习方式，为更深入地学习打下良好的基础。

二、教学内容及教学基本要求1. 深度学习简介（4学时）了解计算机视觉的定义、基本任务和传统方法；了解仿生学与深度学习的关联；了解现代深度学习和卷积神经网络的基础知识；了解自然语言处理的基本问题和发展趋势；了解在自然语言处理中传统方法与神经网络方法的比较；了解强化学习的概念、算法和应用。

2. 深度学习框架及其对比（4学时）了解目前流行的深度学习框架Caffe、TensorFlow、PyTorch；了解Caffe的用途、特点和层及网络的概念；了解数据流图；了解TensorFlow的用途、特点和计算形式。

了解PyTorch的用途、特点和相对于其他框架的优势；了解Caffe、TensorFlow、PyTorch三者的比较。

3.机器学习基础知识（4学时）了解模型评估与模型参数选择；了解误差、训练误差、泛化误差的概念；了解模型的验证和正则化；了解监督学习与非监督学习；了解准确率的概念；了解不平衡类问题、召回率、精确率、查准率的定义和作用。

Python自然语言处理（NLP）入门与实战在自然语言处理（NLP）领域，Python 凭借其丰富的库和框架，成为了许多研究者和开发者的首选语言。

本文将带领新手朋友从零开始，逐步深入了解Python在NLP中的应用，通过理论讲解、代码示例和案例分析，帮助大家掌握NLP的基础知识并具备解决实际问题的能力。

一、自然语言处理基础1.1 什么是自然语言处理自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它研究人与计算机之间使用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

简单来说，NLP就是让计算机能够理解、解释和生成人类自然语言的技术。

1.2 NLP的主要任务NLP涉及多个子领域和任务，包括但不限于：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、垃圾邮件检测等。

信息抽取：从文本中提取出结构化信息，如实体识别、关系抽取等。

文本生成：根据输入生成自然语言文本，如机器翻译、摘要生成等。

问答系统：针对用户问题返回准确的答案。

语言模型：理解语言结构，预测下一个词或句子。

二、Python在NLP中的常用库Python的强大生态为NLP提供了众多高效的库和工具，以下是一些最常用的：2.1 NLTKNLTK（Natural Language Toolkit）是Python中用于NLP的一个经典库，提供了大量的文本处理功能，如分词、词性标注、命名实体识别等。

示例代码：使用NLTK进行文本分词和词性标注python复制代码import nltknltk.download('punkt')nltk.download('averaged_perceptron_tagger')from nltk import word_tokenize, pos_tagtext = "John likes to watch movies. Mary loves books and often reads."tokens = word_tokenize(text)tagged = pos_tag(tokens)print(tagged)2.2 SpaCySpaCy是一个现代的NLP库，支持多种语言，提供高效的词法分析、句法分析、命名实体识别等功能，并内置了多种预训练模型。

Python中的深度学习深度学习是一种自动学习方法，通过构建神经网络模型不断优化模型参数，从而实现对数据的有效分析和处理。

与传统机器学习方法相比，深度学习在模型设计和优化层面减少了大量人工干预的因素，可以更好地应对复杂的数据处理问题。

Python作为当今最为流行的编程语言之一，对于深度学习的实现也有着很大的帮助和便利。

Python语言的易用性、开源性、扩展性成为了深度学习开发者的首选。

在Python中实现深度学习任务，可以利用众多开源的深度学习框架，如TensorFlow、Keras 、DNN等，它们提供了非常可靠且快速的实现解决方案。

python有更加友好的开发环境以及更加动态的开发支持，使得机器学习和深度学习在python上开发更加顺畅。

为了更好地了解Python深度学习的开发过程，下面就让我们一步步的来了解Python深度学习的基本模型、搭建流程和优秀的应用案例。

首先，Python深度学习的基本模型，即神经网络。

神经网络是深度学习的重要组成部分，它是一种通过模拟人类大脑神经元的运行原理，实现对数据的有效分类和预测的一种计算模型。

神经网络将数据输入到神经元中，经过一系列的权重计算和偏置处理，最终输出预测结果。

在Python中，通过调用深度学习框架，可以快速实现神经网络模型的构建和训练。

下面我们以TensorFlow为例，来学习神经网络模型的构建过程。

首先，我们需要在Python中安装好TensorFlow。

在命令台输入pip install tensorflow，即可完成TensorFlow的安装过程。

安装完成后，我们可以通过以下代码来构建一个简单的神经网络模型：```import tensorflow as tf#构建神经网络模型model = tf.keras.Sequential()model.add(yers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(28*28,)))model.add(yers.Dense(10, activation='softmax')) #编译模型pile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])```上述代码中，我们首先引入TensorFlow库，并使用其提供的Sequential()方法来创建一个序列模型对象。

大学计算机科学教案：Python编程基础与实践1. 引言1.1 概述计算机科学作为一门新兴的学科，正日益受到人们的关注和重视。

而在计算机科学教育中，Python编程语言作为一种简单易学、功能强大的语言，已经成为了一个必不可少的工具。

本文旨在介绍大学计算机科学教案中关于Python编程基础与实践的内容。

1.2 文章结构本文共分为五个部分。

首先，在引言部分，我们将对文章进行概述以及介绍文章的结构。

其次，在"2. Python编程基础"部分，我们将详细介绍Python编程语言的背景和基础知识，包括Python简介、Python语法与数据类型以及控制流与函数等内容。

第三部分"3. Python编程实践"将聚焦于Python应用开发实践，包括开发环境与工具、基本输入输出操作以及常见编程问题解决方法等方面。

接下来，在"4. 大学计算机科学教案设计"中，我们将探讨如何设计适合大学计算机科学课程的教案，并深入讨论教学目标与需求分析、教材选用与课程设计以及教学方法与评估策略等内容。

最后，在"5. 结论与展望"部分，我们将对全文进行总结回顾，并提出对Python编程教学的思考和建议，同时探讨未来发展方向以及Python在深度学习、机器学习等领域的教育应用。

1.3 目的本文的目的是为了帮助大学计算机科学教师和学生更好地理解和运用Python 编程语言，通过系统性地介绍Python编程基础知识与实践经验，为大学计算机科学教育提供一个可行的教案设计参考。

通过这篇文章，读者将能够了解到Python编程语言的特点和优势，并具备使用Python进行基本编程任务及问题解决的能力。

另外，本文还将引导读者思考如何针对大学计算机科学课程需求设计相应的教案，并对未来Python编程教育在深度学习、机器学习等领域中的意义进行展望。

2. Python编程基础:2.1 Python简介Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，具有简单易学、强大灵活的特点。

《深度学习理论及实战》读书随笔一、深度学习概述在我研读《深度学习理论及实战》这本书的过程中，对深度学习的理解有了更加清晰全面的认识。

深度学习是一种机器学习的方法，它的核心是构建复杂的神经网络结构来模拟人脑的学习过程。

它不同于传统的机器学习方法，更多地侧重于对原始数据的复杂性和非线性的表征学习。

深度学习模型能够从大量的数据中自动提取有用的特征，进而实现对复杂数据的精准建模和预测。

这种强大的能力使得深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。

在深度学习的世界里，神经网络扮演着至关重要的角色。

这些网络结构通常由大量的神经元组成，通过训练过程调整神经元之间的连接权重，使得网络能够从输入数据中学习并生成有效的输出。

随着技术的发展，深度学习的网络结构日趋复杂，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，这些网络结构的应用极大地推动了深度学习在各个领域的突破和发展。

深度学习的成功离不开大数据的支持，随着数据量的增长，深度学习模型能够学习到更多的数据特征和规律，从而提高预测的准确性。

计算力的提升也为深度学习的快速发展提供了可能，通过强大的计算设备，我们能够训练更大规模的神经网络，实现更复杂的任务。

深度学习的应用前景十分广阔，不仅在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果，而且在医疗、金融、自动驾驶等新兴领域也展现出了巨大的潜力。

随着技术的不断进步和研究的深入，深度学习的未来将更加广阔。

深度学习是一种强大的机器学习技术，它通过构建复杂的神经网络结构来模拟人脑的学习过程，具有强大的数据表征能力和预测能力。

它的应用领域广泛，前景广阔。

在我后续的阅读和实践中，我将更深入地探索深度学习的原理、方法和应用，以期在这个领域取得更多的收获和进步。

1.1 定义及基本概念随着信息技术的飞速发展，深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一个子领域，逐渐崭露头角。

一名“大龄小白”入门机器学习的心得体会一名“大龄小白”入门机器学习的心得体会我非常幸运地参加了博雅大数据学院数据酷客平台上“机器学习十讲”的线上直播课程，并且满足考核要求拿到了结业证书。

而后又有幸收到欧高炎老师的邀请，和大家分享一下本次课程的感受与学习心得。

我非常高兴，也非常希望可以和小伙伴们共同成长在机器学习之路上。

首先，我先简单介绍一下我自己，好让大家了解到我的学习背景。

目前我是一名大龄的全日制在读研究生，为什么要强调大龄呢，因为这个年龄差距可以看出我离人工智能领域的距离有多远。

我本科毕业于十年前的20xx年，专业是计算机科学与技术，工作九年后的我选择了辞职读研，当前就读的专业是农业工程与信息技术。

大数据、人工智能等概念这些年被炒的越来越火热，工作中会接触到这些新兴技术下的平台或者产品，比如某某大数据平台、某某智能硬件等，而生活中也在越多越多的地方应用到相关软件，比如人脸识别的手机或支付、中英文翻译软件、手机的Siri语音助手、形色识花软件等。

我个人对人工智能相关的热点新闻也很关注，每每看到人工智能将取代多少行业、多少人类的时候，也不禁跟着感慨。

但是，即使如此，我依然对人工智能领域没有任何深入的了解，仅仅停留在概念和新闻的层面上，更没有深究过人工智能、机器学习、深度学习、强化学习等到底是什么，有着怎样的关系。

读研后和导师沟通研究方向，我表达出了对人工智能的兴趣，导师也为我指了一条通往人工智能的路，当时定下了农业大数据方向，偏向于图像识别。

懵懵懂懂的我在导师和各位老师的推荐下购买了相关的书籍，可想而知，作为一名年龄大的“小白”，我根本看不懂那些书，也根本不会Python语言。

第一学期课程被安排的满满当当，也成了我迟迟没有进行学习的理由。

“新冠疫情”来的太突然，导致直到今天北京的高校也还没有正常开学。

春节前离开学校的时候根本没有带回电脑，只带回了一本书《深度学习入门-基于Python的理论与实现》。