深度学习在科学计算中获得了巨大的流行度，其算法被广泛用于解决复杂问题的行业。所有的深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。本教程探讨了基本的人工神经网络以及深度学习算法是如何工作的，以模仿人脑。
一、什么是深度学习？
深度学习使用人工神经网络对大量数据执行复杂的计算。它是一种基于人脑结构和功能的机器学习类型。深度学习算法通过从示例中学习来训练机器。医疗保健、电子商务、娱乐和广告等行业通常使用深度学习。定义神经网络 神经网络的结构类似于人脑，由人工神经元组成，也称为节点。这些节点并排堆叠在三层中：
1.The input layer
2.The hidden layer(s)
3.The output layer
数据以输入的形式为每个节点提供信息。节点将输入与随机权重相乘，进行计算，并加上偏差。最后，应用非线性函数，也称为激活函数，以确定哪个神经元被激活。
深度学习算法如何工作？ 深度学习算法具有自学习表示的特性，它们依赖于模仿大脑计算信息方式的人工神经网络（ANN）。在训练过程中，算法利用输入分布中的未知元素来提取特征、对对象进行分组，并发现有用的数据模式。就像训练机器进行自我学习一样，这一切都在多个层次上发生，使用算法来构建模型。
深度学习模型使用多种算法。虽然没有一种网络被认为是完美的，但有些算法更适合执行特定任务。为了选择正确的算法，最好对所有主要算法有一个扎实的理解。
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二、2024年最热门的10个深度学习算法
1.卷积神经网络 (CNNs)
CNN是一种处理像图像这样的结构化网格数据的深度学习算法。它们在图像分类、目标检测和面部识别任务中取得了成功。
工作原理 卷积层：这一层将一组过滤器（核）应用于输入图像，每个过滤器在图像上滑动（卷积），以产生特征图。这有助于检测诸如边缘、纹理和模式等各种特征。 池化层：这一层减少特征图的维度，同时保留最核心的信息。常见的类型包括最大池化和平均池化。 全连接层：经过几个卷积和池化层后，输出被展平并输入到一个或多个全连接（密集）层，最终在输出层做出最终的分类或预测。
2.循环神经网络 (RNNs)
RNN旨在识别数据序列中的模式，如时间序列或自然语言。它们保持一个隐藏状态，用于捕获有关先前输入的信息。
工作原理 隐藏状态：在每个时间步骤，隐藏状态根据当前输入和先前的隐藏状态进行更新。这允许网络保持对过去输入的记忆。 输出：隐藏状态在每个时间步骤生成一个输出。网络使用通过时间的反向传播（BPTT）进行训练，以最小化预测误差。
3.长短期记忆网络 (LSTMs)
LSTM是一种特殊类型的RNN，能够学习长期依赖关系。它们旨在避免长期依赖问题，使它们更有效地用于语音识别和时间序列预测等任务。
工作原理 细胞状态：LSTM有一个细胞状态，贯穿整个序列，并可以在许多步骤中携带信息。 门控：三个门（输入、遗忘和输出）控制信息流： 输入门：决定当前输入中哪些信息应该更新到细胞状态。 遗忘门：决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃。 输出门：根据细胞状态控制应该输出的信息。
4.生成对抗网络 (GANs)
GAN通过在竞争环境中训练两个神经网络来生成真实数据。它们已被用于创建逼真的图像、视频和音频。
工作原理 生成器网络：从随机噪声中创建假数据。 鉴别器网络：评估数据的真实性，区分真实数据和假数据。 训练过程：生成器和鉴别器同时训练。生成器试图通过生成更好的假数据来欺骗鉴别器，而鉴别器则试图更好地检测伪造数据。这种对抗性过程导致生成器产生越来越真实的数据。
5.变换器网络
变换器是许多现代自然语言处理（NLP）模型的基础。它们使用自注意力机制处理输入数据，允许并行化并改善对长距离依赖的处理。
工作原理 自注意力机制：该机制计算输入中每一部分相对于其他部分的重要性，使模型能够以不同的方式权衡句子中不同单词的重要性。 位置编码：由于自注意力本质上不捕获序列顺序，因此添加了关于序列中单词位置的信息。 编码器-解码器架构：由处理输入序列的编码器和生成输出序列的解码器组成。每个都由多层自注意力和前馈网络组成。
6.自编码器
自编码器是无监督学习模型，用于数据压缩、去噪和特征学习等任务。它们学习将数据编码成低维表示，然后将其解码回原始数据。
工作原理 编码器：将输入数据映射到低维潜在空间表示。 潜在空间：表示输入数据的压缩版本。 解码器：从潜在表示重建输入数据。 训练：网络最小化输入和重建输出之间的差异。
7.深度信念网络 (DBNs)
DBN是由多层随机潜在变量组成的生成模型。它们用于特征提取和降维。
工作原理 逐层训练：DBN以贪婪的方式逐层训练。每层作为受限玻尔兹曼机（RBM）进行训练，学习重建其输入。 微调：在预训练层之后，可以使用反向传播对整个网络进行微调，以适应特定任务。
8.深度Q网络 (DQNs)
DQN结合了深度学习和Q学习，一种强化学习算法，以处理具有高维状态空间的环境。它们已成功应用于玩视频游戏和控制机器人等任务。
工作原理 Q学习：使用Q表来表示在给定状态下采取行动的价值。 深度神经网络：用神经网络替换Q表，近似给定状态下不同行动的Q值。 经验回放：在重放缓冲区中存储过去的经验，并从中采样，以打破连续经验之间的相关性，提高训练稳定性。 目标网络：一个单独的网络，更新延迟以稳定训练。
9.变分自编码器 (VAEs)
VAE是使用变分推断生成与训练数据相似的新数据点的生成模型。它们用于生成任务和异常检测。
工作原理 编码器：将输入数据映射到潜在空间中的概率分布。 潜在空间采样：从潜在空间分布中采样，以在生成的数据中引入变异性。 解码器：从采样的潜在表示生成数据。 训练：这种方法结合了重建损失和正则化项，以鼓励潜在空间遵循标准正态分布。
10.图神经网络 (GNNs)
GNN将神经网络推广到图结构数据。它们用于社交网络分析、分子结构分析和推荐系统。
工作原理 图表示：节点表示实体，边表示实体之间的关系。 消息传递：节点从邻居聚合信息以更新它们的表示。这个过程可以重复多次。 读出函数：消息传递后，读出函数聚合节点表示以产生图级表示，用于分类或回归等任务。
随着我们进入2024年，深度学习领域不断发展，涌现出创新的算法，推动了机器能力的边界。从卷积神经网络（CNNs）的图像识别能力到变换器网络的变革性能力，这前10个深度学习算法处于技术进步的最前沿。无论您是深入自然语言处理、生成模型还是强化学习，这些算法都提供了强大的工具，以解决各个领域的复杂问题。
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