深度学习算法

1对深度学习的国内外研究现状值得一看；2讲了神经网络和卷积神经网络的基础知识；3深度学习在车标上的应用基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究摘要深度学习（ＤＬ，ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）是计算机科学机器学习（ＭＬ，ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标一人工智能（ＡＩ，ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。它在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。将深度学习与各种实际应用研究相结合也是一项很重要的工作。本文整理和总结了国内外关于深度学习的发展历程和最新的研究成果，对人工神经网络及经典的卷积神经网络所涉及到

人工智能过河问题算法深度优先算法&&A星算法

野人过河问题算法分析

野人过河问题属于人工智能学科中的一个经典问题，问题描述如下： 有

三个牧师（也有的翻译为传教士）和三个野人过河，只有一条能装下两个人的船，

在河的任何一方或者船上，如果野人的人数大于牧师的人数，那么牧师就会有危

险. 你能不能找出一种安全的渡河方法呢？

一、算法分析

先来看看问题的初始状态和目标状态，假设和分为甲岸和乙岸：

初始状态：甲岸，3野人，3牧师；

乙岸，0野人，0牧师；

船停在甲岸，船上有0个人；

目标状态：甲岸，0野人，0牧师；

乙岸，3野人，3牧师；

船停在乙岸，船上有0个人；

整个问题就抽象成了怎样从初始状态经中间的一系列状态达到目标状

态。问题状态的改变是通过划船渡河来引发的，所以合理的渡河操作就成了通常

所说的算符，根据题目要求，可以得出以下5个算符（按照渡船方向的不同，也

可以理解为10个算符）：

渡1野人、渡1牧师、渡1野人1牧师、渡2野人、渡2牧师

算符知道以后，剩下的核心问题就是搜索方法了，本文采用深度优先搜

索，通过一个FindNext(…)函数找出下一步可以进行的渡河操作中的最优操作，

如果没有找到则返回其父节点，看看是否有其它兄弟节点可以扩展，然后用

Process(…)函数递规调用F

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深度学习--深度信念网络（Deep Belief Network）

概述

深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。下面的图片展示的是用 DBN 识别手写数字：

图 1 用深度信念网络识别手写数字。图中右下角是待识别数字的黑白位图，它的上方有三层隐性神经元。每一个黑色矩形代表一层神经元，白点代表处于开启状态的神经元，黑色代表处于关闭状态的神经元。注意顶层神经元的左下方即使别结果，与画面左上角的对应表比对，得知这个 DBN 正确地识别了该数字。

下面是展示了一个学习了大量英文维基百科文章的 DBN 所生成的自然语言段落：

1

In 1974 Northern Denver had been overshadowed by CNL, and several Irish intelligence agencies in the Mediterranean region. However, on th

深度学习--深度信念网络（Deep Belief Network）

概述

深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。下面的图片展示的是用 DBN 识别手写数字：

图 1 用深度信念网络识别手写数字。图中右下角是待识别数字的黑白位图，它的上方有三层隐性神经元。每一个黑色矩形代表一层神经元，白点代表处于开启状态的神经元，黑色代表处于关闭状态的神经元。注意顶层神经元的左下方即使别结果，与画面左上角的对应表比对，得知这个 DBN 正确地识别了该数字。

下面是展示了一个学习了大量英文维基百科文章的 DBN 所生成的自然语言段落：

1

In 1974 Northern Denver had been overshadowed by CNL, and several Irish intelligence agencies in the Mediterranean region. However, on th

课题推进方案

深圳市福田区外国语侨香学校

一.什么是深度学习？

深度学习，主要是指向学生的学习内容、学习行为、过程 ? 以及学习结果。当然，学生不是孤立的，学生与教师是一对概念，因此,学生的深度学习一定是在教师的引导下进行的.要有学生的深度学习，必先有教师对教学的深度设计。 教是为学服务的，“学”是“教”的目的。

二、深度学习的性质

主动的、有意义的、学生自主操作内容、参与教学过程 ? 的。

三、深度学习的特征 如何判断发生了深度学习? 1、联想与结构

能够根据当前的学习活动去调动、激活以往的知识经验,以融会贯通的方式对学习内容进行组织，建构出自己的知识结构.全身心（思维、情感、态度、感知觉）投入到挑战性的学习活动中，体验挑战成功的成就感。“探索”、“发现”、“经历”知识的形成过程，体会学科的思想方法与他人（教师、同学）展开积极的合作与沟通，体会合作在学习中的价值与意义。体会学科的价值、学习活动的意义以及个人在学习活动中的成长本质与变式。能够抓住教学内容的关键特征，全面把握学科知识的本质联系。学生能够举一反三，列出正反例（如标

准正例、非标准正例、反例）来说明学科知识的本质迁移与应用。能够将所学内容迁移到新情境中，能够综合应

首先发几个高钾血症的心电图！ 尖峰

QRS增宽

K7.8时

钙治疗后

高钾血症深度学习 Hyperkalemia David Garth, MD

http://emedicine.medscape.com/article/766479-overview 背景

高血钾症是一种潜在威胁生命的疾病，可很难诊断，因为缺乏鲜明的症状和体征。医生必须迅速考虑处于高钾血症危险之中患者的这一疾病的进程。因为高血钾可导致猝死型心律失常，故建议高血钾者需要立即心电图，以确定是否存在电解质不平衡的心电图迹象。 病理生理

钾离子是体内一种主要的离子。近98 ％的钾离子在细胞内，其浓度梯度的维持依赖于由钠和钾激活的三磷酸腺苷酶（的Na + / K + - ATP酶）泵功能。细胞内外钾离子的比率是决定细胞膜电位的重要决定因素。细胞外钾水平小的变化即对心血管和神经系统的功能有很大影响，。正常钾水平是3.5-5.0毫克当量/ L，全身钾储存大约50毫克当量/千克（ 3500毫克当量在70公斤的人） 。

即刻钾水平受细胞内外交换的控制。这种交换主要有Na-K泵控制,而该泵受胰岛素和β2受体控制。GI摄入和肾钾排泌的平衡导致长期的钾平衡 高钾血症定义为钾水平≧5.5 mE

1 遗传算法步骤

1 根据具体问题选择编码方式，随机产生初始种群，个体数目一定，每个个体表现为染色体的基因编码

2 选择合适的适应度函数，计算并评价群体中各个体的适应。

3 选择(selection)。根据各个个体的适应度，按照一定的规则或方法，从当前群体中选择出一些优良的个体遗传到下一代群体

4 交叉(crossover)。将选择过后的群体内的各个个体随机搭配成对，对每一对个体，以一定概率(交叉概率)交换它们中的部分基因。

5 变异(mutation)。对交叉过后的群体中的每一个个体，以某个概率(称为变异概率)改n 变某一个或某一些基因位上的基因值为其他的等位基因

6 终止条件判断。若满足终止条件，则以进化过程中得到的具有最大适应度的个体作为最优解输出，终止运算。否则，迭代执行Step2 至Step5。

适应度是评价群体中染色体个体好坏的标准，是算法进化的驱动力，是自然选择的唯一依据，改变种群结构的操作皆通过适应度函数来控制。在遗传算法中，以个体适应度的大小来确定该个体被遗传到下一代群体中的概率。个体的适应度越大，被遗传到下一代的概率就越大，相反，被遗传到下一代的概率就越小。

1 [a,b,c]=gaopt(bound,fun)其中，b

深度学习与传统机器学习： 选择最适合的方法

简介术语您的项目您的数据您的硬件结束语算法猜想：问答专区深度学习与传统机器学习：选择最适合的方法

347263552

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深度学习与传统机器学习：选择最适合的方法 | 3放眼互联网，关于 AI 、深度学习和机器学习重要性的文章随处可见。 身为工程师或研究人员，务必充分利用这项新兴技术的优势，那么究 竟从何处入手呢？ 在本电子书中，我们将探讨深度学习方法与传统机器学习方法之间的主要区别，帮助您确定初期工作重点。我们从三个角度来说明应当从机器学习还是深度学习（您的项目、数据和硬件）着手开展工作，而后通过案例研究陈述可以综合运用二者的时机。 本电子书假设读者对 AI 技术具有基本了解，并会讨论选择优先算法的过程中需要考虑的注意事项。有关应用这些技术的简介，请参见 MATLAB 机器学习和 MATLAB 深度学习简介。

简介

术语

AI ：人工智能 (AI) 是一种计算机系统，经过训练后可以感知环境、做出决策及采取行动。 机器学习：构建自动根据数据开展学习的模型的技术。在本电子书中，我们使用机器学习作为“传统机器学习”的简写形式 — 在传统机器学习工作流程中，你手动选择要使用的相关特征并训练模型。

当我们提到机器学习时