深度學(xué)習(xí)理論實踐理論部分:人工智能概覽人工智能，機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系：人工智能：機器展現(xiàn)的人類智能機器學(xué)習(xí)：計算機利用已有的數(shù)據(jù)(經(jīng)驗)，得出了某種模型，并利用此模型來預(yù)測未來的一種方法。深度學(xué)習(xí)：實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)手段，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來。人工智能的歷史與發(fā)展早期歷史：圖靈測試與符號AI圖靈測試圖靈測試是由英國數(shù)學(xué)家阿蘭·圖靈在1950年提出的一種用于判斷機器是否具有智能的方法。圖靈測試的核心思想是，如果一臺機器能在文字交流中表現(xiàn)得與人類無異，那么它就可以被認為是具有智能的。測試的具體形式如下：測試參與者：包括一位人類詢問者、一位人類受試者和一臺機器受試者。測試過程：詢問者通過鍵盤與人類受試者和機器受試者進行文字交流，但看不到他們的外貌。詢問者的任務(wù)是通過提問來判斷與其交流的是人類還是機器。結(jié)果判定：如果詢問者無法可靠地區(qū)分人類受試者和機器受試者，則認為機器通過了圖靈測試。符號AI符號AI，也被稱為符號主義或邏輯主義，是人工智能領(lǐng)域的一種早期方法。符號AI的核心理念是使用符號和規(guī)則來表示知識和推理過程。符號AI系統(tǒng)主要包括以下幾個部分：知識庫：存儲關(guān)于問題領(lǐng)域的知識，包括事實、規(guī)則和概念。推理引擎：使用邏輯規(guī)則從知識庫中提取信息并進行推理，以解決問題或回答查詢。用戶界面：與用戶進行交互，接受輸入并展示推理結(jié)果。符號AI的一個典型應(yīng)用是專家系統(tǒng)，這些系統(tǒng)使用領(lǐng)域?qū)＜业闹R來模擬專家的決策過程。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域的專家系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生進行診斷和治療方案的選擇。人工智能的發(fā)展寒冬第一次AI寒冬（1974-1980）：50-60年代，AI研究初見成效，出現(xiàn)了很多早期的AI程序，如圖靈測試、邏輯理論家等。技術(shù)瓶頸：計算機硬件的性能不足，無法支持復(fù)雜AI算法。依賴于符號主義和邏輯推理，缺乏處理不確定性和動態(tài)環(huán)境能力。過高的期望和資金短缺：對AI的前景過于樂觀，期望AI能夠很快達到人類智能水平。實際應(yīng)用效果遠未達到預(yù)期，導(dǎo)致公眾和投資者的失望。資金支持減少，許多研究項目被迫中止。技術(shù)手段：符號AI，感知機模型，不能解決XOR問題。第二次AI寒冬（1987-1993）：80年代，專家系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用引發(fā)了新一輪的AI熱潮，許多公司和政府機構(gòu)投入大量資金開發(fā)專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)的局限性：依賴于預(yù)定義規(guī)則，難以處理動態(tài)變化的環(huán)境和大量數(shù)據(jù)。構(gòu)建和維護知識庫的成本高昂，知識獲取過程復(fù)雜且耗時。市場飽和和經(jīng)濟因素：市場飽和，實際應(yīng)用效果不理想，導(dǎo)致企業(yè)對AI技術(shù)的信心下降。經(jīng)濟衰退導(dǎo)致企業(yè)減少對AI項目的投資。新技術(shù)的挑戰(zhàn)：隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)面臨基于統(tǒng)計和概率方法的新興技術(shù)挑戰(zhàn)，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。技術(shù)手段：基于規(guī)則和知識庫的AI系統(tǒng)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：一種基于概率圖模型的方法，用于處理不確定性。第三次AI寒冬（2000年初）：90年代后期，AI領(lǐng)域出現(xiàn)了一些新的研究方向，如機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是深度學(xué)習(xí)的早期探索。技術(shù)實現(xiàn)的困難：早期的深度學(xué)習(xí)算法（如多層感知機）在實際應(yīng)用中效果不佳，訓(xùn)練過程困難且時間長。數(shù)據(jù)和計算資源的匱乏限制了復(fù)雜AI模型的發(fā)展。泡沫破滅：互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅導(dǎo)致科技公司的大量倒閉，投資者對新技術(shù)的熱情減退，AI領(lǐng)域也受到影響。缺乏標志性突破：雖然理論上有很多進展，但缺乏實際應(yīng)用的成功案例來推動AI技術(shù)的普及和投資。技術(shù)手段：早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：如多層感知機（MLP），存在訓(xùn)練困難和過擬合問題。統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法：如支持向量機（SVM）和決策樹，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時效果有限。21世紀：機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)時代21世紀以來，人工智能領(lǐng)域迎來了新的發(fā)展高峰，主要得益于機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展。####主要原因計算能力的提升：

-隨著摩爾定律的推進，計算機硬件性能大幅提升，尤其是GPU（圖形處理單元）的出現(xiàn)和普及，為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜模型訓(xùn)練提供了強大的計算能力。

-云計算的興起，使得大規(guī)模計算資源的獲取更加便捷和經(jīng)濟。大數(shù)據(jù)的爆發(fā)：

-互聯(lián)網(wǎng)、移動設(shè)備、社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的普及，帶來了前所未有的數(shù)據(jù)爆發(fā)。

-數(shù)據(jù)量的激增為機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供了豐富的資源，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法成為可能。算法的突破：

-深度學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的出現(xiàn)和改進，使得復(fù)雜任務(wù)（如圖像識別和自然語言處理）取得了突破性進展。

-其他機器學(xué)習(xí)算法如支持向量機（SVM）、隨機森林、梯度提升樹（GBM）等也得到了廣泛應(yīng)用和優(yōu)化。開源生態(tài)系統(tǒng)的繁榮：

-各種機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）的開源，降低了技術(shù)門檻，促進了技術(shù)的普及和應(yīng)用。

-大量開源數(shù)據(jù)集和工具的出現(xiàn)，使得研究者和開發(fā)者可以方便地進行實驗和開發(fā)。21世紀：機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)時代####技術(shù)手段1.機器學(xué)習(xí)算法：

-監(jiān)督學(xué)習(xí)：包括回歸、分類等算法，如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、決策樹、隨機森林等。

-無監(jiān)督學(xué)習(xí)：包括聚類和降維等算法，如K均值聚類、主成分分析（PCA）等。

-半監(jiān)督學(xué)習(xí)：結(jié)合少量標注數(shù)據(jù)和大量未標注數(shù)據(jù)，提高模型性能。2.深度學(xué)習(xí)算法：

-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：用于圖像識別、目標檢測等任務(wù)。代表性模型包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等。

-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：用于處理序列數(shù)據(jù)，如時間序列預(yù)測、自然語言處理等。代表性模型包括LSTM、GRU等。

-生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：用于生成高質(zhì)量的圖像、文本等。代表性模型包括DCGAN、CycleGAN等。

-注意力機制與Transformer：Transformer模型通過注意力機制處理序列數(shù)據(jù)，極大提升了自然語言處理的效果。代表性應(yīng)用包括BERT、GPT系列模型等。3.大數(shù)據(jù)技術(shù)：

-數(shù)據(jù)存儲和處理：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)（如HDFS、MapReduce）、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架。

-分布式數(shù)據(jù)庫：如HBase、Cassandra、MongoDB等，支持海量數(shù)據(jù)的高效存儲和檢索。

-數(shù)據(jù)流處理：如ApacheKafka、Flink等，支持實時數(shù)據(jù)處理。21世紀：機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)時代####關(guān)鍵應(yīng)用1.圖像識別與處理：

-人臉識別：用于安防、支付、社交媒體等領(lǐng)域。

-自動駕駛：利用計算機視覺技術(shù)，識別道路標志、行人、車輛等。2.自然語言處理：

-機器翻譯：如GoogleTranslate，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行高質(zhì)量翻譯。

-語音識別：如Siri、GoogleAssistant，通過語音交互提供智能服務(wù)。

-文本生成：如GPT-3，用于生成高質(zhì)量的自然語言文本。3.推薦系統(tǒng)：

-電商平臺：如亞馬遜、淘寶，通過分析用戶行為推薦商品。

-流媒體平臺：如Netflix、YouTube，根據(jù)用戶觀看歷史推薦影片和視頻。4.金融科技：

-風(fēng)控系統(tǒng)：利用機器學(xué)習(xí)模型評估信用風(fēng)險，防范欺詐行為。

-量化交易：通過分析市場數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，制定交易策略。5.醫(yī)療健康：

-疾病預(yù)測與診斷：通過分析患者數(shù)據(jù)，預(yù)測疾病風(fēng)險，輔助醫(yī)生診斷。

-個性化治療：根據(jù)患者的基因數(shù)據(jù)和病史，制定個性化的治療方案。6.農(nóng)業(yè)技術(shù)：

-作物監(jiān)測：利用機器學(xué)習(xí)和傳感器技術(shù)監(jiān)測作物健康狀況，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

-精準農(nóng)業(yè)：通過分析土壤、天氣和作物數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精準施肥和灌溉，提高產(chǎn)量和資源利用效率。7.智能客服：

-聊天機器人：如ChatGPT，通過自然語言處理技術(shù)，提供自動化的客戶服務(wù)和支持，提升用戶體驗。

-語音助手：如AmazonAlexa，使用語音識別和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，提供智能家庭管理和信息查詢服務(wù)。8.網(wǎng)絡(luò)安全：

-威脅檢測：利用機器學(xué)習(xí)算法分析網(wǎng)絡(luò)流量，檢測和預(yù)防網(wǎng)絡(luò)攻擊和入侵。

-用戶行為分析：通過監(jiān)控和分析用戶行為，識別異?；顒樱乐箶?shù)據(jù)泄露和欺詐行為。9.自動駕駛：

-環(huán)境感知：利用多傳感器融合技術(shù)，包括攝像頭、雷達和激光雷達，實時感知周圍環(huán)境，檢測和識別道路標志、行人、車輛等障礙物。

-路徑規(guī)劃：基于實時環(huán)境數(shù)據(jù)和地圖信息，使用機器學(xué)習(xí)算法和優(yōu)化技術(shù)生成安全高效的駕駛路徑。

-決策與控制：通過機器學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)算法，在復(fù)雜道路條件下進行決策和控制，如變道、超車、停車等操作，確保車輛的安全和順暢行駛。國內(nèi)外知名人工智能企業(yè)榜單AIHistory.svg()機器學(xué)習(xí)界的執(zhí)牛耳者GeoffreyHinton：多倫多大學(xué)教授，GoogleBrain團隊成員，被譽為“深度學(xué)習(xí)之父”，在反向傳播算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面做出了開創(chuàng)性的工作。2018年圖靈獎獲得者。YannLeCun（楊立昆）：紐約大學(xué)教授，F(xiàn)acebookAI研究院的首席AI科學(xué)家。他是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的先驅(qū)之一，對深度學(xué)習(xí)的發(fā)展做出了巨大貢獻。2018年圖靈獎獲得者。YoshuaBengio：蒙特利爾大學(xué)教授，Mila（魁北克人工智能研究所）的科學(xué)總監(jiān)。主要研究領(lǐng)域包括深度學(xué)習(xí)和生成模型。2018年圖靈獎獲得者。JohnMcCarthy：斯坦福大學(xué)教授，被譽為“人工智能之父”，提出了“人工智能”這個術(shù)語，并開發(fā)了LISP編程語言。1971年圖靈獎獲得者。MarvinMinsky：麻省理工學(xué)院教授，人工智能研究的先驅(qū)，致力于研究人類認知和人工智能。1969年圖靈獎獲得者。Fei-FeiLi（李飛飛）：斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)教授，計算機視覺和ImageNet項目的領(lǐng)軍人物。她的研究推動了計算機視覺領(lǐng)域的進展，使得機器能夠更好地理解和處理圖像。AndrewNg（吳恩達）：斯坦福大學(xué)副教授，Coursera的聯(lián)合創(chuàng)始人。曾任百度首席科學(xué)家，領(lǐng)導(dǎo)百度大腦項目，在機器學(xué)習(xí)和在線教育領(lǐng)域做出了重要貢獻。IanGoodfellow：著名的機器學(xué)習(xí)研究員，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的發(fā)明者。他的研究在生成模型和安全機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有重要影響。IlyaSutskever：OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家，他在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域做出了重要貢獻。作為一名機器學(xué)習(xí)研究員，他參與了許多關(guān)鍵算法的開發(fā)，包括長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）。他曾在多倫多大學(xué)攻讀博士學(xué)位，導(dǎo)師是GeoffreyHinton。理論部分:平臺搭建參考資料:安裝—動手學(xué)深度學(xué)習(xí)LearningByDoing!邊學(xué)邊做！ImplementedwithPyTorch,NumPy/MXNet,TensorFlow,Jax,andPaddlePaddleAdoptedat500universitiesfrom70countries,BerkeleyStat157,StanfordCS329P,andMore深度學(xué)習(xí)NumPy:ThefundamentalpackageforscientificcomputingwithPython.PyTorch:Anopen-sourcemachinelearninglibrarydevelopedbyFacebook'sAIResearchlab(FAIR).BasedonTorch,veryfamousdeeplearningframeworkbeforeTensorFlow.It'swidelyusedforapplicationsindeeplearningandartificialintelligence.DiscussGroup.TensorFlow:Anopen-sourcemachinelearningandartificialintelligencelibrarydevelopedbytheGoogleBrainteam.Anend-to-endplatformformachinelearning.Jax:APythonlibraryforaccelerator-orientedarraycomputationandprogramtransformation,developedbyGoogle

forhigh-performancenumericalcomputingandlarge-scalemachinelearning.ItextendsNumPyandPythontoenableautomaticdifferentiation,optimization,andGPU/TPUacceleration.MXNet:Anopen-sourcedeeplearningframeworkdesignedtobeefficient,flexible,andportable.Itsupportstrainingandinferenceofdeepneuralnetworksacrossawiderangeofdevices,fromcloudinfrastructuretomobiledevices.AmazonWebServices(AWS)isaprominentcompanythatusesandsupportsApacheMXNetasadevelopmenttoolfordeeplearningprojects.Paddle(飛槳):Anopen-sourcedeeplearningplatformoriginatedfromindustrialpracticedevelopedbyBaidu.It'sdesignedtobeuser-friendly,flexible,andscalable,makingitsuitableforbothresearchandindustrialapplications,dedicatedtofacilitatinginnovationsandapplicationsofdeeplearning.installminiconda

https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/

curl/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe-ominiconda.exe

start/wait""miniconda.exe/S

delminiconda.exe

Afterinstalling,openthe“AnacondaPrompt(miniconda3)”programtouseMiniconda3.

ForthePowershellversion,use“AnacondaPowershellPrompt(miniconda3)”.

Testyourinstallationbyrunning"condalist".

Ifcondahasbeeninstalledcorrectly,alistofinstalledpackagesappears.Checkthepythonversion.

piplist

installpytorch:

pipinstalltorch==2.0.0torchvision==0.15.1

(iferrortrypipinstalltorchtorchvision)(theninstallback)

pipinstalld2l==1.0.3

iffollowingerror:AttributeError:module'pkgutil'hasnoattribute'ImpImporter’

trytostepdownthepythonversionto3.11.5viacommand:

condainstallpython==3.11.5

installMXNET#ForWindowsusers

ForGPUCUDA

pipinstallmxnet-cu112==1.9.1-fhttps://dist.mxnet.io/python

ForCPU

pipinstallmxnet==1.9.1

ERROR:Nomatchingdistributionfoundformxnet==1.9.1

pipinstallmxnet-fhttps://dist.mxnet.io/python/cpu

Successfullyinstalledgraphviz-0.20.1mxnet-1.8.0JAX

#GPU

pipinstall"jax[cuda11_pip]==0.4.13"-f/jax-releases/jax_cuda_releases.htmlflax==0.7.0

#CPU

pipinstall"jax[cpu]==0.4.13"flax==0.7.0--timeout10000

TENSORFLOW

pipinstalltensorflow==2.12.0tensorflow-probability==0.20.0

Installd2l

pipinstalld2l==1.0.3

PADDLE

python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.3.2.post112-f/whl/linux/mkl/avx/stable.html

python-mpipinstallpaddlepaddle==2.3.2-i/simple

pipinstalld2l==0.17.6

python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.5.2.post102-f/whl/windows/mkl/avx/stable.html

downloadthenotebookssothatyoucanruneachofthebook’scodeblocks

jupyternotebook理論部分:深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)概念介紹深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)算法總結(jié)深度學(xué)習(xí)概念介紹：什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域，主要關(guān)注使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)和表示數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)通過多個抽象層次（或稱為“深度”）來逐步提取數(shù)據(jù)的特征，使得模型能夠從大量的原始數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)到復(fù)雜的模式和特征。核心概念：1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，靈感來自于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個層次的神經(jīng)元（節(jié)點）組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。

-每個神經(jīng)元接收輸入信號，通過一個激活函數(shù)計算輸出，然后將結(jié)果傳遞給下一層的神經(jīng)元。2.多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

-深度學(xué)習(xí)中的“深度”指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱藏層的數(shù)量。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常只有一兩個隱藏層，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有幾十甚至上百個隱藏層。

-每一層都從前一層的輸出中學(xué)習(xí)特征，逐步抽象出更高層次的特征。3.激活函數(shù)：

-激活函數(shù)用于引入非線性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和表示復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。常見的激活函數(shù)包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。4.訓(xùn)練和優(yōu)化：

-訓(xùn)練過程通常采用反向傳播算法，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置來最小化損失函數(shù)。常用的優(yōu)化算法包括梯度下降、Adam等。

-數(shù)據(jù)集通常被劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗證集用于調(diào)整超參數(shù)，測試集用于評估模型性能。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域計算機視覺：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別與分類、目標檢測、圖像分割，人臉識別,圖像深度預(yù)測等任務(wù)中取得了顯著成果。應(yīng)用于自動駕駛、醫(yī)療圖像分析、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。自然語言處理：使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、變壓器（Transformer）等模型處理文本數(shù)據(jù)。應(yīng)用于機器翻譯、情感分析、語音識別、文本生成、聊天機器人等領(lǐng)域。

文圖語音視頻等多模態(tài)：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和變分自編碼器（VAE）用于生成逼真的圖像、文本和音頻。應(yīng)用于圖像生成、風(fēng)格轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)增強等領(lǐng)域。文生文，圖生文，文生圖，文生視頻，圖生視頻，化身數(shù)字人。醫(yī)療保健，金融服務(wù)，農(nóng)業(yè)工業(yè)制造業(yè)，零售和電子商務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)，航空航天，自動駕駛，機器人無人機，藝術(shù)創(chuàng)作，幾乎每個行業(yè)！深度學(xué)習(xí)算法總結(jié)-近40年線性回歸與Softmax回歸多層感知機(MLP)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)注意力機制（Attention)編碼器-解碼器架構(gòu)（Encoder-Decoder)Transformer模型線性回歸與Softmax回歸線性回歸與Softmax回歸TheImageClassificationDatasetMNISTdataset,ImageNetdataset,Fashion-MNISTdatasetFashion-MNIST由10個類別的圖像組成，每個類別由訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（traindataset）中的6000張圖像和測試數(shù)據(jù)集（testdataset）中的1000張圖像組成。因此，訓(xùn)練集和測試集分別包含60000和10000張圖像。測試數(shù)據(jù)集不會用于訓(xùn)練，只用于評估模型性能。Fashion-MNIST中包含的10個類別，分別為t-shirt（T恤）trouser（褲子）pullover（套衫）dress（連衣裙）coat（外套）sandal（涼鞋）shirt（襯衫）sneaker（運動鞋）bag（包）和ankleboot（短靴）softmax回歸的簡潔實現(xiàn)（code）Project1:來自單細胞基因表達數(shù)據(jù)庫GEO中的代號GSE138852這個阿茨海默癥數(shù)據(jù)集：/geo/query/acc.cgi?acc=GSE138852文章：Asingle-cellatlasofentorhinalcortexfromindividualswithAlzheimer’sdiseaserevealscell-type-specificgeneexpressionregulation數(shù)據(jù)：需求1：對數(shù)據(jù)做初步分析，結(jié)合兩個文件對cellType做降維可視化展現(xiàn)需求2：設(shè)計一個深度學(xué)習(xí)模型對cellType來做分類，分析效果，如何提高需求3：SupplementaryfileSizeDownloadFiletype/resourceGSE138852_counts.csv.gz11.9Mb(ftp)(http)CSVGSE138852_covariates.csv.gz84.8Kb(ftp)(http)CSVProject1:Step1:數(shù)據(jù)分析和清洗《基因表達矩陣數(shù)據(jù)觀察》Project1:Step1:數(shù)據(jù)分析和清洗《基因表達矩陣數(shù)據(jù)觀察》Project1:Step1:數(shù)據(jù)分析和清洗《基因表達矩陣數(shù)據(jù)觀察》卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):LeNet（code）

(LeCun

etal.,1998)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):AlexNet,(2012Krizhevsky

et)LeNet發(fā)表時間：1998年。設(shè)計者：YannLeCun。主要應(yīng)用：手寫數(shù)字識別（尤其是MNIST數(shù)據(jù)集）。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：層數(shù)較少：通常包括兩個卷積層（C1和C3），兩個子采樣（池化）層（S2和S4）以及兩個全連接層。特征圖數(shù)量較少：第一個卷積層產(chǎn)生6個特征圖，第二個卷積層產(chǎn)生16個特征圖。參數(shù)較少：參數(shù)總數(shù)相對較少，適合當(dāng)時的計算資源。AlexNet發(fā)表時間：2012年。設(shè)計者：AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton。主要應(yīng)用：在ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）上的圖像分類。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：層數(shù)更多：包括五個卷積層和三個全連接層，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比LeNet復(fù)雜得多。特征圖數(shù)量更多：在不同層中使用了多達96個和256個特征圖。參數(shù)數(shù)量龐大：總計約6000萬個參數(shù)，對計算資源的需求相當(dāng)高。使用ReLU激活函數(shù)：這是首次在CNN中大規(guī)模使用ReLU激活函數(shù)，以解決梯度消失問題，加速網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。使用Dropout技術(shù)：為了減少過擬合，AlexNet中在全連接層使用了Dropout技術(shù)。局部響應(yīng)歸一化：在某些卷積層后應(yīng)用局部響應(yīng)歸一化（LRN），這有助于提高泛化能力。主要區(qū)別規(guī)模和復(fù)雜度：AlexNet的規(guī)模和復(fù)雜度遠超LeNet，這使其能夠處理更大規(guī)模和更復(fù)雜的圖像識別任務(wù)。技術(shù)創(chuàng)新：AlexNet引入了多項新技術(shù)（如ReLU、Dropout和LRN），這些在LeNet中未被采用。性能：由于更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和新技術(shù)的使用，AlexNet在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集（如ImageNet）上的性能遠超LeNet。應(yīng)用領(lǐng)域：LeNet主要用于簡單的手寫數(shù)字識別，而AlexNet能夠有效處理成千上萬類別的復(fù)雜圖像分類問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):VGG（2014）,NiN（2013）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):GoogLeNet（2014）,ResNet（2015）VGG(VisualGeometryGroup,2014)特點:VGG網(wǎng)絡(luò)由牛津大學(xué)的VisualGeometryGroup提出，其主要特點是使用非常深的網(wǎng)絡(luò)（例如VGG16有16層，VGG19有19層），所有卷積層使用3x3的小卷積核，池化層使用2x2的最大池化。優(yōu)勢:結(jié)構(gòu)簡單，容易理解和實現(xiàn)。深度使其有較強的特征提取能力。缺點:參數(shù)量大，計算量高，訓(xùn)練時間長。2.NiN(NetworkinNetwork,2013)特點:NiN由MinLin等人提出，采用了"網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)"的概念，即在卷積層后面加入1x1卷積層，用于增加模型的非線性表達能力和減少參數(shù)量。優(yōu)勢:通過1x1卷積減少參數(shù)量，提升模