深度学习--深度信念网络(Deep Belief Network)

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：

In 1974 Northern Denver had been overshadowed by CNL, and several Irish intelligence agencies in the Mediterranean region. However, on the Victoria, Kings Hebrew stated that Charles decided to escape during an

alliance. The mansion house was completed in 1882, the second in its bridge are omitted, while closing is the proton reticulum composed below it aims, such that it is the blurring of appearing on any well-paid type of box printer.

DBN 由多层神经元构成，这些神经元又分为显性神经元和隐性神经元（以下简称显元和隐元）。显元用于接受输入，隐元用于提取特征。因此隐元也有个别名，叫特征检测器 (feature detectors)。最顶上的两层间的连接是无向的，组成联合内存 (associative memory)。较低的其他层之间有连接上下的有向连接。最底层代表了数据向量 (data vectors)，每一个神经元代表数据向量的一维。

DBN 的组成元件是受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines, RBM)。训练DBN 的过程是一层一层地进行的。在每一层中，用数据向量来推断隐层，再把这一隐层当作下一层(高一层) 的数据向量。

受限玻尔兹曼机

如前所述，RBM 是DBN 的组成元件。事实上，每一个RBM 都可以单独用作聚类器。

RBM 只有两层神经元，一层叫做显层(visible layer)，由显元 (visible units) 组成，用于输入训练数据。另一层叫做隐层 (Hidden layer)，相应地，由隐元 (hidden units) 组成，用作特征检测器 (feature detectors)。

图 2 受限玻尔兹曼机的结构。图中的较上一层神经元组成隐层，较下的神经元组成显元。每一层都可以用一个向量来表示，每一维表示每个神经元。注意这两

层间的对称(双向) 连接。

神经元之间的条件独立性

应注意到，显层和隐层内部的神经元都没有互连，只有层间的神经元有对称的连接线。这样的好处是，在给定所有显元的值的情况下，每一个隐元取什么值是互不相关的。也就是说，

同样，在给定隐层时，所有显元的取值也互不相关：

有了这个重要性质，我们在计算每个神经元的取值情况时就不必每次计算一个，而是同时并行地计算整层神经元。

使用RBM 的过程

假设我们现在已经得到一个训练好的RBM，每个隐元与显元间的权重用矩阵W表示，且：

其中Wij代表从第i个显元到第j个隐元的权重，M代表显元的个数，N代表

隐元的个数。那么，当我们把一条新来的数据附给(clamp to) 显层后，RBM 将会依照权值W来决定开启或关闭隐元。具体的操作如下：

首先，将每个隐元的激励值(activation) 计算出来：

注意，这里用到了前面提到的神经元之间的条件独立性。

然后，将每个隐元的激励值都用S 形函数进行标准化，变成它们处于开启

状 (用 1 表示) 的概率值：

此处的S 形函数我们采用的是Logistic 函数：

至此，每个隐元hj开启的概率被计算出来了。其处于关闭状态(用0 表示) 的概率自然也就是

那么到底这个元开启还是关闭，我们需要将开启的概率与一个从0, 1 均匀分布中抽取的随机值

进行如下比较

然后开启或关闭相应的隐元。

给定隐层，计算显层的方法是一样的。

训练RBM

RBM 的训练过程，实际上是求出一个最能产生训练样本的概率分布。也就是说，要求一个分布，在这个分布里，训练样本的概率最大。由于这个分布的决定性因素在于权值W ，所以我们训练RBM 的目标就是寻找最佳的权值。为了保持读者的兴趣，这里我们不给出最大化对数似然函数的推导过程，直接说明如何训练RBM。

G. Hinton 提出了名为对比散度(Contrastive Divergence) 的学习算法。下面我们来详述它的具体过程。

我们沿用前文的符号记法。

算法1. 对比散度

对于训练集中的每一条记录

如此训练之后的RBM 就能较为准确地提取显层的特征，或者根据隐层所代表的特征还原显层了。

深度信念网络

前文我们已经介绍了RBM 的基本结构和其训练、使用过程，接下来我们介绍DBN 的相关内容。

DBN 是由多层RBM 组成的一个神经网络，它既可以被看作一个生成模型，也可以当作判别模型，其训练过程是：使用非监督贪婪逐层方法去预训练获得权值。

训练过程：

1. 首先充分训练第一个RBM；

2. 固定第一个RBM 的权重和偏移量，然后使用其隐性神经元的状态，作为第二个RBM 的输入向量；

3. 充分训练第二个RBM 后，将第二个RBM 堆叠在第一个RBM 的上方；

4. 重复以上三个步骤任意多次；

5. 如果训练集中的数据有标签，那么在顶层的RBM 训练时，这个RBM 的显层中除了显性神经元，还需要有代表分类标签的神经元，一起进行训练：a) 假设顶层RBM 的显层有500 个显性神经元，训练数据的分类一共分成了10 类；

b) 那么顶层RBM 的显层有510 个显性神经元，对每一训练训练数据，相应的标签神经元被打开设为1，而其他的则被关闭设为0。

6. DBN 被训练好后如下图：(示意)

图3 训练好的深度信念网络。图中的绿色部分就是在最顶层RBM 中参与训练的标签。注意调优(FINE-TUNING) 过程是一个判别模型

另：

调优过程(Fine-Tuning) ：

生成模型使用Contrastive Wake-Sleep 算法进行调优，其算法过程是：1. 除了顶层RBM，其他层RBM 的权重被分成向上的认知权重和向下的生成权重；

2. Wake 阶段：认知过程，通过外界的特征和向上的权重(认知权重) 产生每一层的抽象表示(结点状态) ，并且使用梯度下降修改层间的下行权重(生成权重) 。也就是“如果现实跟我想象的不一样，改变我的权重使得我想

象的东西就是这样的”。

3. Sleep 阶段：生成过程，通过顶层表示(醒时学得的概念) 和向下权重，生成底层的状态，同时修改层间向上的权重。也就是“如果梦中的景象不是我脑中的相应概念，改变我的认知权重使得这种景象在我看来就是这个概

念”。

使用过程：

1. 使用随机隐性神经元状态值，在顶层RBM 中进行足够多次的吉布斯抽样；

2. 向下传播，得到每层的状态。

基于深度学习的图像识别

基于深度学习的图像识别 摘要：本文讨论了两种实现图像识别的深度学习(Deep Learning,DL)方法：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN)与深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)。 关键词：深度学习，卷积神经网络，深度信念网络 1前言 在计算机图像处理中，最困难但又最让人兴奋的任务就是让机器可以实现图像分类，从而通过图像识别物体的种类。 这项任务很难实现。在数据库中的图像总是在不同状态下记录的。这意味这光线与角度的多变性。 而可运用的计算能力的限制是一大障碍。我们不可能像让人类识别图像一样让机器识别图像。计算能力的限制导致可供训练与测试的数据有限，而模型的复杂程度也受到限制。 但是，目前这种情况得到极大的改善。综合多CPU/综合多GPU系统（multi-CPU/multi-GPU systems)使得运行高速神经网络成为现实，而费用也可以负担得起。人们对深度学习模型在图像识别与机器学习中的应用兴趣渐浓，而与之对抗的传统模型日渐式微。目前最具意义的研究方向就是运用深度学习模型，处理综合数据库中的图像识别问题。 本文主要关注深度神经网络（DNN）在图像识别在的作用。 深度神经系统主要有多层特征提取单元组成。低层特征提取单元提取了简单特征，之后依照该单元的规模进行学习，并按该单元的权重或参照物将特征反馈给高层特征提取单元。而高层特征提取单元可以提取更复杂的特征。 目前有一些实现深层学习网络的方法。深度信念网络（DBN）一个多层生成模型，而每一层都是一个统计编码器（statistical encoder)。这些统计编码器都是基于附属于它的更低层的结点（unit）。而这种训练主要关注训练数据中的最大化概率。 DBN在众多领域都有成功运用，如手写数据识别与人类手势识别。 另一个深度学习模型是卷积神经网络（CNN），与相似层次尺寸的标准化前向反馈网络不同，这个模型所需的连接与参照物比较少，使其训练也更简单。 层次深，规模大的DNN结构往往可以产生最好的结果。这意味这我们需要数量巨大的基础样本与种类丰富的训练样本，以确保面对状况多变的数据时，我们的训练数据仍代表性。 2 模型介绍 人类的视觉系统可以在多种情况下高效识别物体，而对计算机算法，这个任务并不简单。 深度神经网络便是模拟哺乳动物视觉网络。这已被验证为这项任务的最佳实现方案。目前,有人已运用这种模型，设计出识别准确性可能高于人类的机器图像识别系统。 2.1 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络系统（CNNs）是专注处理图案识别的多层网络系统。它是多层感知器（Multi-Layer Percentrons，MLPs）的变体，灵感来自于生物系统。 CNNs是分层型（hierarchical）神经网络。通过运用卷积计算（convolution）将集成层（pooling layers）交织起来，CNNs可以实现特征信息的自动提取，形成可完成最终分类的一系列全连接的网络层次。 卷积神经网络 结构：输入，卷积，深层取样（sub-sampling)/总集成与分类层（max-pooling and classification layers) 2.1.1 卷积层（Convolution layer） 卷积成通常可由特征图（feature map）的数目，核（kernel）的大小(sizes)，与先前层的联系来展现。 每一层都包含了相同维度的特征图M，如 ) , ( y x M M；这些特征图可以通过先前层的一系列卷积运算得到。而在这些运算中，它们之间有相互关

深度学习--深度信念网络

【转】深度学习--深度信念网络（Deep Belief Network） ―深度学习‖学习笔记之深度信念网络 本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2) 这个基本结构如何组成深度信念网络。本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。如果有愿意深入了解受限玻尔兹曼机、深度信念网络的，想对深度学习有更多了解的，请访问深度学习官方网站。或者读者可以参考文末的―推荐阅读‖一节。 ―深度学习‖学习笔记之深度信念网络 本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2) 这个基本结构如何组成深度信念网络。本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。如果有愿意深入了解受限玻尔兹曼机、深度信念网络的，想对深度学习有更多了解的，请访问深度学习官方网站。或者读者可以参考文末的―推荐阅读‖一节。 目录 概述 (2) 受限玻尔兹曼机 (3) 神经元之间的条件独立性 (3) 使用RBM 的过程 (4) 训练RBM (5) 深度信念网络 (5) 训练过程： (6) 调优过程(Fine-Tuning) ： (6) 使用过程 (7) 推荐阅读 (8) 论文 (8) 博文和网络教程 (8) 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：

BP网络以及深度学习讲解

神经网络 1 BP 网 图：三层BP 网 信号正向传播和误差反向传播 )(k k net f o = ∑==m j j jk k y net 0 ω k=1,2……l 有l 个输出（l 常常为1）。 中间隐层有m 层： )(j j net f y = ∑==n i i ij j x net 0 υ i=1,2,……m n 个输入。j=1,2……m 其中Sigmoid 函数：x e x f -+= 11 )( （单极性） k o k net E ??- =δ 1.1 计算流程

不同样本误差：2 1 )(∑=-= l k M k M k M o d E E=((T-Ok)'*(T-Ok))/2; 一般使用2 1 1 )(21∑∑ ==-=l k p k p k M p o d E 总 1.2 影响参数: 1.2.1 隐层节点数 nn=n m + +a ，其中 m 为输出神经元数， n 为输入神经元数， a 为[1，10]之间的常数。 nn=n 2log nn=2n+1; nn=mn 1.2.2 学习率 学习率η，太大会影响训练稳定性，太小使训练收敛速度慢。一般在0.01--0.8之间。我取0.2 E min 一般在0.1--之间。 1.3 样本/输入 1.3.1 训练样本 训练样本数：M ε w n ≈ ，w n 为权值阈值总数，一般为连接权总数的5~10倍。 训练数据必须作平衡处理，不同类别的样本需要交叉输入，轮流输入--时间延长。 1.3.2 输入形式 字符：形状格填充、边缘距离 曲线：采样 变化大可以密集采样 输出： 不同的输出用不同的码表示 1.3.3 归一化： 样本分布比较均匀 [0,1]区间：min max min x x x x x i i --=

(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)

深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。

趋势分析之深度神经网络

趋势分析之深度神经网络 深度神经网络（Deepl Neural Networks, DNN）从字面上理解就是深层次的神经网络。自从Hinton和Salakhutdinov在《Science》上发表的论文解决了多层神经网络训练的难题后，随着研究的深入，各种深度神经网络模型如雨后春笋般涌现出来。 2012年Krizhevsky等人设计的包含5个卷积层和3个全连接层的AlexNet，并将卷积网络分为两个部分在双CPU上进行训练；2014年Google研发团队设计的22层GoogleNet；同年牛津大学的Simonyan和Zisserman设计出深度为16-19层的VGG网络；2015年微软亚洲研究院的何凯明等人提出了152层的深度残差网络ResNet，最新改进后的ResNet网络深度可达1202层；2016年生成式对抗网络GAN获得广泛关注。 深度神经网络热度变化图 下面我们将用Trend analysis分析深度神经网络领域内的研究热点。 （点击链接即可进入Deep Neural Networks Trend Analysis: https://https://www.wendangku.net/doc/e09948124.html,/topic/trend?query=Deep%20Neural%20Network%20) 通过Trend analysis的分析挖掘结果我们可以看到，当前该领域的热点研究话题有feature

extraction、speech recognition、face recognition、information retrieval、object recognition、cell cycle等。近年来，深度神经网络由于优异的算法性能，已经广泛应用于图像分析、语音识别、目标检测、语义分割、人脸识别、自动驾驶、生物医学等领域，而根据分析结果可知语音识别是该领域热门研究话题top 1。 深度神经网络在工业界也得到了广泛的应用，Google、Facebook、Microsoft、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等互联网巨头也纷纷开展深度神经网络的研究工作，并且成功应用于谷歌Now、微软OneNote手写识别、Cortana语音助手、讯飞语音输入法等。 附一. 深度神经网络领域5位代表学者 Dong Yu (俞栋) Tara N. Sainath

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深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.wendangku.net/doc/e09948124.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：

基于深度学习的网络舆情识别研究

基于深度学习的网络舆情识别研究 随着互联网技术的快速发展,网络数据也在以惊人的速度增加, 如何对网络舆情实施有效的监管成为迫在眉睫的任务。中文文本情感识别是网络舆情识别的核心内容,也是网络监管的重要内容。文本情感识别是自然语言处理领域的核心研究方向。传统的文本情感识别方法在处理大规模网络数据时表现出一系列的缺点(例如,识别效率低,准确率下降等)。近年来,深度学习的兴起为解决这一问题提供了一种可能的、有效的解决方法。论文针对中文文本情感识别和深度学习进行了较广泛的阅读理解和深入研究。论文提出了基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型的中文分词方案以及基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的中文文本情感识别方案,并分别采用典型语料集对提出的方案进行了验证。此外, 论文基于本文提出的中文文本情感识别方案设计并实现了中文文本 情感识别系统,用于实际舆情分析。论文的主要工作及贡献概括如下:1.对中文文本情感识别涉及的文本预处理、文本表示、特征提取及分类等关键技术进行了阐述,分析了目前中文文本情感识别的典型方法及其不足,指出了文本情感识别涉及的关键技术都具有适合深度学习处理的特征。回顾了深度学习的研究现状,介绍了文本特征提取的典型模型,详细分析了论文使用的神经网络语言模型及相关程序。 2.针对目前已有的分词算法和程序在处理海量网络文本分词时性能 下降的问题,提出了一种基于深度神经网络模型的中文分词方案。该方案利用基于LSTM网络的编码-解码模型训练分词模型,在此基础上,

提出了一种基于词向量的修正方法,对采用上述模型的分词结果进行修正,以进一步提升分词性能。对典型微博语料数据集的实验结果表明,所提出中文分词方案的分词性能相对于传统的jieba分词软件的分词性能有了较大提升。3.针对传统基于机器学习的方法在分析大规模文本数据的情感时表现出准确率下降的问题,提出了一种基于深度学习中的卷积神经网络的中文文本情感识别方案。同时,为了改善CNN 网络训练的收敛性,设计了一种CNN网络学习速率更新方法,并给出 了其直观解释。通过对典型语料集的测试结果表明,论文提出的基于CNN网络的中文文本情感识别方案的准确率相对于传统的机器学习方法的准确率有了提高。4.提出了一种基于doc2vec程序的深度神经网络模型提取文本特征的方法,较好地挖掘了文本隐含意义。此外,为了克服提取的特征数值分布不均衡的问题,进一步设计了一种特征规整化方法。通过对典型语料集的测试结果表明,采用提出的文本特征提取方法在特征维数不高时可以获得满意的CNN网络分析性能。5.基于提出的中文文本情感识别方法,设计并实现了一个文本情感识别系统,用于舆情分析。详细描述了系统整体方案和各组成模块的设计方法。实现结果表明,设计的文本情感识别系统的功能可以基本满足实际情感识别的需求。

深度学习与全连接神经网络

统计建模与R语言 全连接神经网络 学院航空航天学院 专业机械电子工程 年级 2019级 学生学号 19920191151134 学生姓名梅子阳

一、绪论 1、人工智能背景 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给机器重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动工作中解脱出来。但是对于需要较高智能水平的任务，如人脸识别、聊天机器人、自动驾驶等任务，很难设计明确的逻辑规则，传统的编程方式显得力不从心，而人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)是有望解决此问题的关键技术。 随着深度学习算法的崛起，人工智能在部分任务上取得了类人甚至超人的智力水平，如围棋上 AlphaGo 智能程序已经击败人类最强围棋专家之一柯洁，在 Dota2 游戏上OpenAI Five 智能程序击败冠军队伍 OG，同时人脸识别、智能语音、机器翻译等一项项实用的技术已经进入到人们的日常生活中。现在我们的生活处处被人工智能所环绕，尽管目前能达到的智能水平离通用人工智能(Artificial General Intelligence，简称 AGI)还有一段距离，但是我们仍坚定地相信人工智能的时代已经来临。 怎么实现人工智能是一个非常广袤的问题。人工智能的发展主要经历过三个阶段，每个阶段都代表了人们从不同的角度尝试实现人工智能的探索足迹。早期，人们试图通过总结、归纳出一些逻辑规则，并将逻辑规则以计算机程序的方式实现，来开发出智能系统。但是这种显式的规则往往过于简单，并且很难表达复杂、抽象的概念和规则。这一阶段被称为推理期。 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过建庞大复杂的专家系统来模拟人类专家的智能水平。这些明确指定规则的方式存在一个最大的难题，就是很多复杂、抽象的概念无法用具体的代码实现。比如人类对图片的识别、对语言的理解过程，根本无法通过既定规则模拟。为了解决这类问题，一门通过让机器自动从数据中学习规则的研究学科诞生了，称为机器学习，并在 1980 年代成为人工智能中的热门学科。在机器学习中，有一门通过神经网络来学习复杂、抽象逻辑的方向，称为神经网络。神经网络方向的研究经历了两起两落。2012 年开始，由于效果极为显著，应用深层神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域取得了重大突破，部分任务上甚至超越了人类智能水平，开启了以深层神经网络为代表的人工智能的第三次复兴。深层神经网络有了一个新名字：深度学习。一般来讲，神经网络和深度学习的本质区别并不大，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法。 2、神经网络与深度学习 将神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段，以2006 年为分割点。2006 年以前，深度学习以神经网络和连接主义名义发展，

深度神经网络及目标检测学习笔记

深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹

浅谈新媒体时代的深度报道策划问题

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/e09948124.html, 浅谈新媒体时代的深度报道策划问题 作者：王婷 来源：《新闻世界》2012年第06期 【摘要】本文通过阐述深度报道在公民新闻日益兴起的新闻传播环境下的重要性，讨论了深度报道需要精心策划和如何策划问题，以及深度报道在面对媒介融合过程中产生的融合新闻时应该做出的变化。 【关键词】媒介组织；策划；深度报道 一、深度报道在新媒体时代的重要性 一直以来新闻的采集、撰写、编辑和发布都由专业的机构和受训过的新闻工作者完成，传统媒体长期扮演着“把关人”角色。在以互联网为基础的各类新媒体出现之后，普通公民获得了技术上的支持，加之公共参与意识的增强，“受众”这一带有被动接受而缺少主观能动作用含义的名称似乎不再适用于新媒体时代下的新闻信息接收者，他们已经完成了从消极被动到积极主动的角色转换，被赋予了前所未有的角色：公民记者。而“公民新闻”（citizen journalism）也成为热议的话题。 “公民新闻”是未经专业训练的人运用大众传播工具和个人通信工具传播出的新近发生的、重要的信息。从博客、播客、公民新闻网，以及微博等网络平台提供的新闻信息来看，“受众”能够成为新闻的原创者，并自由表达自己的观点。这种角色的改变使传播由单向转变为双向甚至多向，媒介受众资源可以转换成信息资源，传统媒体提供的新闻真实性得以查验，或给出新闻的补充报道，以还原事件的面貌或真相。此外，还能弥补重大突发事件现场传统媒体滞后的缺陷，传统媒体面临着挑战和创新的压力以适应生存。 二、媒介组织应对之法:深度报道 1、深度报道的概念 甘惜分主编的《新闻学：大辞典》将深度报道解释为：“运用解释、分析、预测等方法，从历史渊源、因果关系、矛盾演变、影响作用、发展趋势等方面报道新闻的形式。”上世纪40年代美国“哈钦斯报告”中关于深度报道的定义为：“所谓深度报道就是围绕社会发展的现实问题，把新闻事件呈现在一种可以表现真正意义的脉络中”。中西两种具有代表性的深度报道的定义，都突出了深度报道的不同于其他新闻形式，而具有的历史性和前瞻性。因此“以今天的事态核对昨天的背景，从而说出明日的意义”最能体现出深度报道的特点。深度报道需要对报道对象进行背景调查、现状分析、解释和预测，而这一过程使得专业媒体的优势能够凸显，因此深度报道是专业媒体组织应该练就的“独门绝技”。 2、媒体的优势所在

神经网络及深度学习

可用于自动驾驶的神经网络及深度学习 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 作者：来源：电子产品世界|2017-02-27 13:55 收藏 分享 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。对于正热衷于进一步提高拓展ADAS功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。 1轻型嵌入式神经网络 卷积式神经网络(CNN)的应用可分为三个阶段：训练、转化及CNN在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于CPU的系统、图形处理器(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction，卷积神经网络架构)等的框架对CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在CPU、GPU 或FPGA上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为CDNN的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如Caffe的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重，并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉DSP芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图1显示了轻型嵌入式神经网络的生成

深度神经网络

1. 自联想神经网络与深度网络 自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入。很多时候我们并不要求输出精确的等于输入，而是允许一定的误差存在。所以，我们说，输出是对输入的一种重构。其网络结构可以很简单的表示如下： 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数，而使用线性函数，这就是PCA模型。中间网络节点个数就是PCA模型中的主分量个数。不用担心学习算法会收敛到局部最优，因为线性BP网络有唯一的极小值。

在深度学习的术语中，上述结构被称作自编码神经网络。从历史的角度看，自编码神经网络是几十年前的事情，没有什么新奇的地方。 既然自联想神经网络能够实现对输入数据的重构，如果这个网络结构已经训练好了，那么其中间层，就可以看过是对原始输入数据的某种特征表示。如果我们把它的第三层去掉，这样就是一个两层的网络。如果，我们把这个学习到特征再用同样的方法创建一个自联想的三层BP网络，如上图所示。换言之，第二次创建的三层自联想网络的输入是上一个网络的中间层的输出。用同样的训练算法，对第二个自联想网络进行学习。那么，第二个自联想网络的中间层是对其输入的某种特征表示。如果我们按照这种方法，依次创建很多这样的由自联想网络组成的网络结构，这就是深度神经网络，如下图所示：

注意，上图中组成深度网络的最后一层是级联了一个softmax分类器。 深度神经网络在每一层是对最原始输入数据在不同概念的粒度表示，也就是不同级别的特征描述。 这种层叠多个自联想网络的方法，最早被Hinton想到了。 从上面的描述中，可以看出，深度网络是分层训练的，包括最后一层的分类器也是单独训练的，最后一层分类器可以换成任何一种分类器，例如SVM，HMM等。上面的每一层单独训练使用的都是BP算法。相信这一思路，Hinton早就实验过了。 2. DBN神经网络模型 使用BP算法单独训练每一层的时候，我们发现，必须丢掉网络的第三层，才能级联自联想神经网络。然而，有一种更好的神经网络模型，这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法，在深度学习里被称作深度信念网络DBN，这是目前非

深度学习与神经网络

CDA数据分析研究院出品，转载需授权 深度学习是机器学习的一个子领域，研究的算法灵感来自于大脑的结构和功能，称为人工神经网络。 如果你现在刚刚开始进入深度学习领域，或者你曾经有过一些神经网络的经验，你可能会感到困惑。因为我知道我刚开始的时候有很多的困惑，我的许多同事和朋友也是这样。因为他们在20世纪90年代和21世纪初就已经学习和使用神经网络了。 该领域的领导者和专家对深度学习的观点都有自己的见解，这些具体而细微的观点为深度学习的内容提供了很多依据。 在这篇文章中，您将通过听取该领域的一系列专家和领导者的意见，来了解什么是深度学习以及它的内容。 来让我们一探究竟吧。 深度学习是一种大型的神经网络 Coursera的Andrew Ng和百度研究的首席科学家正式创立了Google Brain，最终导致了大量Google服务中的深度学习技术的产品化。 他已经说了很多关于深度学习的内容并且也写了很多，这是一个很好的开始。 在深度学习的早期讨论中，Andrew描述了传统人工神经网络背景下的深度学习。在2013年的题为“ 深度学习，自学习和无监督特征学习”的演讲中“他将深度学习的理念描述为： 这是我在大脑中模拟的对深度学习的希望： - 使学习算法更好，更容易使用。 - 在机器学习和人工智能方面取得革命性进展。 我相信这是我们迈向真正人工智能的最好机会

后来他的评论变得更加细致入微了。 Andrew认为的深度学习的核心是我们现在拥有足够快的计算机和足够多的数据来实际训练大型神经网络。在2015年ExtractConf大会上，当他的题目“科学家应该了解深度学习的数据”讨论到为什么现在是深度学习起飞的时候，他评论道： 我们现在拥有的非常大的神经网络......以及我们可以访问的大量数据 他还评论了一个重要的观点，那就是一切都与规模有关。当我们构建更大的神经网络并用越来越多的数据训练它们时，它们的性能会不断提高。这通常与其他在性能上达到稳定水平的机器学习技术不同。 对于大多数旧时代的学习算法来说......性能将达到稳定水平。......深度学习......是第一类算法......是可以扩展的。...当你给它们提供更多的数据时，它的性能会不断提高 他在幻灯片中提供了一个漂亮的卡通片： 最后，他清楚地指出，我们在实践中看到的深度学习的好处来自有监督的学习。从2015年的ExtractConf演讲中，他评论道： 如今的深度学习几乎所有价值都是通过有监督的学习或从有标记的数据中学习 在2014年的早些时候，在接受斯坦福大学的题为“深度学习”的演讲时，他也发出了类似的评论。 深度学习疯狂发展的一个原因是它非常擅长监督学习

深度神经网络语音识别系统快速稀疏矩阵算法

深度神经网络语音识别系统快速稀疏矩阵算法 一. 背景 1.1语音识别、深度神经网络与稀疏矩阵运算 深度神经网络(DNN)已经广泛应用在当代语音识别系统中，并带来识别率的极大提高。一个典型的深度神经网络如图1所示，其中包含一个输入层，多个隐藏层，一个输出层，每层有若干个结点，每个结点的输入由前一层的结点的输出经过线性叠加得到，并通过一个线性或非线性的激励函数，形成该结点的输出。 图1 DNN结构 在进行语音识别系统模型训练和识别时，语音数据被分成短时语音帧，这些语音帧经过信号处理之后形成一系列语音特征向量，输入到DNN的输入层，经过神经网络的各个隐藏层，最后进入输出层，形成识别器可用的概率值。 可见，在进行DNN操作时，主要计算为输入向量在整个神经网络的前向传导。这些传导运算可以抽象为矩阵运算。具体而言，将第t层结点的所有结点输出表示成一个向量OU t ,将第t层到第t+1层之间的网络联接系数表示成A t, 则第t+1层结点的输入IN t+1可以表示成IN t+1 = A t x OU t 其输出表示为OU t+1 = f (IN t), 其中f为激励函数。 当前语音识别系统中所用的神经网络一般为5-10层，每层结点数为1000到10000，这意味着网络矩阵A t 相当庞大，带来巨大的计算压力。如何快速进行矩阵运算，是一个急需解决的问题。 稀疏矩阵为减小计算量提供了可能。通过将矩阵中绝大部分元素置零，一方面可以节约随储空间，同时可以极大减小计算总量。然则，稀疏矩阵本身的存储和数据索取都需要相应的空间和时间，简单对矩阵依其元素值的大小进行稀疏化并不会提高计算效率。本发明提出一种通过改变稀疏矩阵的拓朴结构对稀疏矩阵进行快速计算的方法。 在下文中的背景知中，我们将简单的介绍一下稀疏矩阵的存储方式和对拓朴结构进行修正过程中需要用到的遗传算法。

基于深度学习的网络舆情情感倾向性研究

基于深度学习的网络舆情情感倾向性研究 本文主要研究的内容是基于深度学习的网络舆情情感倾向性分析,在当前的社会中,舆情信息的快速传播会对当前社会稳定造成一 定的影响,因此研究网络中的舆情信息情感倾向性有利于对社会舆论 状态的实时掌控。因此本文主要从舆情信息提取、本文表示方法、特征提取以及情感倾向性计算这四个方面来做出相应的研究。概括起来本文研究的主要内容如下所示:(1)本文通过采用了解网站、用户代理、网站地图、爬取时延以及各种爬取策略来进行网站链接收集。采用正则表达式、Beautiful Soup和lxml这三种方式进行数据抓取,对爬 取的数据进行清理后最终可以得到舆情分类文本。(2)针对词向量表 示技术,本文采用CBOW和CWE两种词向量表示模型进行对比实验,这 两种模型属于向量空间模型,向量空间模型可以将字词转换为连续值 的向量表达,同时可以从大量未标注的普通文本数据中无监督地学习 出词向量,并解决矩阵稀疏度过大的问题。(3)针对特征提取技术,本 文提出两种改进的语言模型,分别为基于双向变型长短时记忆神经网 络的语言模型,基于深度简化门控单元的语言模型。其中基于双向变 型长短时记忆神经网络的语言模型采用三种变型的长短时记忆神经 网络结构,分别为窥孔记忆结构、动态皮层记忆结构以及双门耦合连 接结构。通过实验分析对比出一种能够更好地优化传统长短时记忆神经网络结构,同时结合双向神经网络结构来解决长程依赖问题。基于 深度简化门控单元的语言模型,能够简化参数的同时运用记忆结构来 存储上下文的信息。本文中为了加深对结构的训练采用深度循环网络

结构,在保证参数优化的同时能够提取较好的特征值。(4)针对最终情感倾向性计算,转化为特征向量分类的问题。本文在分类器的选择中使用了基于反向无关自编码器的分类方法和基于栈式自编码神经网 络的分类方法。实验结果表明:在五种对比实验中基于双向双门控记忆语言模型和基于深度简化门控单语言模型能取得最好的分类效果。CWE模型通过利用内部字符和外部上下文相结合的优点,并且可以很容易地集成到字嵌入模型中,双向循环网络则可以利用时序数据中某个输入的过去及未来数据,CWE比CBOW能够取得更好的词向量表示效果。三种变型的长短时记忆结构可以通过实验得到双门控结构可以在实现结构优化的同时达到较好的特征提取效果。双向循环网络可以解决长程依赖的问题,优于传统的单项循环网络结构。

深度学习--深度信念网络(Deep Belief Network)

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：

In 1974 Northern Denver had been overshadowed by CNL, and several Irish intelligence agencies in the Mediterranean region. However, on the Victoria, Kings Hebrew stated that Charles decided to escape during an alliance. The mansion house was completed in 1882, the second in its bridge are omitted, while closing is the proton reticulum composed below it aims, such that it is the blurring of appearing on any well-paid type of box printer. DBN 由多层神经元构成，这些神经元又分为显性神经元和隐性神经元（以下简称显元和隐元）。显元用于接受输入，隐元用于提取特征。因此隐元也有个别名，叫特征检测器 (feature detectors)。最顶上的两层间的连接是无向的，组成联合内存 (associative memory)。较低的其他层之间有连接上下的有向连接。最底层代表了数据向量 (data vectors)，每一个神经元代表数据向量的一维。 DBN 的组成元件是受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines, RBM)。训练DBN 的过程是一层一层地进行的。在每一层中，用数据向量来推断隐层，再把这一隐层当作下一层(高一层) 的数据向量。 受限玻尔兹曼机 如前所述，RBM 是DBN 的组成元件。事实上，每一个RBM 都可以单独用作聚类器。

【CN109977794A】一种用深度神经网络进行人脸识别的方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910164908.9 (22)申请日 2019.03.05 (71)申请人 北京超维度计算科技有限公司 地址 100142 北京市海淀区西四环北路160 号9层一区907 (72)发明人 张心宇　张颢　向志宏　杨延辉　 (74)专利代理机构 北京亿腾知识产权代理事务 所(普通合伙) 11309 代理人 陈霁 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种用深度神经网络进行人脸识别的方法 (57)摘要 本发明涉及一种用深度神经网络进行人脸 识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：通过第 一相机采集人脸区域的2D RGB图片，以及通过第 二相机实时采集人脸区域的3D点云；对于采集的 2D RGB图片进行脸部区域的截取和缩放，减少距 离的影响；对于采集的3D点云，投影到二维平面， 用灰度信息代替深度信息，形成二维深度图；并 进行脸部区域的截取；将截取过的D2D RGB图片 输入到2D特征提取网络，以及将截取过的脸部区 域二维深度图输入3D特征提取网络，进行特征向 量提取；根据提取的特征向量，结合环境信息进 行人脸识别。本发明结合2D和3D人脸识别技术， 既保证了正常使用情况(正脸无遮挡)下的正确 率，又提高了系统应对恶劣使用条件下的鲁棒性 和系统的安全性。权利要求书1页 说明书4页 附图2页CN 109977794 A 2019.07.05 C N 109977794 A

网络学习《深度学习·走向核心素养》心得体会

教师，不能停止学习的脚步。在2020年读书日这天，我们随着马云鹏老师的讲解，学习了小学数学《深度学习·走向核心素养》。 小学数学深度学习是在教师引领下，学生围绕具有挑战新的学习主题，全身心参与、体验成功、获得发展的有意义的数学学习过程。在这个过程中，学生开展从具体到抽象、运算与推理、几何直观、数据分析和问题解决等为重点的思维活动，获得数学核心知识、把握数学的本质和思想方法、提高思维能力、发展核心素养，形成积极的情感、态度和正确的价值观，逐渐成为既具独立性、批判性、创造性又有合作精神的学习者。 小学数学“深度学习”教学设计的基本要素： 1. 学习主题：基于数学核心内容选择挑战性学习主题。 1) 小学数学核心知识； 2) 体现数学学科的思想方法和核心素养。 2. 学习目标：在整体理解学科内容与分析学生学习基础上确定学习目标。

1) 单元整体目标； 2) 重点指向核心素养。 3. 学习活动：针对学习目标创设和组织深度探究的教学活动。 1) 具有挑战性的问题情境； 2) 引起学生广泛参与和深度思考。 4. 学习评价：通过持续性评价监控和调节学习过程。 1) 针对单元整体目标； 2) 体现层次性与可持续性。 通过这次的网络学习，我想到了一年级的认识图形和图形分类整理的教学，一年级学习的图形分为立体图形和平面图形。在疫情的影响下，我们只能线上学习，在学习平面图形的过程中问题出现了，有的学生指着书上的立体图形说：“老师，它也是摸起来平平的，也是平面图形……”我开始反思，这是哪个环节的教学出了问题？画在书上的立体图形确实是平平的，我们在认识立体图形的时候没有出现的问题却