【《深度学习概述》1300字】

深度学习概述目录TOC\o"1-3"\h\u32350深度学习概述 1220031.1卷积神经网络 1122651.2循环神经网络 21.1卷积神经网络 近年来，CNN作为一种深度近年来，CNN作为一种深度特征学习模型被广泛用于大规模图像分类和识别领域中。除了在语言处理和语音识别等方面获得了突出成就外，在医学图像识别方面也受到了广泛关注。主要包括X射线分析，识别磁共振图像，组织病理学图像等。但是，关于使用CNN分析EEG信号的研究较少。因此，本文研究CNN算法在处理EEG信号上的有效性。CNN实质是传统ANN改进的替代方案，具有更好的学习高维特征数据的能力。CNN模型的最终结果是基于网络中先前各层的权重和偏差给出所属标签概率值。CNN有两个学习阶段：前馈阶段和反向传播（BP）。在第一阶段，将输入数据应用于网络，然后在每一层执行卷积运算来最终提供网络输出。在第二阶段，通过BP算法更新网络权重，引入适当的损失函数衡量网络输出与所需的结果的误差。前馈和BP阶段按顺序进行，至收敛为止。最后，输出层得到与原始信号相对应的低维特征。CNN模型往往由三种不同类型的功能层组合而成，分别为卷积层、池化层及全连接层。（1）卷积层：其实质是利用核函数对输入数据的特征进行自动获取。设置合适的核函数矩阵的数量与滑动步长，再与输入信号进行卷积运算以获取特征。运算所得输出即称为特征图。该层使用式（2.1）对输入信号与内核进行卷积。卷积操作如式2.1所示。（2.1）其中是信号，是滤波器，是中的元素个数，是输出向量。（2）池化层：其实质是对卷积层神经元输出的特征进行降维操作，减少网络运算负担，加速网络计算过程，防止局部特征高度学习。一般依据对特征图像的不同操作将池化方式分为最大值和平均值两种。其中，最大值池化是通过选择各个特征图中的最大值来代表整个特征图的信息，因此减小了输出特征的数量，降低了计算量。平均池化是通过计算各个特征图的平均值来代表整个特征图的信息，以此减小特征尺寸。经过池化操作，减少了特征计算量，降低了网络复杂度，所以在一定程度上缓解了网络过拟合问题。（3）全连接层： 由于卷积运算是一种线性运算，所以为了确保网络具有非线性拟合能力，往往对卷积后的特征图采用激活函数进行映射。通过采用该函数将线性输出映射为一组非线性输入，弥补线性网络的缺陷，提升网络结构，增强网络表现能力。常用的激活函数有和等。式（2.2）中定义的Relu函数常被用作卷积层中的激活函数，可以将非线性和稀疏性应用于网络结构。因此，它对输入中的微小变化保持稳健性。（2.2） 函数常被用于预测输入信号的类别属于个输出类中的哪一类。如式（2.3）所示。其中是网络输入输出值为类别概率值，介于0和1两者之间，且它们的总和等于1。（2.3）为了防止过度拟合问题，常使用Dropout方法，即在每个训练阶段，将神经元按一定概率抛出网络。为规范化网络内的数据，往往采用批量标准化（BN）层提升网络训练速度。1.2循环神经网络GRU是长短时记忆网络（LongShortTermMemory，LSTM）的一种变体，能够解决RNN中常见的梯度消失问题。GRU由重置门和更新门组成，其网络单元结构图如图8所示。更新门用于控制当前状态信息与前一时刻的状态信息相结合的程度，更新门的输出与前一时刻被带入的状态信息成正比。重置门控制前一时刻的状态信息被写入到当前的候选集上