長短時記憶的案例
Python 與人工智能機器學習核心技術應用——課件
具體事宜如下：
一、主辦單位：北京盛世元鴻科技有限公司 協辦單位：北京非凡睿誠科技有限公司
二、時間地點：2019年12月27日—2019年12月30日 （北京工業大學.機房）
（時間安排：第一天報到、授課三天、大學機房授課）
三、會議目標
通過課程學習，可以掌握理解機器學習的思維方式和關鍵技術及算法；了解機器學習和深度學習在當前工業界的落地應用；掌握Tensorflow框架在卷積神經網絡、長短時記憶網絡、循環神經網絡等應用技巧與細節分析；能夠根據數據分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，能開發出一些實際的應用項目并運用 Python進行機器學習與深度學習的研究工作。
四、主講專家
AI創業公司創始人。人工智能、機器學習、深度學習領域一線實戰專家。精通機器學習算法原理與編程實踐。擁有多項國家專利及豐富的科研及工程技術經驗。長期從事深度學習、人工智能、機器學習、計算機視覺等領域的教學與研究工作。
展開 卷積神經網絡表征可視化研究綜述
RNN是一種隨時間步迭代的深度網絡, 有長短時記憶網絡 、門控循環單元等擴展版結構, 擅長處理時序型數據, 在自然語言處理領域應用廣泛. RNN的主要特點在于其迭代式的處理數據, 這些迭代信息存儲于網絡結構中的隱狀態中, 每個時間步的隱狀態含義不同, RNN的長距離依賴關系學習能力也在于這些隱狀態的學習效果. 因此, RNN可視化研究多專注于對這些隱藏狀態的理解與解釋. 例如, 文獻[32]可視化RNN的隱狀態對于輸入的預期響應, 用于觀察RNN內部的正面與負面輸入時的激活分布. 文獻[33]開發了一個長短時記憶網絡可視化工具, 用于了解這些隱藏狀態的動力學過程. 文獻[34]通過可視化的方式解釋了長短時記憶網絡在長距離依賴關系學習上的優勢. 此外, 一些圖像領域常用的表征可視化方法如層級相關性反饋(Layer-wise relevance propagation, LRP)方法, 也被用于解釋RNN的表征及量化輸入–輸出之間的關系[35-36].
GAN是一種生成式神經網絡, 由生成器和判別器兩部分構成, 二者之間通過對抗學習的方式互相提升性能[37]. 從結構上看, GAN的生成器一般使用反卷積結構, 判別器可視為一個CNN結構. 由于GAN主要用于學習數據的潛在分布, 然后用于生成式任務, 因此, GAN可視化的關注點主要在于生成器部分. 更具體地, 在于理解和解釋生成器隱變量的作用. 典型的如InfoGAN[38], 對輸入向量進行分解, 使其轉為可解釋的隱變量及不可壓縮的噪聲, 進而約束隱變量與輸出之間的關系, 從而學習可解釋的特征表達. 文獻[39]和文獻[40]通過操縱生成器的隱變量來觀察生成結果的變化情況, 進而理解GAN的過程.
展開 關于“Python人工智能與機器學習核心技術應用”培訓通知
LSTM應用
1.RNN循環神經網絡
2.長短時記憶網絡LSTM
3.LSTM應用案例
2019-09-08 11:00-12:00
十四、Google圖像識別模型inception-v3項目實戰
1.使用訓練好的inception-v3完成圖像識別
2.用自己收集的數據訓練圖像識別模型
3.使用遷移學習完成圖像分類
2019-09-08 13:00-14:30
十五、自然語言處理項目實戰
1.自然語言處理項目介紹
2.word2vec介紹
3.用CNN訓練一個新的文本分類模型
4.用LSTM訓練一個新的文本分類模型
2019-09-08 14:30-16:00
十六、目標檢測項目實戰
1.目標檢測項目簡介
2.R-CNN模型詳解
3.SPPNET模型詳解
4.Fast-RCNN模型詳解
5.Faster-RCNN模型詳解
6.Tensorflow實現Faster-RCNN目標檢測
7.測試目標檢測模型效果、目標檢測算法標簽標注
五、【培訓方式】
1、內容以案例、代碼落地為主，以理論講解為根；
2、采用深入淺出的方法，實踐技巧、并配以大量代碼與實際案例練習；
3、北京高校機房進行實際案例操作，可給予拷貝資料、課件及代碼案例。
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LSTM應用
1.RNN循環神經網絡
2.長短時記憶網絡LSTM
3.LSTM應用案例
2019-09-08 11:00-12:00
十四、Google圖像識別模型inception-v3項目實戰
1.使用訓練好的inception-v3完成圖像識別
2.用自己收集的數據訓練圖像識別模型
3.使用遷移學習完成圖像分類
2019-09-08 13:00-14:30
十五、自然語言處理項目實戰
1.自然語言處理項目介紹
2.word2vec介紹
3.用CNN訓練一個新的文本分類模型
4.用LSTM訓練一個新的文本分類模型
2019-09-08 14:30-16:00
十六、目標檢測項目實戰
1.目標檢測項目簡介
2.R-CNN模型詳解
3.SPPNET模型詳解
4.Fast-RCNN模型詳解
5.Faster-RCNN模型詳解
6.Tensorflow實現Faster-RCNN目標檢測
7.測試目標檢測模型效果、目標檢測算法標簽標注
五、【培訓方式】
1、內容以案例、代碼落地為主，以理論講解為根；
2、采用深入淺出的方法，實踐技巧、并配以大量代碼與實際案例練習；
3、北京高校機房進行實際案例操作，可給予拷貝資料、課件及代碼案例。
展開 
深度學習與虛擬仿真：開啟滾動軸承智能故障診斷新篇章
通過仿真，我們能夠在計算機中模擬軸承在各種工況下的運行狀態，從而揭示軸承在故障發生時的應力分布和部件運動規律。這一步驟不僅幫助我們理解了軸承失效的原因，也為后續的故障診斷提供了重要的理論基礎。
深度學習：智能化的故障診斷
在理解了軸承的失效機理后，研究者們引入了深度學習技術。通過構建卷積神經網絡(CNN)和雙向長短時記憶網絡(BiLSTM)的復合模型，我們能夠對軸承的故障數據進行深入分析。深度學習模型能夠自動提取故障特征，無需人工干預，大大提高了故障診斷的效率和準確性。
數據融合：提升診斷的準確性
在實際應用中，由于軸承的工作環境復雜，導致采集到的數據往往含有噪聲，且數據量有限。為了解決這一問題，本研究提出了一種數據融合方法，將大量虛擬仿真數據與少量實驗數據相結合，用于訓練深度學習模型。這種方法不僅提高了模型的訓練質量，也顯著增強了模型在實際應用中的泛化能力和抗噪聲能力。
實驗驗證：展現卓越的診斷性能
通過一系列實驗驗證，本研究所提出的方法在變工況和噪聲環境下展現出了卓越的故障診斷性能。與傳統方法相比，深度學習模型在故障識別準確率上有了顯著提升。這一成果不僅為滾動軸承的智能監測和維護提供了新的技術路徑，也為智能制造領域的發展貢獻了重要力量。
結語
本研究通過結合虛擬仿真和深度學習技術，提出了一種新的滾動軸承故障診斷方法。該方法不僅提高了故障診斷的準確性和效率，也為機械設備的健康監測和智能維護提供了新的思路。隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，未來的機械設備將更加智能、高效和安全。
源自[基于虛擬仿真和深度學習的滾動軸承故障診斷方法研究]，作者：[李洋]
展開 【1月16-18日 北京+線上】全國人工智能Python機器學習與深度學習實戰培訓班
Voting介紹與使用
案例：用戶流失分析
十、K-means聚類算法
1.K-means算法介紹
2.K-means算法應用
3.K-means算法實際應用案例
案例：NBA球隊實力聚類分析
十一、支持向量機
1.SVM算法介紹與原理推導
2.支持向量的作用
3.核函數的作用
4.建模方法 案例：SVM完成人臉識別應用
十二、特征工程項目
1.數據缺失處理 2.特征篩選方法 3.特征工程
4.算法選擇 5.結果評估
十三、深度學習基礎-神經網絡介紹
1.人工神經網絡發展史 2.單層感知器
3.激活函數，損失函數和梯度下降法
4.BP算法介紹 案例：BP算法解決手寫數字識別問題
十四、Tensorflow基礎應用
1.Tensorflow安裝
2.Tensorlfow基礎知識：圖，變量，fetch，feed
3.Tensorflow線性回歸 4.Tensorflow非線性回歸
5.Mnist數據集合Softmax講解
6.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別
7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
8.過擬合,正則化,Dropout 9.各種優化器Optimizer
十五、卷積神經網絡CNN應用
1.CNN卷積神經網絡 2.卷積層、池化層（均值池化、最大池化）
3.深度殘差網絡講解 4.CNN實現MNIST數據集分類
5.CNN手寫數字案例
十六、長短時記憶網絡
展開 【1月8-11日 北京】全國人工智能Python機器學習與深度學習核心技術應用及項目實戰培訓班
具體事宜如下：
一、培訓目標
1、掌握人工智能程序編程，包括python基礎使用、科學計算包numpy使用、繪圖工具包使用；
2、掌握機器學習的思維方式和關鍵技術及各種算法實現；了解人工智能在當前工業界的落地應用；
3、掌握最新Tensorflow2.0版本、卷積神經網絡、長短時記憶網絡、循環神經網絡、遷移學習等。
4、參加一次，后期本人可以免費參加相同課程，不限次數、學會為止！
二、培訓專家
中國科學院、清華大學、上海大學等科研機構的高級專家。人工智能領域一線實戰專家，機器學習，深度學習領域多年開發研究經驗。精通python軟件程序編程、機器學習與深度學習算法原理與案例實踐。擁有多項國家專利。長期從事人工智能、機器學習、深度學習、計算機視覺等領域的教學與研究工作。
三、培訓對象
全國從事人工智能、機器學習、深度學習、大數據、數據分析、生物醫學、圖像識別、語音識別、自然語言處理、推薦系統、社交網絡、計算機視覺、智能機器人等領域的老師、研究生、公司工程師及有志于python、機器學習、深度學習研究的人員。
四、時間地點
2019年1月08-11日 北京
（時間安排：第一天報到、培訓三天）
五、培訓大綱
六、培訓費用
統一收費3900元/人（含培訓費、資料費、證書認證費、指導費、午餐費、發票費等）
住宿可統一安排，費用自理。（如需會議費發票，可提供會議通知）
七、優惠政策
1、學生憑學生證優惠300元；
2、3人以上(含)團體報名每人可減少200元；
3、5人以上(含)團體報名，另外贈送一個名額；
4、以上優惠政策不能同時享受，只能享受其中一種。
展開 【11月21-24日 北京】全國人工智能Python機器學習與深度學習核心技術應用及項目實戰培訓班
具體事宜如下：
一、培訓目標
1、掌握人工智能程序編程，包括python基礎使用、科學計算包numpy使用、繪圖工具包使用；
2、掌握機器學習的思維方式和關鍵技術及各種算法實現；了解人工智能在當前工業界的落地應用；
3、掌握最新Tensorflow2.0版本、卷積神經網絡、長短時記憶網絡、循環神經網絡、遷移學習等。
4、參加一次，后期本人可以免費參加相同課程，不限次數、學會為止！
二、培訓專家
中國科學院、清華大學、上海大學等科研機構的高級專家。人工智能領域一線實戰專家，機器學習，深度學習領域多年開發研究經驗。精通python軟件程序編程、機器學習與深度學習算法原理與案例實踐。擁有多項國家專利。長期從事人工智能、機器學習、深度學習、計算機視覺等領域的教學與研究工作。
三、培訓對象
全國從事人工智能、機器學習、深度學習、大數據、數據分析、生物醫學、圖像識別、語音識別、自然語言處理、推薦系統、社交網絡、計算機視覺、智能機器人等領域的老師、研究生、公司工程師及有志于python、機器學習、深度學習研究的人員。
四、時間地點
2019年11月21日 — 2019年11月24日 北京科技大學（海淀校區）
（時間安排：第一天報到、培訓三天）
五、培訓大綱
六、培訓費用
統一收費3900元/人（含培訓費、資料費、證書認證費、指導費、午餐費、發票費等）
住宿可統一安排，費用自理。（如需會議費發票，可提供會議通知）
七、優惠政策
1、學生憑學生證優惠300元；
2、3人以上(含)團體報名每人可減少200元；
3、5人以上(含)團體報名，另外贈送一個名額；
4、以上優惠政策不能同時享受，只能享受其中一種。
展開 人工智能 深度學習
循環神經網絡，長短時記憶 LSTM、門控循環單元 GRU
6. 參數初始化方法、損失函數 Loss、過擬合
7. 對抗生成網絡 GAN
8. 遷移學習 TL
9. 強化學習 RF
10. 圖神經網絡 GNN
一、算法和場景融合理解 1. 空間相關性的非結構化數據，CNN 算法。典型的圖像數據，像素點之間具有空間相關性，例如圖像的分類、分割、檢測都是 CNN 算法。
2. 時間相關性的非結構化數據，RNN 算法。這類場景普遍的一個現象就是數據之間具有時序相關性，也就是數據之間存在先后依賴關系。例如自然語言處理、語音相關算法都是基于 RNN 算法。
3. 非歐氏數據結構， GNN。這類場景典型的可以用圖來表示。例如社交網絡等。 案例摘要講解
醫療領域：如流行疾病、腫瘤等相關疾病檢測
遙感領域：如遙感影像中的場景識別
石油勘探：如石油油粒大小檢測
軌道交通：如地鐵密集人流檢測
檢測領域：如故障檢測
公安領域：如犯罪行為分析
國防領域：目標檢測、信號分析、態勢感知…
經濟領域：如股票預測
二、數據理解及處理 分析典型場景中的典型數據，結合具體的算法，對數據進行處理 1. 結構化數據，如何對數據進行讀取，進行組織。
2. 圖像數據，在實際應用過程中的處理方法，怎樣做數據的預處理、進行數據增強等。
3. 時序信號，將單點的數據如何組合成一個序列，以及對序列數據處理的基本方法。
三、技術路徑設計 針對具體的場景設計特定的神經網絡模型，對典型數據適配的網絡結構進介紹。 1.DNN 模型搭建的基本原則
2.CNN 模型中常見的網絡結構，以及參數分析。
3.RNN 中支持的一些基本算子，如何對序列數據進行組織。
四、模型驗證及問題排查 簡單的算法或者模型對典型的場景進行快速驗證，并且針對一些頻發的問題進行講解。 1. 模型收斂狀態不佳
2.
展開 深度學習與大模型Transformer
循環神經網絡，長短時記憶LSTM、門控循環單元GRU
6. 參數初始化方法、損失函數Loss、過擬合
7. 對抗生成網絡GAN
8. 遷移學習TL
9. 強化學習RF
10. 圖神經網絡GNN
一、算法和場景融合理解
1.空間相關性的非結構化數據，CNN算法。典型的圖像數據，像素點之間具有空間相關性，例如圖像的分類、分割、檢測都是CNN算法。
2.時間相關性的非結構化數據，RNN算法。這類場景普遍的一個現象就是數據之間具有時序相關性，也就是數據之間存在先后依賴關系。例如自然語言處理、語音相關算法都是基于RNN算法。
3.非歐氏數據結構， GNN。這類場景典型的可以用圖來表示。例如社交網絡等。
案例摘要講解
醫療領域：如流行疾病、腫瘤等相關疾病檢測
遙感領域：如遙感影像中的場景識別
石油勘探：如石油油粒大小檢測
軌道交通：如地鐵密集人流檢測
檢測領域：如故障檢測
公安領域：如犯罪行為分析
國防領域：目標檢測、信號分析、態勢感知…
經濟領域：如股票預測
二、數據理解及處理
分析典型場景中的典型數據，結合具體的算法，對數據進行處理
1.結構化數據，如何對數據進行讀取，進行組織。
2.圖像數據，在實際應用過程中的處理方法，怎樣做數據的預處理、進行數據增強等。
3.時序信號，將單點的數據如何組合成一個序列，以及對序列數據處理的基本方法。
三、技術路徑設計
針對具體的場景設計特定的神經網絡模型，對典型數據適配的網絡結構進介紹。
1.DNN模型搭建的基本原則
2.CNN模型中常見的網絡結構，以及參數分析。
展開 基于ADAMS的盤形軋制零件結構優化與故障診斷方法
GRU是長短時記憶網絡(LSTM)的變體，具體表達如式(7)～式(10):
式(7)～式(10)中，mt表示更新門，S表示S型激勵函數，W表示等待訓練的相關參數，λt-1表示上一個隱藏層的實際輸出值，xt表示輸入值，Rt表示重置門，λ表示λt-1與xt的匯總。
基于此，研究構建了交叉相關能量比熵的性能衰退指數，其中，交叉能量比計算如式(11):
式(11)中，Pi′表示交叉相關能量比值，J表示交叉相關后的局部最大值，N表示全部數據。另外，在采集到數據要求的相關指數后，需要對其進行門限范圍設定，研究選擇的門限范圍設定如式(12):
式(12)中，E表示隨機的任意變量，σ表示數學期望值，ζ表示任意正數，τ表示標準差。在BiGRU-GRU網絡的基礎上構建的早期零件故障診斷流程如圖1所示。
圖1 早期零件故障診斷流程
從圖1可以看出：首先，利用小波變換對收集到的盤形結構零件信號進行去噪，并構造交叉相關能量比熵；其次，使用初始時采集的常規振動信號來限定門限；然后，對采集的振動信號樣品進行門限計算，如果計算出的衰退值比設置的門限更大，則可以判斷此時盤形結構零件已經發生早期故障。在檢測出早期故障的時間點后，根據該時間點的振動數據對其進行指數運算，從而可觀測到其性能的衰退趨勢。對這些數據重新抽樣并進行空間變換，同時輸入BiGRU-GRU網絡中用于訓練。當網絡模型的訓練精確到了一定的程度時，把目前收集到的指標信息輸入該網絡模型中，從而實現對盤形結構零件衰退趨勢的實時預測。
2 結構優化分析及早期故障診斷方法檢驗
為了實現對盤形軋制結構的優化，研究首先對其影響因素進行了驗證分析。
展開 
深度學習核心技術實踐與圖神經網絡新技術應用研修班通知
循環神經網絡，長短時記憶LSTM、門控循環單元GRU
6. 參數初始化方法、損失函數Loss、過擬合
7. 對抗生成網絡GAN
8. 遷移學習TL
9. 強化學習RF
10. 圖神經網絡GNN
一、算法和場景融合理解
1.空間相關性的非結構化數據，CNN算法。典型的圖像數據，像素點之間具有空間相關性，例如圖像的分類、分割、檢測都是CNN算法。
2.時間相關性的非結構化數據，RNN算法。這類場景普遍的一個現象就是數據之間具有時序相關性，也就是數據之間存在先后依賴關系。例如自然語言處理、語音相關算法都是基于RNN算法。
3.非歐氏數據結構， GNN。這類場景典型的可以用圖來表示。例如社交網絡等。
案例摘要講解
醫療領域：如流行疾病、腫瘤等相關疾病檢測
遙感領域：如遙感影像中的場景識別
石油勘探：如石油油粒大小檢測
軌道交通：如地鐵密集人流檢測
檢測領域：如故障檢測
公安領域：如犯罪行為分析
國防領域：目標檢測、信號分析、態勢感知…
經濟領域：如股票預測
二、數據理解及處理
分析典型場景中的典型數據，結合具體的算法，對數據進行處理
1.結構化數據，如何對數據進行讀取，進行組織。
2.圖像數據，在實際應用過程中的處理方法，怎樣做數據的預處理、進行數據增強等。
3.時序信號，將單點的數據如何組合成一個序列，以及對序列數據處理的基本方法。
三、技術路徑設計
針對具體的場景設計特定的神經網絡模型，對典型數據適配的網絡結構進介紹。
1.DNN模型搭建的基本原則
2.CNN模型中常見的網絡結構，以及參數分析。
展開 大模型技術在自動駕駛中的應用
3.循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）：具有序列記憶能力的神經網絡，可以對連續的輸入數據進行處理，并自動更新狀態。
4.長短時記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）：一種特殊的RNN模型，可克服傳統RNN面臨的梯度消失問題，適用于學習長期依賴關系。
5.生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）：由生成器和判別器兩個對抗模型組成，通過不斷優化，使生成器生成足夠真實的數據，從而欺騙判別器認為其為真實數據。
6.自編碼器（Autoencoder）：利用一個編碼器將輸入數據壓縮為潛在表示，再使用一個解碼器將其還原為原始數據，可以用于特征提取、降噪和圖像增強等領域。
以上是常見的一些神經網絡算法，每個算法都有不同的應用場景和優缺點。
三、國外大模型技術在自動駕駛中的應用
在自動駕駛領域，大模型的應用可以提高自動駕駛系統的感知與決策等方面的能力。
展開 （圖解）神經網絡之CNN與RNN的關系
所以RNN存在無法解決長時依賴的問題。為解決上述問題，提出了LSTM（長短時記憶單元），通過cell門開關實現時間上的記憶功能，并防止梯度消失，LSTM單元結構如下圖所示：
除了DNN、CNN、RNN、ResNet（深度殘差）、LSTM之外，還有很多其他結構的神經網絡。如因為在序列信號分析中，如果我能預知未來，對識別一定也是有所幫助的。因此就有了雙向RNN、雙向LSTM，同時利用歷史和未來的信息。
事實上，不論是哪種網絡，他們在實際應用中常常都混合著使用，比如CNN和RNN在上層輸出之前往往會接上全連接層，很難說某個網絡到底屬于哪個類別。不難想象隨著深度學習熱度的延續，更靈活的組合方式、更多的網絡結構將被發展出來。
簡單總結如下：
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