关于深度学习在各个领域的应用分析
深度学习网络作为一个功能多样的工具，虽然最初仅用于图像分析，但它已逐渐被应用到各种不同的任务和领域中。高准确性和高处理速度，使得用户无需成为领域专家即可对大型数据集执行复杂分析。
小编邀请 mathworks 产品经理 johanna 分享一些深度学习网络的使用示例以供参考：
文本分析
在本例中，我们将分析推特数据，了解针对特定词或短语的情感是积极的还是消极的。情感分析有很多实际的应用，如品牌推广、竞选活动和广告营销。
过去（目前仍然）进行情感分析通常使用机器学习。机器学习模型可分析单个词，但深度学习网络可应用于完整的句子，大大地提高了准确性。
训练组由数以千计正面或负面的推特样本组成。这里是训练示例：
我们通过去除“the”和“and”等“停滞词”对数据进行了清理，这些词对于算法的学习毫无用处。然后，我们上传了长短期记忆（longshort-term memory, lstm）网络，它是一种递归神经网络(recurrent neural network, rnn)，可学习时间上的依赖关系。
lstm 擅长对序列和时序数据进行分类。当分析文本时，lstm 不仅会考虑单个词，还会考虑句子结构和词的组合。
网络本身的 matlab 代码非常简单：
layers = [ sequenceinputlayer(inputsize)
lstmlayer(outputsize,'outputmode','last')
fullyconnectedlayer(numclasses)
softmaxlayer
classificationlayer ]
在 gpu 上运行时，它训练的非常快速，30 次迭代（完整遍历一次所有数据）只需 6 分钟。
完成对模型的训练后，我们就可对新数据使用该模型。例如：我们可用它确定情感分数与股票价格之间是否相关。
语音识别
在本例中，我们需要将语音音频文件分类到其对应的词类。初看上去，此问题与图像分类完全不同，但实则非常相似。频谱是 1d 音频文件中信号的二维显示（图 1）。我们可以将其用作对卷积神经网络（cnn）的输入，如同使用“真实”图像一样。
图1. 上部：原始音频信号。底部：对应频谱。
spectrogram() 函数是一种将音频文件转换为其对应时频的简单方式。但是，语音是音频处理的一种特定形式，其中重要特征会包含在特定的频率处。由于我们希望 cnn 专注于这些特定的频率处，我们将使用美尔倒谱系数，该系数会锁定跟语音最相关的频率区域。
我们在希望分类的词类之间均匀地分配训练数据。
为减少伪正面情感，我们纳入了容易与目标类别混淆的词类。例如，如果目标词是“on”，则“mom”、“dawn”和“won”等词会放到“未知”类别中。网络不需要知道这些词是什么，只需要知道它们不是目标词。
我们随后定义了一个 cnn。由于我们使用频谱作为输入值，因此 cnn 的结构可以是类似于用于图像的结构。
模型训练完毕后，它会将输入图像（频谱图）分类到相应的类别（图2）。验证集的准确性约为96%。
图2. 词“yes”的分类结果。
图像降噪
小波和滤波器是（仍然是）降噪的常见方法。在本例中，我们将了解到经过预训练的图像降噪 cnn(dncnn) 将如何应用于包含高斯噪声的一组图像中（图 3）。
图3. 添加了高斯噪声的原始图像。
我们首先下载一个包含高斯噪声的图像。
imshow(noisyrgb);
由于这是彩色图像，但网络是在灰阶图像上受训的，因此该过程的唯一难点是需要将图像分为三个不同通道：红(r)、绿(g)、蓝(b)。
oisyr = noisyrgb(:,:,1);
noisyg = noisyrgb(:,:,2);
noisyb = noisyrgb(:,:,3);
加载预先训练的 dncnn 网络：
net= denoisingnetwork('dncnn');
现在我们可以使用它去除每个颜色通道中的噪声。
denoisedr = denoiseimage(noisyr,net);
denoisedg = denoiseimage(noisyg,net);
denoisedb =denoiseimage(noisyb,net);
重新组合经过降噪处理的颜色通道，形成降噪后的 rgb 图像。
denoisedrgb =cat(3,denoisedr,denoisedg,denoisedb);
imshow(denoisedrgb)
title('denoised image')
原始（非噪声）图像与降噪图像的快速视觉对比图说明结果是合理的（图 4）。
图4. 左：原始（非噪音）图像。右：已降噪图像。
让我们放大几个细节：
rect = [120 440 130 130];
cropped_orig = imcrop(rgb,rect);
cropped_denoise = imcrop(denoisedrgb,rect);
imshowpair(cropped_orig,cropped_denoise,'montage');
图 5 中的放大视图显示降噪结果造成了一些负面影响。显而易见，原始（非噪声）图像具有更高的清晰度，尤其是屋顶和草地。这一结果可能是可接受的，或者图像需要进一步处理，这取决于它将用于哪些应用。
图5. 放大视图。
如果考虑使用 dncnn 进行图像降噪，请记住，它只能识别其接受过训练的噪声类型，在本例中是高斯噪声。为提高灵活性，您可以使用 matlab 和 deep learning toolbox 通过预定义层训练自己的网络，也可以训练完全自定义的降噪神经网络。
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如何理解智慧仓储，它能为我们带来多大便利
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我们通过去除“the”和“and”等“停滞词”对数据进行了清理，这些词对于算法的学习毫无用处。然后，我们上传了长短期记忆（longshort-term memory, lstm）网络，它是一种递归神经网络(recurrent neural network, rnn)，可学习时间上的依赖关系。
lstm 擅长对序列和时序数据进行分类。当分析文本时，lstm 不仅会考虑单个词，还会考虑句子结构和词的组合。
网络本身的 matlab 代码非常简单：
layers = [ sequenceinputlayer(inputsize)
lstmlayer(outputsize,'outputmode','last')
fullyconnectedlayer(numclasses)
softmaxlayer
classificationlayer ]
在 gpu 上运行时，它训练的非常快速，30 次迭代（完整遍历一次所有数据）只需 6 分钟。
完成对模型的训练后，我们就可对新数据使用该模型。例如：我们可用它确定情感分数与股票价格之间是否相关。
语音识别
在本例中，我们需要将语音音频文件分类到其对应的词类。初看上去，此问题与图像分类完全不同，但实则非常相似。频谱是 1d 音频文件中信号的二维显示（图 1）。我们可以将其用作对卷积神经网络（cnn）的输入，如同使用“真实”图像一样。
图1. 上部：原始音频信号。底部：对应频谱。
spectrogram() 函数是一种将音频文件转换为其对应时频的简单方式。但是，语音是音频处理的一种特定形式，其中重要特征会包含在特定的频率处。由于我们希望 cnn 专注于这些特定的频率处，我们将使用美尔倒谱系数，该系数会锁定跟语音最相关的频率区域。
我们在希望分类的词类之间均匀地分配训练数据。
为减少伪正面情感，我们纳入了容易与目标类别混淆的词类。例如，如果目标词是“on”，则“mom”、“dawn”和“won”等词会放到“未知”类别中。网络不需要知道这些词是什么，只需要知道它们不是目标词。
我们随后定义了一个 cnn。由于我们使用频谱作为输入值，因此 cnn 的结构可以是类似于用于图像的结构。
模型训练完毕后，它会将输入图像（频谱图）分类到相应的类别（图2）。验证集的准确性约为96%。
图2. 词“yes”的分类结果。
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小波和滤波器是（仍然是）降噪的常见方法。在本例中，我们将了解到经过预训练的图像降噪 cnn(dncnn) 将如何应用于包含高斯噪声的一组图像中（图 3）。
图3. 添加了高斯噪声的原始图像。
我们首先下载一个包含高斯噪声的图像。
imshow(noisyrgb);
由于这是彩色图像，但网络是在灰阶图像上受训的，因此该过程的唯一难点是需要将图像分为三个不同通道：红(r)、绿(g)、蓝(b)。
oisyr = noisyrgb(:,:,1);
noisyg = noisyrgb(:,:,2);
noisyb = noisyrgb(:,:,3);
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denoisedg = denoiseimage(noisyg,net);
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rect = [120 440 130 130];
cropped_orig = imcrop(rgb,rect);
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图 5 中的放大视图显示降噪结果造成了一些负面影响。显而易见，原始（非噪声）图像具有更高的清晰度，尤其是屋顶和草地。这一结果可能是可接受的，或者图像需要进一步处理，这取决于它将用于哪些应用。
图5. 放大视图。
如果考虑使用 dncnn 进行图像降噪，请记住，它只能识别其接受过训练的噪声类型，在本例中是高斯噪声。为提高灵活性，您可以使用 matlab 和 deep learning toolbox 通过预定义层训练自己的网络，也可以训练完全自定义的降噪神经网络。
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