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文章目錄 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）1、概念2、相關(guān)應(yīng)用場景3、簡介4、區(qū)別于淺層學(xué)習(xí)5、典型模型案例6、深度學(xué)習(xí)是如何進(jìn)行訓(xùn)練的自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）
學(xué)，然而，雖然深度學(xué)習(xí)的一些核心概念是從人們對大腦的理解中汲取部分靈感而形成的，但深度學(xué)習(xí)模型不是大腦模型。沒有證據(jù)表明大腦的學(xué)習(xí)機制與現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)模型所使用的相同。你可能會讀到一些流行科學(xué)的文章，宣稱深度學(xué)習(xí)的工作原理與大腦相似或者是根據(jù)大腦的工作原理進(jìn)行建模的，但事實并非如此
全面地講述深度學(xué)習(xí)的歷史超出了本書的范圍。然而，一些基本的背景對理解深度學(xué)習(xí)是有用的，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀(jì)80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到
能。借助深度學(xué)習(xí)，我們可以制造出具有自動駕駛能力的汽車和能夠理解人類語音的電話。由于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，機器翻譯、人臉識別、預(yù)測分析、機器作曲以及無數(shù)的人工智能任務(wù)都成為可能，或相比以往有了顯著改進(jìn)。雖然深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)概念幾十年前便提出，但致力于創(chuàng)建和訓(xùn)練這些深度模型的編程庫是近
使用深度學(xué)習(xí)方法處理計算機視覺問題的過程類似于人類的學(xué)習(xí)過程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過對現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測新圖片所屬的類別。圖1-2展示了兩個不同的學(xué)習(xí)過程，上半部分是通過使用深度學(xué)習(xí)模型解決圖片分類問題，下半部分
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，而機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動機在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)，
HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。
本課程由臺灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹機器學(xué)習(xí)基本概念簡介、深度學(xué)習(xí)基本概念簡介。
老師給了我們個任務(wù)，用mindSpore完成一個深度學(xué)習(xí)，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識別、手寫體數(shù)字識別、貓狗識別，因為這些按教程已經(jīng)做過了（然而我還是不會mindSpore）。盡量簡單，我們只要是個深度學(xué)習(xí)就能完成任務(wù)。
accumulation）的更廣泛類型的技術(shù)的特殊情況。其他方法以不同的順序來計算鏈?zhǔn)椒▌t的子表達(dá)式。一般來說，確定一種計算的順序使得計算開銷最小，是困難的問題。找到計算梯度的最優(yōu)操作序列是 NP 完全問題 (Naumann, 2008)，在這種意義上，它可能需要將代數(shù)表達(dá)式簡化為它們最廉價的形式。
成分學(xué)習(xí) 成分學(xué)習(xí)不僅使用一個模型的知識，而且使用多個模型的知識。人們相信，通過獨特的信息組合或投入（包括靜態(tài)和動態(tài)的），深度學(xué)習(xí)可以比單一的模型在理解和性能上不斷深入。 遷移學(xué)習(xí)是一個非常明顯的成分學(xué)習(xí)的例子， 基于這樣的一個想法， 在相似問題上預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重可以
為越來越多領(lǐng)域的主流技術(shù)。然而，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也存在一些挑戰(zhàn)和問題。例如，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，而且通常需要大量的時間和人力來完成。此外，深度學(xué)習(xí)模型的精度和穩(wěn)定性也需要更多的研究和改進(jìn)?？偨Y(jié)總之，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一種非常重要和有影響力的機器學(xué)習(xí)技術(shù)。它已經(jīng)在多
何得到輸出的流程圖中的最長路徑的長度記為模型的深度。另一方面，在深度概率模型中，也把描述概念之間如何相互關(guān)聯(lián)的圖的深度而非計算圖的深度記為一種模型的深度。值得注意的是，后者用來計算表示的計算圖可能比概念圖要深得多。鑒于這兩種觀點的共存，一般在一個模型有多深才算作“深度”模型上并沒
Intelligence）。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語言和圖像識別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前
為眾所周知的“深度學(xué)習(xí)’’。這個領(lǐng)域已經(jīng)更換了很多名稱，它反映了不同的研究人員和不同觀點的影響。全面地講述深度學(xué)習(xí)的歷史超出了本書的范圍。然而，一些基本的背景對理解深度學(xué)習(xí)是有用的。一般來說，目前為止深度學(xué)習(xí)已經(jīng)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控
首先要明白什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)的一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計算機視覺和自然語言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”
本文轉(zhuǎn)載自機器之心。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得了巨大的成功。此外，深度學(xué)習(xí)模型在無監(jiān)督、混合和強化學(xué)習(xí)方面也非常成功。4.1 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)記、分類器分類或數(shù)值預(yù)測的情況。LeCun 等人 (2015) 對監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及深層結(jié)構(gòu)的形成給出了一個精簡的解釋。Deng
學(xué)習(xí)方法——深度前饋網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機，深度自編碼器等。深度學(xué)習(xí)的思想：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對目標(biāo)進(jìn)行多層表示，以期通過多層的高層次特征來表示數(shù)據(jù)的抽象語義信息，獲得更好的特征魯棒性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
與傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法預(yù)設(shè)了更多的模型參數(shù)，因此模型訓(xùn)練難度更大，根據(jù)統(tǒng)計學(xué)習(xí)的一般規(guī)律知道，模型參數(shù)越多，需要參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量也越大。 20世紀(jì)八九十年代由于計算機計算能力有限和相關(guān)技術(shù)的限制，可用于分析的數(shù)據(jù)量太小，深度學(xué)習(xí)在模式分析中并沒有表現(xiàn)出優(yōu)異的識別性能。自從2006年，
