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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(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點(diǎn)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(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機(jī)器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”
本文轉(zhuǎn)載自機(jī)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(wú)監(jiān)督、混合和強(qiáng)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(lèi)器分類(lèi)或數(shù)值預(yù)測(cè)的情況。LeCun 等人 (2015) 對(duì)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(gè)精簡(jiǎn)的解釋。Deng
Network）的擴(kuò)展和應(yīng)用為基礎(chǔ)，這次浪潮的出現(xiàn)標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)時(shí)代的來(lái)臨。這一階段的研究主要集中在如何提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和泛化能力上。SVM作為一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在分類(lèi)問(wèn)題上表現(xiàn)出了良好的性能。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了許多領(lǐng)域的重要工具，例如自然語(yǔ)言處理、計(jì)算
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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機(jī)，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(guò)構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行多層表示，以期通過(guò)多層的高層次特征來(lái)表示數(shù)據(jù)的抽象語(yǔ)義信息，獲得更好的特征魯棒性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
什么是深度學(xué)習(xí) 要理解什么是深度學(xué)習(xí)，人們首先需要理解它是更廣泛的人工智能領(lǐng)域的一部分。簡(jiǎn)而言之，人工智能涉及教計(jì)算機(jī)思考人類(lèi)的思維方式，其中包括各種不同的應(yīng)用，例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它使計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下能夠更好地完成
為生成的圖像，而且輸出樣本的類(lèi)別（多輸出學(xué)習(xí)）。這是基于這樣的一個(gè)想法，通過(guò)判別器學(xué)習(xí)區(qū)分真實(shí)和生成的圖像， 能夠在沒(méi)有標(biāo)簽的情況下學(xué)得具體的結(jié)構(gòu)。通過(guò)從少量的標(biāo)記數(shù)據(jù)中進(jìn)行額外的增強(qiáng)，半監(jiān)督模型可以在最少的監(jiān)督數(shù)據(jù)量下獲得最佳性能。 GAN也涉及了其他的混合學(xué)習(xí)的領(lǐng)域——自監(jiān)督學(xué)習(xí)，
深度學(xué)習(xí)是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)習(xí)的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)OMAI平臺(tái)）即是在上述前提下誕生的平臺(tái)軟件。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是具備深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺(tái)軟件。OMAI平臺(tái)以支持高性能計(jì)算技術(shù)和大規(guī)模分
為生成的圖像，而且輸出樣本的類(lèi)別（多輸出學(xué)習(xí)）。這是基于這樣的一個(gè)想法，通過(guò)判別器學(xué)習(xí)區(qū)分真實(shí)和生成的圖像， 能夠在沒(méi)有標(biāo)簽的情況下學(xué)得具體的結(jié)構(gòu)。通過(guò)從少量的標(biāo)記數(shù)據(jù)中進(jìn)行額外的增強(qiáng)，半監(jiān)督模型可以在最少的監(jiān)督數(shù)據(jù)量下獲得最佳性能。 GAN也涉及了其他的混合學(xué)習(xí)的領(lǐng)域——自監(jiān)督學(xué)習(xí)，
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)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(gè)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(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)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(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)。早期機(jī)器學(xué)習(xí)研究者中還開(kāi)發(fā)了一種叫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，但是發(fā)明之后數(shù)十年都默默無(wú)聞。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人類(lèi)大腦的啟發(fā)而來(lái)的：神經(jīng)元之間的相互連接關(guān)系。但是，人類(lèi)大腦中的神經(jīng)元可以與特定范圍內(nèi)的任意神經(jīng)元連接，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳播要經(jīng)歷不同的層，傳播
其擅長(zhǎng)深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算類(lèi)型。在過(guò)去，這種水平的硬件對(duì)于大多數(shù)組織來(lái)說(shuō)成本費(fèi)用太高。然而，基于云計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的增長(zhǎng)意味著組織可以在沒(méi)有高昂的前期基礎(chǔ)設(shè)施成本的情況下訪問(wèn)具有深度學(xué)習(xí)功能的系統(tǒng)。 •數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)也會(huì)受到妨礙其他大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)的阻礙。用
搭建起來(lái)的一樣，稍有不同的是，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層的類(lèi)型更多樣，而且層與層之間的聯(lián)系復(fù)雜多變。深度學(xué)習(xí)中的深度主要就是來(lái)描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層的數(shù)量，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到成百上千層，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量從萬(wàn)到億不等，所以深度學(xué)習(xí)并不是非常深?yuàn)W的概念，其本質(zhì)上就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是最近幾年才
Learning，DL)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的子類(lèi)。它的靈感來(lái)源于人類(lèi)大腦的工作方式，是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過(guò)程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并非是一個(gè)全新的概念，可理解為包含多個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，人們對(duì)神經(jīng)元的連接方法以及激活函數(shù)等方面做出了
這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)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(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)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(jī)器
數(shù)據(jù)依賴(lài)性性能是兩種算法之間的主要關(guān)鍵區(qū)別。雖然，當(dāng)數(shù)據(jù)很小時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)不佳。這就是是深度學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)才能完美理解的原因。但是，在這種情況下，我們可以看到算法的使用以及他們手工制作的規(guī)則。上圖總結(jié)了這一事實(shí)。硬件依賴(lài)通常，深度學(xué)習(xí)依賴(lài)于高端機(jī)器，而傳統(tǒng)學(xué)習(xí)依賴(lài)于低端機(jī)器。因
實(shí)地執(zhí)行，所以當(dāng)用戶的代碼出現(xiàn)缺陷（bug）的時(shí)候，可以通過(guò)這些信息輕松快捷地找到出錯(cuò)的代碼，不會(huì)讓用戶在調(diào)試（Debug）的時(shí)候因?yàn)殄e(cuò)誤的指向或者異步和不透明的引擎浪費(fèi)太多的時(shí)間。 PyTorch的代碼相對(duì)于TensorFlow而言，更加簡(jiǎn)潔直觀，同時(shí)對(duì)于TensorFlow高
所謂“ 機(jī)器學(xué)習(xí)” ， 是指利用算法使計(jì)算機(jī)能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息； 而“ 深度學(xué)習(xí)”作為“機(jī)器學(xué)習(xí)”的一個(gè)**子集**， 相比其他學(xué)習(xí)方法， 使用了更多的參數(shù)、模型也更復(fù)雜， 從而使得模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解更加深人， 也更加智能。 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)是分步驟來(lái)進(jìn)行的， 每一步的最優(yōu)解不一定帶來(lái)結(jié)果的最優(yōu)解；
在放射學(xué)或無(wú)人駕駛汽車(chē)領(lǐng)域，我們對(duì)待深度學(xué)習(xí)的態(tài)度就要更加謹(jǐn)慎。如果一個(gè)小小的錯(cuò)誤就能奪去一條生命，那么深度學(xué)習(xí)還不夠優(yōu)秀，不足以應(yīng)用。在遇到與訓(xùn)練數(shù)據(jù)差異非常大的“異常值”時(shí)，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)表現(xiàn)出的問(wèn)題尤為明顯。例如，不久前，一輛特斯拉在所謂的全自動(dòng)駕駛模式下遇到了一個(gè)站在路中間
計(jì)算機(jī)視覺(jué)香港中文大學(xué)的多媒體實(shí)驗(yàn)室是最早應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的華人團(tuán)隊(duì)。在世界級(jí)人工智能競(jìng)賽LFW（大規(guī)模人臉識(shí)別競(jìng)賽）上，該實(shí)驗(yàn)室曾力壓FaceBook奪得冠軍，使得人工智能在該領(lǐng)域的識(shí)別能力首次超越真人。語(yǔ)音識(shí)別微軟研究人員通過(guò)與hinton合作，首先將RBM和D
計(jì)算機(jī)視覺(jué)香港中文大學(xué)的多媒體實(shí)驗(yàn)室是最早應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的華人團(tuán)隊(duì)。在世界級(jí)人工智能競(jìng)賽LFW（大規(guī)模人臉識(shí)別競(jìng)賽）上，該實(shí)驗(yàn)室曾力壓FaceBook奪得冠軍，使得人工智能在該領(lǐng)域的識(shí)別能力首次超越真人。語(yǔ)音識(shí)別微軟研究人員通過(guò)與hinton合作，首先將RBM和D
