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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。簡而言之，人工智能涉及教計算機思考人類的思維方式，其中包括各種不同的應(yīng)用，例如計算機視覺、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)。
由此可將深度學(xué)習(xí)理解為進行“特征學(xué)習(xí)”（feature learning）或“表示學(xué)習(xí)”（representation learning）。 以往在機器學(xué)習(xí)用于現(xiàn)實任務(wù)時，描述樣本的特征通常需由人類專家來設(shè)計，這成為“特征工程”（feature engineering）。
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。
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)。
一、深度學(xué)習(xí)的起源深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程可以追溯到1943年，當時心理學(xué)家麥卡洛克和數(shù)學(xué)邏輯學(xué)家皮茨發(fā)表論文《神經(jīng)活動中內(nèi)在思想的邏輯演算》，提出了MP模型，這標志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開端。在隨后的幾十年中，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了多次起伏。
深度學(xué)習(xí)界在某種程度上已經(jīng)與更廣泛的計算機科學(xué)界隔離開來，并且在很大程度上發(fā)展了自己關(guān)于如何進行微分的文化態(tài)度。更一般地，自動微分（automatic di?erentiation）領(lǐng)域關(guān)心如何以算法方式計算導(dǎo)數(shù)。這里描述的反向傳播算法只是自動微分的一種方法。
RTX 4090深度學(xué)習(xí)優(yōu)勢分析 1.1 硬件規(guī)格深度解讀 RTX 4090作為NVIDIA最新一代的旗艦級顯卡，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢。
梯度下降（Gradient Descent）是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中最常用的優(yōu)化算法之一，其目標是通過迭代更新模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一個變體。他保留了 LSTM 劃重點，遺忘不重要信息的特點，在long-term 傳播的時候也不會被丟失。
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)用在當數(shù)據(jù)標記、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。
深度學(xué)習(xí)不再高冷：openEuler下的DL項目實戰(zhàn)分享 大家好，今天咱聊點“接地氣”的深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)。不過和以往不同，這次的主角不是Ubuntu、CentOS，而是華為自家的 openEuler。
在深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常具有多層結(jié)構(gòu)，直接計算損失函數(shù)對各層參數(shù)的梯度非常復(fù)雜。反向傳播算法通過鏈式法則，從輸出層開始，逐層向后計算梯度，大大提高了計算效率。
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)”是強相關(guān)，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”也是其主要的算法和手段；或者可以將“深度學(xué)習(xí)”稱之為“改良版的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”算法。
深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn) 雖然深度學(xué)習(xí)具有令人印象深刻的能力，但是一些障礙正在阻礙其廣泛采用。它們包括以下內(nèi)容： •技能短缺：當O'Reilly公司的調(diào)查詢問是什么阻礙人們采用深度學(xué)習(xí)時，受訪者的第一個反應(yīng)就是缺乏熟練的員工。
深度學(xué)習(xí)模型在規(guī)模上不斷擴大，越來越先進， 目前呈指數(shù)級增長。令大多數(shù)人意想不到的是：這意味著能源消耗正在隨之增加。" 一次深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練 =126 個丹麥家庭的年度能源消耗 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練是數(shù)學(xué)模型識別大型數(shù)據(jù)集中的模式的過程。
雖然modelarts能夠幫助我們在線上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
起初，符號處理對計算機科學(xué)的發(fā)展至關(guān)重要，從圖靈和馮 · 諾伊曼兩位先驅(qū)的論文開始，至今仍是幾乎所有軟件工程的基礎(chǔ)。但在深度學(xué)習(xí)中，符號處理被視為不入流。擺脫符號處理簡直就是異想天開。然而，如今的大多數(shù) AI 就在朝著這個方向努力。Hinton 和許多研究者都在努力擺脫符號處理。
基于立體視覺深度估計的深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究論文名稱：A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation作者：Laga Hamid /Jospin Laurent Valentin /Boussaid
傳統(tǒng)的基于規(guī)則的客服系統(tǒng)在處理復(fù)雜查詢時效率低下，而基于深度學(xué)習(xí)的NLP技術(shù)則能夠顯著提升系統(tǒng)的智能化水平。 2. 深度學(xué)習(xí)在NLP中的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的學(xué)習(xí)過程，能夠從大量數(shù)據(jù)中自動提取特征，適用于NLP的多個任務(wù)。
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，該模型能夠準確預(yù)測新圖片所屬的類別。深度學(xué)習(xí)中的“深度”體現(xiàn)在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要數(shù)據(jù)的層數(shù)之深。
