來(lái)源于生物學(xué)的靈感是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)名字的由來(lái)。這類(lèi)研究者可以追溯到一個(gè)多世紀(jì)前的亞歷山大·貝恩（1818–1903）和查爾斯·斯科特·謝靈頓（1857–1952）。研究者們嘗試組建模仿神經(jīng)元互動(dòng)的計(jì)算電路。隨著時(shí)間發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)解釋被稀釋?zhuān)员Ａ袅诉@個(gè)名字。時(shí)至***，絕大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都包含以下的**原則。交替使用線性處理單元與非線性處理單元，它們經(jīng)常被稱(chēng)為“層”。使用鏈?zhǔn)椒▌t（即反向傳播）來(lái)更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在**初的快速發(fā)展之后，自約1995年起至2005年，大部分機(jī)器學(xué)習(xí)研究者的視線從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上移開(kāi)了。這是由于多種原因。首先，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要極強(qiáng)的計(jì)算力。盡管20世紀(jì)末內(nèi)存已經(jīng)足夠，計(jì)算力卻不夠充足。其次，當(dāng)時(shí)使用的數(shù)據(jù)集也相對(duì)小得多。費(fèi)雪在1936年發(fā)布的的Iris數(shù)據(jù)集*有150個(gè)樣本，并被***用于測(cè)試算法的性能。具有6萬(wàn)個(gè)樣本的MNIST數(shù)據(jù)集在當(dāng)時(shí)已經(jīng)被認(rèn)為是非常龐大了，盡管它如今已被認(rèn)為是典型的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)集。由于數(shù)據(jù)和計(jì)算力的稀缺，從經(jīng)驗(yàn)上來(lái)說(shuō)，如核方法、決策樹(shù)和概率圖模型等統(tǒng)計(jì)工具更優(yōu)。它們不像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣需要長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練，并且在強(qiáng)大的理論保證下提供可以預(yù)測(cè)的結(jié)果。 人工智能培訓(xùn)基地在成都深度智谷。青海教師深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻
總的來(lái)說(shuō)，人的視覺(jué)系統(tǒng)的信息處理是分級(jí)的。從低級(jí)的V1區(qū)提取邊緣特征，再到V2區(qū)的形狀或者目標(biāo)的部分等，再到更高層，整個(gè)目標(biāo)、目標(biāo)的行為等。也就是說(shuō)高層的特征是低層特征的組合，從低層到高層的特征表示越來(lái)越抽象，越來(lái)越能表現(xiàn)語(yǔ)義或者意圖。而抽象層面越高，存在的可能猜測(cè)就越少，就越利于分類(lèi)。例如，單詞**和句子的對(duì)應(yīng)是多對(duì)一的，句子和語(yǔ)義的對(duì)應(yīng)又是多對(duì)一的，語(yǔ)義和意圖的對(duì)應(yīng)還是多對(duì)一的，這是個(gè)層級(jí)體系。敏感的人注意到關(guān)鍵詞了：分層。而Deeplearning的deep是不是就表示我存在多少層，也就是多深呢？沒(méi)錯(cuò)。那Deeplearning是如何借鑒這個(gè)過(guò)程的呢？畢竟是歸于計(jì)算機(jī)來(lái)處理，面對(duì)的一個(gè)問(wèn)題就是怎么對(duì)這個(gè)過(guò)程建模？因?yàn)槲覀円獙W(xué)習(xí)的是特征的表達(dá)，那么關(guān)于特征，或者說(shuō)關(guān)于這個(gè)層級(jí)特征，我們需要了解地更深入點(diǎn)。所以在說(shuō)DeepLearning之前，我們有必要再啰嗦下特征（呵呵，實(shí)際上是看到那么好的對(duì)特征的解釋?zhuān)环旁谶@里有點(diǎn)可惜，所以就塞到這了）。 湖南數(shù)據(jù)庫(kù)深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)就來(lái)深度人工智能學(xué)院。
區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： [4] (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)； [4] (2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說(shuō)，通過(guò)逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類(lèi)或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫(huà)數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)在信息。 [4] 通過(guò)設(shè)計(jì)建立適量的神經(jīng)元計(jì)算節(jié)點(diǎn)和多層運(yùn)算層次結(jié)構(gòu)，選擇合適的輸人層和輸出層，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和調(diào)優(yōu)，建立起從輸入到輸出的函數(shù)關(guān)系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數(shù)關(guān)系，但是可以盡可能的逼近現(xiàn)實(shí)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。使用訓(xùn)練成功的網(wǎng)絡(luò)模型，就可以實(shí)現(xiàn)我們對(duì)復(fù)雜事務(wù)處理的自動(dòng)化要求。
2012年6月，《紐約時(shí)報(bào)》披露了GoogleBrain項(xiàng)目，吸引了公眾的***關(guān)注。這個(gè)項(xiàng)目是由***的斯坦福大學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)教授AndrewNg和在大規(guī)模計(jì)算機(jī)系統(tǒng)方面的世界前列**JeffDean共同主導(dǎo)，用16000個(gè)CPUCore的并行計(jì)算平臺(tái)訓(xùn)練一種稱(chēng)為“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（DNN，DeepNeuralNetworks）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（內(nèi)部共有10億個(gè)節(jié)點(diǎn)。這一網(wǎng)絡(luò)自然是不能跟人類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相提并論的。要知道，人腦中可是有150多億個(gè)神經(jīng)元，互相連接的節(jié)點(diǎn)也就是突觸數(shù)更是如銀河沙數(shù)。曾經(jīng)有人估算過(guò)，如果將一個(gè)人的大腦中所有神經(jīng)細(xì)胞的軸突和樹(shù)突依次連接起來(lái)，并拉成一根直線，可從地球連到月亮，再?gòu)脑铝练祷氐厍颍?，在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別等領(lǐng)域獲得了巨大的成功。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人之一Andrew稱(chēng)：“我們沒(méi)有像通常做的那樣自己框定邊界，而是直接把海量數(shù)據(jù)投放到算法中，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)?！绷硗庖幻?fù)責(zé)人Jeff則說(shuō)：“我們?cè)谟?xùn)練的時(shí)候從來(lái)不會(huì)告訴機(jī)器說(shuō)：‘這是一只貓?！到y(tǒng)其實(shí)是自己發(fā)明或者領(lǐng)悟了“貓”的概念?！?012年11月，微軟在中國(guó)天津的一次活動(dòng)上公開(kāi)演示了一個(gè)全自動(dòng)的同聲傳譯系統(tǒng)，講演者用英文演講。 人工智能靠譜的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)就選成都深度智谷。
深度學(xué)習(xí)框架中涉及很多參數(shù)，如果一些基本的參數(shù)如果不了解，那么你去看任何一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架是都會(huì)覺(jué)得很困難，下面介紹幾個(gè)新手常問(wèn)的幾個(gè)參數(shù)。batch深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法，說(shuō)白了就是梯度下降。每次的參數(shù)更新有兩種方式。第一種，遍歷全部數(shù)據(jù)集算一次損失函數(shù)，然后算函數(shù)對(duì)各個(gè)參數(shù)的梯度，更新梯度。這種方法每更新一次參數(shù)都要把數(shù)據(jù)集里的所有樣本都看一遍，計(jì)算量開(kāi)銷(xiāo)大，計(jì)算速度慢，不支持在線學(xué)習(xí)，這稱(chēng)為Batchgradientdescent，批梯度下降。另一種，每看一個(gè)數(shù)據(jù)就算一下?lián)p失函數(shù)，然后求梯度更新參數(shù)，這個(gè)稱(chēng)為隨機(jī)梯度下降，stochasticgradientdescent。這個(gè)方法速度比較快，但是收斂性能不太好，可能在比較好點(diǎn)附近晃來(lái)晃去，hit不到比較好點(diǎn)。兩次參數(shù)的更新也有可能互相抵消掉，造成目標(biāo)函數(shù)震蕩的比較劇烈。為了克服兩種方法的缺點(diǎn)，現(xiàn)在一般采用的是一種折中手段，mini-batchgradientdecent，小批的梯度下降，這種方法把數(shù)據(jù)分為若干個(gè)批，按批來(lái)更新參數(shù)，這樣，一個(gè)批中的一組數(shù)據(jù)共同決定了本次梯度的方向，下降起來(lái)就不容易跑偏，減少了隨機(jī)性。另一方面因?yàn)榕臉颖緮?shù)與整個(gè)數(shù)據(jù)集相比小了很多，計(jì)算量也不是很大。 人工智能專(zhuān)業(yè)課程-成都深度智谷。河南百度深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)
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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**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***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***，使得人工智能在該領(lǐng)域的識(shí)別能力***超越真人。[7]語(yǔ)音識(shí)別微軟研究人員通過(guò)與hinton合作，首先將RBM和DBN引入到語(yǔ)音識(shí)別聲學(xué)模型訓(xùn)練中，并且在大詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中獲得巨大成功，使得語(yǔ)音識(shí)別的錯(cuò)誤率相對(duì)減低30%。但是，DNN還沒(méi)有有效的并行快速算法，很多研究機(jī)構(gòu)都是在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)語(yǔ)料通過(guò)GPU平臺(tái)提高DNN聲學(xué)模型的訓(xùn)練效率。[8]在國(guó)際上，IBM、google等公司都快速進(jìn)行了DNN語(yǔ)音識(shí)別的研究，并且速度飛快。[8]國(guó)內(nèi)方面，阿里巴巴、科大訊飛、百度、中科院自動(dòng)化所等公司或研究單位，也在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別上的研究。[8]自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域很多機(jī)構(gòu)在開(kāi)展研究，2013年，TomasMikolov，KaiChen，GregCorrado，JeffreyDean發(fā)表論文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，與傳統(tǒng)的詞袋模型（bagofwords）相比，word2vector能夠更好地表達(dá)語(yǔ)法信息。深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯以及語(yǔ)義挖掘等方面。 青海教師深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻
成都深度智谷科技有限公司發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊(duì)不斷壯大，現(xiàn)有一支專(zhuān)業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，各種專(zhuān)業(yè)設(shè)備齊全。致力于創(chuàng)造***的產(chǎn)品與服務(wù)，以誠(chéng)信、敬業(yè)、進(jìn)取為宗旨，以建深度人工智能教育產(chǎn)品為目標(biāo)，努力打造成為同行業(yè)中具有影響力的企業(yè)。公司以用心服務(wù)為重點(diǎn)價(jià)值，希望通過(guò)我們的專(zhuān)業(yè)水平和不懈努力，將人工智能基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)；人工智能教育服務(wù)；云計(jì)算裝備技術(shù)服務(wù)；人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)；企業(yè)管理咨詢(xún)；技術(shù)服務(wù)、技術(shù)開(kāi)發(fā)、技術(shù)咨詢(xún)、技術(shù)交流、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)推廣；人工智能行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成服務(wù)；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)。等業(yè)務(wù)進(jìn)行到底。深度智谷始終以質(zhì)量為發(fā)展，把顧客的滿(mǎn)意作為公司發(fā)展的動(dòng)力，致力于為顧客帶來(lái)***的人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)。