來源于生物學的靈感是神經網絡名字的由來。這類研究者可以追溯到一個多世紀前的亞歷山大·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元互動的計算電路。隨著時間發(fā)展，神經網絡的生物學解釋被稀釋，但仍保留了這個名字。時至***，絕大多數(shù)神經網絡都包含以下的**原則。交替使用線性處理單元與非線性處理單元，它們經常被稱為“層”。使用鏈式法則（即反向傳播）來更新網絡的參數(shù)。在**初的快速發(fā)展之后，自約1995年起至2005年，大部分機器學習研究者的視線從神經網絡上移開了。這是由于多種原因。首先，訓練神經網絡需要極強的計算力。盡管20世紀末內存已經足夠，計算力卻不夠充足。其次，當時使用的數(shù)據集也相對小得多。費雪在1936年發(fā)布的的Iris數(shù)據集*有150個樣本，并被***用于測試算法的性能。具有6萬個樣本的MNIST數(shù)據集在當時已經被認為是非常龐大了，盡管它如今已被認為是典型的簡單數(shù)據集。由于數(shù)據和計算力的稀缺，從經驗上來說，如核方法、決策樹和概率圖模型等統(tǒng)計工具更優(yōu)。它們不像神經網絡一樣需要長時間的訓練，并且在強大的理論保證下提供可以預測的結果。 人工智能培訓基地在成都深度智谷。青海教師深度學習培訓視頻
總的來說，人的視覺系統(tǒng)的信息處理是分級的。從低級的V1區(qū)提取邊緣特征，再到V2區(qū)的形狀或者目標的部分等，再到更高層，整個目標、目標的行為等。也就是說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越抽象，越來越能表現(xiàn)語義或者意圖。而抽象層面越高，存在的可能猜測就越少，就越利于分類。例如，單詞**和句子的對應是多對一的，句子和語義的對應又是多對一的，語義和意圖的對應還是多對一的，這是個層級體系。敏感的人注意到關鍵詞了：分層。而Deeplearning的deep是不是就表示我存在多少層，也就是多深呢？沒錯。那Deeplearning是如何借鑒這個過程的呢？畢竟是歸于計算機來處理，面對的一個問題就是怎么對這個過程建模？因為我們要學習的是特征的表達，那么關于特征，或者說關于這個層級特征，我們需要了解地更深入點。所以在說DeepLearning之前，我們有必要再啰嗦下特征（呵呵，實際上是看到那么好的對特征的解釋，不放在這里有點可惜，所以就塞到這了）。 湖南數(shù)據庫深度學習培訓人工智能零基礎培訓就來深度人工智能學院。
區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學習，深度學習的不同在于： [4] (1)強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點； [4] (2)明確了特征學習的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預測更容易。與人工規(guī)則構造特征的方法相比，利用大數(shù)據來學習特征，更能夠刻畫數(shù)據豐富的內在信息。 [4] 通過設計建立適量的神經元計算節(jié)點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網絡的學習和調優(yōu)，建立起從輸入到輸出的函數(shù)關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數(shù)關系，但是可以盡可能的逼近現(xiàn)實的關聯(lián)關系。使用訓練成功的網絡模型，就可以實現(xiàn)我們對復雜事務處理的自動化要求。
2012年6月，《紐約時報》披露了GoogleBrain項目，吸引了公眾的***關注。這個項目是由***的斯坦福大學的機器學習教授AndrewNg和在大規(guī)模計算機系統(tǒng)方面的世界前列**JeffDean共同主導，用16000個CPUCore的并行計算平臺訓練一種稱為“深度神經網絡”（DNN，DeepNeuralNetworks）的機器學習模型（內部共有10億個節(jié)點。這一網絡自然是不能跟人類的神經網絡相提并論的。要知道，人腦中可是有150多億個神經元，互相連接的節(jié)點也就是突觸數(shù)更是如銀河沙數(shù)。曾經有人估算過，如果將一個人的大腦中所有神經細胞的軸突和樹突依次連接起來，并拉成一根直線，可從地球連到月亮，再從月亮返回地球），在語音識別和圖像識別等領域獲得了巨大的成功。項目負責人之一Andrew稱：“我們沒有像通常做的那樣自己框定邊界，而是直接把海量數(shù)據投放到算法中，讓數(shù)據自己說話，系統(tǒng)會自動從數(shù)據中學習。”另外一名負責人Jeff則說：“我們在訓練的時候從來不會告訴機器說：‘這是一只貓?！到y(tǒng)其實是自己發(fā)明或者領悟了“貓”的概念?！?012年11月，微軟在中國天津的一次活動上公開演示了一個全自動的同聲傳譯系統(tǒng)，講演者用英文演講。 人工智能靠譜的培訓機構就選成都深度智谷。
深度學習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深度學習框架是都會覺得很困難，下面介紹幾個新手常問的幾個參數(shù)。batch深度學習的優(yōu)化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數(shù)更新有兩種方式。第一種，遍歷全部數(shù)據集算一次損失函數(shù)，然后算函數(shù)對各個參數(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)據集里的所有樣本都看一遍，計算量開銷大，計算速度慢，不支持在線學習，這稱為Batchgradientdescent，批梯度下降。另一種，每看一個數(shù)據就算一下?lián)p失函數(shù)，然后求梯度更新參數(shù)，這個稱為隨機梯度下降，stochasticgradientdescent。這個方法速度比較快，但是收斂性能不太好，可能在比較好點附近晃來晃去，hit不到比較好點。兩次參數(shù)的更新也有可能互相抵消掉，造成目標函數(shù)震蕩的比較劇烈。為了克服兩種方法的缺點，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)據分為若干個批，按批來更新參數(shù)，這樣，一個批中的一組數(shù)據共同決定了本次梯度的方向，下降起來就不容易跑偏，減少了隨機性。另一方面因為批的樣本數(shù)與整個數(shù)據集相比小了很多，計算量也不是很大。 人工智能專業(yè)課程-成都深度智谷。河南百度深度學習培訓
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計算機視覺香港中文大學的多媒體實驗室是**早應用深度學習進行計算機視覺研究的華人團隊。在***人工智能競賽LFW（大規(guī)模人臉識別競賽）上，該實驗室曾力壓FaceBook奪得***，使得人工智能在該領域的識別能力***超越真人。[7]語音識別微軟研究人員通過與hinton合作，首先將RBM和DBN引入到語音識別聲學模型訓練中，并且在大詞匯量語音識別系統(tǒng)中獲得巨大成功，使得語音識別的錯誤率相對減低30%。但是，DNN還沒有有效的并行快速算法，很多研究機構都是在利用大規(guī)模數(shù)據語料通過GPU平臺提高DNN聲學模型的訓練效率。[8]在國際上，IBM、google等公司都快速進行了DNN語音識別的研究，并且速度飛快。[8]國內方面，阿里巴巴、科大訊飛、百度、中科院自動化所等公司或研究單位，也在進行深度學習在語音識別上的研究。[8]自然語言處理等其他領域很多機構在開展研究，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能夠更好地表達語法信息。深度學習在自然語言處理等領域主要應用于機器翻譯以及語義挖掘等方面。 青海教師深度學習培訓視頻
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