Capsule是由深度學習先驅(qū)GeoffreyHinton等人提出的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡形式，旨在修正反向傳播機制。「Capsule是一組神經(jīng)元，其輸入輸出向量表示特定實體類型的實例化參數(shù)（即特定物體、概念實體等出現(xiàn)的概率與某些屬性）。我們使用輸入輸出向量的長度表征實體存在的概率，向量的方向表示實例化參數(shù)（即實體的某些圖形屬性）。同一層級的capsule通過變換矩陣對更高級別的capsule的實例化參數(shù)進行預測。當多個預測一致時（論文中使用動態(tài)路由使預測一致），更高級別的capsule將變得活躍?！蛊款i對深度學習的主要批評是許多方法缺乏理論支撐。大多數(shù)深度結(jié)構(gòu)**是梯度下降的某些變式。盡管梯度下降已經(jīng)被充分地研究，但理論涉及的其他算法，例如對比分歧算法，并沒有獲得充分的研究，其收斂性等問題仍不明確。深度學習方法常常被視為黑盒，大多數(shù)的結(jié)論確認都由經(jīng)驗而非理論來確定。也有學者認為，深度學習應當被視為通向真正人工智能的一條途徑，而不是一種包羅萬象的解決方案。盡管深度學習的能力很強，但和真正的人工智能相比，仍然缺乏諸多重要的能力。未來發(fā)展方向深度學習常常被看作是通向真正人工智能的重要一步，其實際應用獲得了越來越多公司和研究機構(gòu)的參與。 人工智能應用培訓-成都深度智谷。湖北深度學習培訓班 靠譜
假設深度學習要處理的信息是“水流”，而處理數(shù)據(jù)的深度學習網(wǎng)絡是一個由管道和閥門組成的巨大水管網(wǎng)絡。網(wǎng)絡的入口是若干管道開口，網(wǎng)絡的出口也是若干管道開口。這個水管網(wǎng)絡有許多層，每一層由許多個可以控制水流流向與流量的調(diào)節(jié)閥。根據(jù)不同任務的需要，水管網(wǎng)絡的層數(shù)、每層的調(diào)節(jié)閥數(shù)量可以有不同的變化組合。對復雜任務來說，調(diào)節(jié)閥的總數(shù)可以成千上萬甚至更多。水管網(wǎng)絡中，每一層的每個調(diào)節(jié)閥都通過水管與下一層的所有調(diào)節(jié)閥連接起來，組成一個從前到后，逐層完全連通的水流系統(tǒng)。那么，計算機該如何使用這個龐大的水管網(wǎng)絡來學習識字呢？比如，當計算機看到一張寫有“田”字的圖片，就簡單將組成這張圖片的所有數(shù)字（在計算機里，圖片的每個顏色點都是用“0”和“1”組成的數(shù)字來表示的）全都變成信息的水流，從入口灌進水管網(wǎng)絡。 天津濤德深度學習培訓深度人工智能學院開展了人工智能售前工程師就業(yè)班。
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(lǐng)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(gòu)都是在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)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(nèi)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(lǐng)域很多機構(gòu)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(lǐng)域主要應用于機器翻譯以及語義挖掘等方面。
在描述深度學習的特點之前，我們先回顧并概括一下機器學習和深度學習的關(guān)系。機器學習研究如何使計算機系統(tǒng)利用經(jīng)驗改善性能。它是人工智能領(lǐng)域的分支，也是實現(xiàn)人工智能的一種手段。在機器學習的眾多研究方向中，表征學習關(guān)注如何自動找出表示數(shù)據(jù)的合適方式，以便更好地將輸入變換為正確的輸出，而本書要重點探討的深度學習是具有多級表示的表征學習方法。在每一級（從原始數(shù)據(jù)開始），深度學習通過簡單的函數(shù)將該級的表示變換為更高級的表示。因此，深度學習模型也可以看作是由許多簡單函數(shù)復合而成的函數(shù)。當這些復合的函數(shù)足夠多時，深度學習模型就可以表達非常復雜的變換。深度學習可以逐級表示越來越抽象的概念或模式。以圖像為例，它的輸入是一堆原始像素值。深度學習模型中，圖像可以逐級表示為特定位置和角度的邊緣、由邊緣組合得出的花紋、由多種花紋進一步匯合得到的特定部位的模式等。**終，模型能夠較容易根據(jù)更高級的表示完成給定的任務，如識別圖像中的物體。值得一提的是，作為表征學習的一種，深度學習將自動找出每一級表示數(shù)據(jù)的合適方式。人工智能靠譜的培訓機構(gòu)就選深度人工智能學院。
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(jù)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(jù)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(jù)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(jù)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(jù)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(jù)集相比小了很多，計算量也不是很大。 “深度人工智能教育”是成都深度智谷科技有限公司旗下的人工智能教育機構(gòu)品牌。河北2021深度學習培訓班
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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(jù)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(jù)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(jù)集相比小了很多，計算量也不是很大。基本上現(xiàn)在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以深度學習框架的函數(shù)中經(jīng)常會出現(xiàn)batch_size，就是指這個。關(guān)于如何將訓練樣本轉(zhuǎn)換從batch_size的格式可以參考訓練樣本的batch_size數(shù)據(jù)的準備。iterationsiterations（迭代）：每一次迭代都是一次權(quán)重更新，每一次權(quán)重更新需要batch_size個數(shù)據(jù)進行Forward運算得到損失函數(shù)，再BP算法更新參數(shù)。1個iteration等于使用batchsize個樣本訓練一次。epochsepochs被定義為向前和向后傳播中所有批次的單次訓練迭代。這意味著1個周期是整個輸入數(shù)據(jù)的單次向前和向后傳遞。簡單說，epochs指的就是訓練過程中數(shù)據(jù)將被“輪”多少次，就這樣。舉個例子訓練集有1000個樣本，batchsize=10，那么：訓練完整個樣本集需要：100次iteration，1次epoch。 湖北深度學習培訓班 靠譜
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