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。人工智能之所以能夠完成很多復(fù)雜的任務(wù)，比如人臉識(shí)別，智能對(duì)話(huà)，自動(dòng)駕駛等，主要原因是AI算法的驅(qū)動(dòng)。四川深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)班北京
截止現(xiàn)在，也出現(xiàn)了不少NB的特征（好的特征應(yīng)具有不變性（大小、尺度和旋轉(zhuǎn)等）和可區(qū)分性）：例如Sift的出現(xiàn)，是局部圖像特征描述子研究領(lǐng)域一項(xiàng)里程碑式的工作。由于SIFT對(duì)尺度、旋轉(zhuǎn)以及一定視角和光照變化等圖像變化都具有不變性，并且SIFT具有很強(qiáng)的可區(qū)分性，的確讓很多問(wèn)題的解決變?yōu)榭赡?。但它也不?**的。然而，手工地選取特征是一件非常費(fèi)力、啟發(fā)式（需要專(zhuān)業(yè)知識(shí)）的方法，能不能選取好很大程度上靠經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)氣，而且它的調(diào)節(jié)需要大量的時(shí)間。既然手工選取特征不太好，那么能不能自動(dòng)地學(xué)習(xí)一些特征呢？答案是能！DeepLearning就是用來(lái)干這個(gè)事情的，看它的一個(gè)別名UnsupervisedFeatureLearning，就可以顧名思義了，Unsupervised的意思就是不要人參與特征的選取過(guò)程。那它是怎么學(xué)習(xí)的呢？怎么知道哪些特征好哪些不好呢？我們說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為的學(xué)科。好，那我們?nèi)说囊曈X(jué)系統(tǒng)是怎么工作的呢？為什么在茫茫人海，蕓蕓眾生，滾滾紅塵中我們都可以找到另一個(gè)她（因?yàn)?，你存在我深深的腦海里，我的夢(mèng)里我的心里我的歌聲里……）。人腦那么NB，我們能不能參考人腦，模擬人腦呢？（好像和人腦扯上點(diǎn)關(guān)系的特征啊，算法啊。 內(nèi)蒙古讓課堂發(fā)生深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)心得人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)就來(lái)成都深度智谷。
物體識(shí)別也經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展過(guò)程。在2010年從圖像中識(shí)別出物體的類(lèi)別仍是一個(gè)相當(dāng)有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。當(dāng)年日本電氣、伊利諾伊大學(xué)香檳分校和羅格斯大學(xué)團(tuán)隊(duì)在ImageNet基準(zhǔn)測(cè)試上取得了28%的**錯(cuò)誤率[15]。到2017年，這個(gè)數(shù)字降低到了[16]。研究人員在鳥(niǎo)類(lèi)識(shí)別和皮膚*診斷上，也取得了同樣驚世駭俗的成績(jī)。博弈曾被認(rèn)為是人類(lèi)智能***的堡壘。自使用時(shí)間差分強(qiáng)化學(xué)習(xí)玩雙陸棋的TD-Gammon開(kāi)始，算法和算力的發(fā)展催生了一系列在博弈上使用的新算法。與雙陸棋不同，國(guó)際象棋有更復(fù)雜的狀態(tài)空間和更多的可選動(dòng)作?！吧钏{(lán)”用大量的并行、**硬件和博弈樹(shù)的高效搜索打敗了加里·卡斯帕羅夫[17]。圍棋因其龐大的狀態(tài)空間被認(rèn)為是更難的游戲，AlphaGo在2016年用結(jié)合深度學(xué)習(xí)與蒙特卡羅樹(shù)采樣的方法達(dá)到了人類(lèi)水準(zhǔn)[18]。對(duì)德州撲克游戲而言，除了巨大的狀態(tài)空間之外，更大的挑戰(zhàn)是博弈的信息并不完全可見(jiàn)，例如看不到對(duì)手的牌。而“冷撲大師”用高效的策略體系超越了人類(lèi)玩家的表現(xiàn)[19]。以上的例子都體現(xiàn)出了先進(jìn)的算法是人工智能在博弈上的表現(xiàn)提升的重要原因。機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)步的另一個(gè)標(biāo)志是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展。盡管距離完全的自主駕駛還有很長(zhǎng)的路要走。
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）。 深度人工智能學(xué)院以“傳播人工智能教育，培養(yǎng)人工智能人才”為己任，為中國(guó)科技發(fā)展加油！
因此，深度學(xué)習(xí)的一個(gè)外在特點(diǎn)是端到端的訓(xùn)練。也就是說(shuō)，并不是將單獨(dú)調(diào)試的部分拼湊起來(lái)組成一個(gè)系統(tǒng)，而是將整個(gè)系統(tǒng)組建好之后一起訓(xùn)練。比如說(shuō)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)科學(xué)家之前曾一度將特征抽取與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建分開(kāi)處理，像是Canny邊緣探測(cè)[20]和SIFT特征提取[21]曾占據(jù)統(tǒng)治性地位達(dá)10年以上，但這也就是人類(lèi)能找到的比較好方法了。當(dāng)深度學(xué)習(xí)進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域后，這些特征提取方法就被性能更強(qiáng)的自動(dòng)優(yōu)化的逐級(jí)過(guò)濾器替代了。相似地，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，詞袋模型多年來(lái)都被認(rèn)為是****[22]。詞袋模型是將一個(gè)句子映射到一個(gè)詞頻向量的模型，但這樣的做法完全忽視了單詞的排列順序或者句中的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。不幸的是，我們也沒(méi)有能力來(lái)手工抽取更好的特征。但是自動(dòng)化的算法反而可以從所有可能的特征中搜尋比較好的那個(gè)，這也帶來(lái)了極大的進(jìn)步。例如，語(yǔ)義相關(guān)的詞嵌入能夠在向量空間中完成如下推理：“柏林-德國(guó)+中國(guó)=北京”。可以看出，這些都是端到端訓(xùn)練整個(gè)系統(tǒng)帶來(lái)的效果。 人工智能0基礎(chǔ)包就業(yè)培訓(xùn)-成都深度智谷。江西智慧教育中深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)心得
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深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)–RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的思路非常簡(jiǎn)單，以游戲?yàn)槔?，如果在游戲中采取某種策略可以取得較高的得分，那么就進(jìn)一步“強(qiáng)化”這種策略，以期繼續(xù)取得較好的結(jié)果。這種策略與日常生活中的各種“績(jī)效獎(jiǎng)勵(lì)”非常類(lèi)似。我們平時(shí)也常常用這樣的策略來(lái)提高自己的游戲水平。在Flappybird這個(gè)游戲中，我們需要簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊操作來(lái)控制小鳥(niǎo)，躲過(guò)各種水管，飛的越遠(yuǎn)越好，因?yàn)轱w的越遠(yuǎn)就能獲得更高的積分獎(jiǎng)勵(lì)。這就是一個(gè)典型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景：機(jī)器有一個(gè)明確的小鳥(niǎo)角色——代理需要控制小鳥(niǎo)飛的更遠(yuǎn)——目標(biāo)整個(gè)游戲過(guò)程中需要躲避各種水管——環(huán)境躲避水管的方法是讓小鳥(niǎo)用力飛一下——行動(dòng)飛的越遠(yuǎn)，就會(huì)獲得越多的積分——獎(jiǎng)勵(lì)你會(huì)發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)比較大的不同就是不需要大量的“數(shù)據(jù)喂養(yǎng)”。而是通過(guò)自己不停的嘗試來(lái)學(xué)會(huì)某些技能。了解更多：《一文看懂什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)？。 四川深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)班北京
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