深度學習的優(yōu)缺點優(yōu)點1：學習能力強從結(jié)果來看，深度學習的表現(xiàn)非常好，他的學習能力非常強。優(yōu)點2：覆蓋范圍廣，適應(yīng)性好深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數(shù)，所以能解決很復(fù)雜的問題。優(yōu)點3：數(shù)據(jù)驅(qū)動，上限高深度學習高度依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，他的表現(xiàn)就越好。在圖像識別、面部識別、NLP等部分任務(wù)甚至已經(jīng)超過了人類的表現(xiàn)。同時還可以通過調(diào)參進一步提高他的上限。優(yōu)點4：可移植性好由于深度學習的優(yōu)異表現(xiàn)，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。這些框架可以兼容很多平臺。缺點1：計算量大，便攜性差深度學習需要大量的數(shù)據(jù)很大量的算力，所以成本很高。并且現(xiàn)在很多應(yīng)用還不適合在移動設(shè)備上使用。目前已經(jīng)有很多公司和團隊在研發(fā)針對便攜設(shè)備的芯片。這個問題未來會得到解決。缺點2：硬件需求高深度學習對算力要求很高，普通的CPU已經(jīng)無法滿足深度學習的要求。主流的算力都是使用GPU和TPU，所以對于硬件的要求很高，成本也很高。缺點3：模型設(shè)計復(fù)雜深度學習的模型設(shè)計非常復(fù)雜，需要投入大量的人力物力和時間來開發(fā)新的算法和模型。大部分人只能使用現(xiàn)成的模型。缺點4：沒有”人性”，容易存在偏見由于深度學習依賴數(shù)據(jù)。 人工智能應(yīng)用培訓-成都深度智谷。天津深度學習培訓學習心得體會
值得注意的是，在以上兩個例子中，我們都不需要收集真實世界中的數(shù)據(jù)，也不需要系統(tǒng)地提取這些數(shù)據(jù)的特征。只要有充足的時間，我們的常識與編程技巧已經(jīng)足夠讓我們完成任務(wù)。與此同時，我們很容易就能找到一些連世界上比較好的程序員也無法*用編程技巧解決的簡單問題。例如，假設(shè)我們想要編寫一個判定一張圖像中有沒有貓的程序。這件事聽起來好像很簡單，對不對？程序只需要對每張輸入圖像輸出“真”（表示有貓）或者“假”（表示無貓）即可。但令人驚訝的是，即使是世界上相當***的計算機科學家和程序員也不懂如何編寫這樣的程序。我們該從哪里入手呢？我們先進一步簡化這個問題：若假設(shè)所有圖像的高和寬都是同樣的400像素大小，一個像素由紅綠藍三個值構(gòu)成，那么一張圖像就由近50萬個數(shù)值表示。那么哪些數(shù)值隱藏著我們需要的信息呢？是所有數(shù)值的平均數(shù)，還是四個角的數(shù)值，抑或是圖像中的某一個特別的點？事實上，要想解讀圖像中的內(nèi)容，需要尋找**在結(jié)合成千上萬的數(shù)值時才會出現(xiàn)的特征，如邊緣、質(zhì)地、形狀、眼睛、鼻子等，**終才能判斷圖像中是否有貓。 遼寧高中數(shù)學有關(guān)深度學習培訓體會性價比高的人工智能培訓機構(gòu)就選深度人工智能學院。
除端到端的訓練以外，我們也正在經(jīng)歷從含參數(shù)統(tǒng)計模型轉(zhuǎn)向完全無參數(shù)的模型。當數(shù)據(jù)非常稀缺時，我們需要通過簡化對現(xiàn)實的假設(shè)來得到實用的模型。當數(shù)據(jù)充足時，我們就可以用能更好地擬合現(xiàn)實的無參數(shù)模型來替代這些含參數(shù)模型。這也使我們可以得到更精確的模型，盡管需要**一些可解釋性。相對其它經(jīng)典的機器學習方法而言，深度學習的不同在于：對非比較好解的包容、對非凸非線性優(yōu)化的使用，以及勇于嘗試沒有被證明過的方法。這種在處理統(tǒng)計問題上的新經(jīng)驗主義吸引了大量人才的涌入，使得大量實際問題有了更好的解決方案。盡管大部分情況下需要為深度學習修改甚至重新發(fā)明已經(jīng)存在數(shù)十年的工具，但是這***是一件非常有意義并令人興奮的事。***，深度學習社區(qū)長期以來以在學術(shù)界和企業(yè)之間分享工具而自豪，并開源了許多***的軟件庫、統(tǒng)計模型和預(yù)訓練網(wǎng)絡(luò)。正是本著開放開源的精神，本書的內(nèi)容和基于它的教學視頻可以自由下載和隨意分享。我們致力于為所有人降低學習深度學習的門檻，并希望大家從中獲益。
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?；旧犀F(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。 人工智能課程內(nèi)容-成都深度智谷。
典型的深度學習模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneuralnetwork)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stackedauto-encodernetwork)模型等，下面對這些模型進行描述。[5]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在無監(jiān)督預(yù)訓練出現(xiàn)之前，訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常困難，而其中一個特例是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)啟發(fā)而產(chǎn)生。***個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型是在Fukushima(D的神經(jīng)認知機中提出的，基于神經(jīng)元之間的局部連接和分層組織圖像轉(zhuǎn)換，將有相同參數(shù)的神經(jīng)元應(yīng)用于前一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同位置，得到一種平移不變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式。后來，LeCun等人在該思想的基礎(chǔ)上，用誤差梯度設(shè)計并訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在一些模式識別任務(wù)上得到優(yōu)越的性能。至今，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別系統(tǒng)是比較好的實現(xiàn)系統(tǒng)之一，尤其在手寫體字符識別任務(wù)上表現(xiàn)出非凡的性能。 深度人工智能學院以“傳播人工智能教育，培養(yǎng)人工智能人才”為己任，為中國科技發(fā)展加油！四川教師深度學習培訓心得體會
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銷售資質(zhì)審批取消后，教育行業(yè)“百花齊放”，如何選擇一家靠譜的機構(gòu)成為眾多家庭的現(xiàn)實需求。日前，由廣東省服務(wù)協(xié)會主辦的“2019廣東省留學服務(wù)協(xié)會教育資源博覽會”在廣州舉行，行業(yè)人士呼吁廣大消費者提高防范意識，警惕“特色服務(wù)”噱頭，選擇合法合規(guī)和專業(yè)的服務(wù)機構(gòu)。作為行業(yè)平臺，有限責任公司一直站在公正客觀的角度，對行業(yè)內(nèi)的相關(guān)不良事件進行采訪與報道，多次邀請專業(yè)人士解讀相關(guān)政策，提醒**注意事項；并持續(xù)關(guān)注行業(yè)內(nèi)重要事件，為營造良好的教育環(huán)境盡一份綿薄之力。面對教育政策新形勢的挑戰(zhàn)，主營產(chǎn)品或服務(wù)教育產(chǎn)業(yè)按照創(chuàng)新提升、規(guī)范管理的總體要求，著眼規(guī)范，探索創(chuàng)新，不斷加快產(chǎn)業(yè)確定轉(zhuǎn)換，教材教輔主營業(yè)務(wù)穩(wěn)步提升，教育多元產(chǎn)業(yè)和融合發(fā)展初顯成效，正在加快由教育產(chǎn)品提供商向教育綜合服務(wù)商轉(zhuǎn)變的步伐。很多家長都希望送孩子成長，因為這種服務(wù)型有較大的優(yōu)勢選擇，比如增強職業(yè)綜合競爭力，除此以外獲得更好的教育、拓展更高的視野也是大家所關(guān)注的原因。當然費用也是一筆不小的開支，一般學生每人的花費在20萬-50萬之間，高中和本科的費用偏高，各家庭必須根據(jù)自己的實際情況，選擇適合自己學校。天津深度學習培訓學習心得體會
成都深度智谷科技有限公司一直專注于人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)；人工智能教育服務(wù)；云計算裝備技術(shù)服務(wù)；人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)；企業(yè)管理咨詢；技術(shù)服務(wù)、技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢、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)。，是一家教育培訓的企業(yè)，擁有自己**的技術(shù)體系。一批專業(yè)的技術(shù)團隊，是實現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標的基礎(chǔ)，是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的動力。公司業(yè)務(wù)范圍主要包括：人工智能培訓，深度學習培訓，AI培訓，AI算法工程師培訓等。公司奉行顧客至上、質(zhì)量為本的經(jīng)營宗旨，深受客戶好評。一直以來公司堅持以客戶為中心、人工智能培訓，深度學習培訓，AI培訓，AI算法工程師培訓市場為導(dǎo)向，重信譽，保質(zhì)量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。