傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)VS深度學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相似點在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理方面，兩者是很相似的。他們都可能對數(shù)據(jù)進(jìn)行一些操作：數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)簽歸一化去噪降維對于數(shù)據(jù)預(yù)處理感興趣的可以看看《AI數(shù)據(jù)集**常見的6大問題（附解決方案）》傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的**區(qū)別傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的特征提取主要依賴人工，針對特定簡單任務(wù)的時候人工提取特征會簡單有效，但是并不能通用。深度學(xué)習(xí)的特征提取并不依靠人工，而是機器自動提取的。這也是為什么大家都說深度學(xué)習(xí)的可解釋性很差，因為有時候深度學(xué)習(xí)雖然能有好的表現(xiàn)，但是我們并不知道他的原理是什么。深度學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-成都深度智谷。江西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)教程
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學(xué)習(xí)任務(wù)（例如，人臉識別或面部表情識別）。深度學(xué)習(xí)的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。同機器學(xué)習(xí)方法一樣，深度機器學(xué)習(xí)方法也有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之分．不同的學(xué)習(xí)框架下建立的學(xué)習(xí)模型很是不同．例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutionalneuralnetworks，簡稱CNNs）就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)（DeepBeliefNets，簡稱DBNs）就是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型。 廣西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)課AI培訓(xùn)就業(yè)-成都深度智谷。
2012年6月，《紐約時報》披露了GoogleBrain項目，吸引了公眾的***關(guān)注。這個項目是由***的斯坦福大學(xué)的機器學(xué)習(xí)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(dǎo)，用16000個CPUCore的并行計算平臺訓(xùn)練一種稱為“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（DNN，DeepNeuralNetworks）的機器學(xué)習(xí)模型（內(nèi)部共有10億個節(jié)點。這一網(wǎng)絡(luò)自然是不能跟人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相提并論的。要知道，人腦中可是有150多億個神經(jīng)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(jīng)有人估算過，如果將一個人的大腦中所有神經(jīng)細(xì)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(lǐng)域獲得了巨大的成功。項目負(fù)責(zé)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(jù)投放到算法中，讓數(shù)據(jù)自己說話，系統(tǒng)會自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)?！绷硗庖幻?fù)責(zé)人Jeff則說：“我們在訓(xùn)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(lǐng)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。
生成對抗網(wǎng)絡(luò)–GANs假設(shè)一個城市治安混亂，很快，這個城市里就會出現(xiàn)無數(shù)的小偷。在這些小偷中，有的可能是***高手，有的可能毫無技術(shù)可言。假如這個城市開始整飭其治安，突然開展一場打擊犯罪的“運動”，警察們開始恢復(fù)城市中的巡邏，很快，一批“學(xué)藝不精”的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些沒有技術(shù)含量的小偷，是因為警察們的技術(shù)也不行了，在捉住一批低端小偷后，城市的治安水平變得怎樣倒還不好說，但很明顯，城市里小偷們的平均水平已經(jīng)**提高了。警察們開始繼續(xù)訓(xùn)練自己的破案技術(shù)，開始抓住那些越來越狡猾的小偷。隨著這些職業(yè)慣犯們的落網(wǎng)，警察們也練就了特別的本事，他們能很快能從一群人中發(fā)現(xiàn)可疑人員，于是上前盤查，并**終逮捕嫌犯；小偷們的日子也不好過了，因為警察們的水平**提高，如果還想以前那樣表現(xiàn)得鬼鬼祟祟，那么很快就會被警察捉住。為了避免被捕，小偷們努力表現(xiàn)得不那么“可疑”，而魔高一尺、道高一丈，警察也在不斷提高自己的水平，爭取將小偷和無辜的普通**區(qū)分開。隨著警察和小偷之間的這種“交流”與“切磋”，小偷們都變得非常謹(jǐn)慎，他們有著極高的***技巧，表現(xiàn)得跟普通**一模一樣，而警察們都練就了“火眼金睛”。 人工智能市場薪資-成都深度智谷。
表征學(xué)習(xí)的目標(biāo)是尋求更好的表示方法并創(chuàng)建更好的模型來從大規(guī)模未標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)這些表示方法。表示方法來自神經(jīng)科學(xué)，并松散地創(chuàng)建在類似神經(jīng)系統(tǒng)中的信息處理和對通信模式的理解上，如神經(jīng)編碼，試圖定義拉動神經(jīng)元的反應(yīng)之間的關(guān)系以及大腦中的神經(jīng)元的電活動之間的關(guān)系。至今已有數(shù)種深度學(xué)習(xí)框架，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度置信網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等已被應(yīng)用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學(xué)等領(lǐng)域并獲取了極好的效果。人工智能之所以能夠完成很多復(fù)雜的任務(wù)，比如人臉識別，智能對話，自動駕駛等，主要原因是AI算法的驅(qū)動。云南深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻
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假設(shè)深度學(xué)習(xí)要處理的信息是“水流”，而處理數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是一個由管道和閥門組成的巨大水管網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的入口是若干管道開口，網(wǎng)絡(luò)的出口也是若干管道開口。這個水管網(wǎng)絡(luò)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(wù)的需要，水管網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜任務(wù)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(luò)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(luò)來學(xué)習(xí)識字呢？比如，當(dāng)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(jìn)水管網(wǎng)絡(luò)。 江西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)教程
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