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(xué)習(xí)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(xùn)練樣本轉(zhuǎn)換從batch_size的格式可以參考訓(xùn)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(xùn)練一次。epochsepochs被定義為向前和向后傳播中所有批次的單次訓(xùn)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(xùn)練過程中數(shù)據(jù)將被“輪”多少次，就這樣。舉個例子訓(xùn)練集有1000個樣本，batchsize=10，那么：訓(xùn)練完整個樣本集需要：100次iteration，1次epoch。 人工智能培訓(xùn)費用多少？來成都深度智谷了解。廣西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)期濤
我們預(yù)先在水管網(wǎng)絡(luò)的每個出口都插一塊字牌，對應(yīng)于每一個我們想讓計算機認識的漢字。這時，因為輸入的是“田”這個漢字，等水流流過整個水管網(wǎng)絡(luò)，計算機就會跑到管道出口位置去看一看，是不是標記由“田”字的管道出口流出來的水流**多。如果是這樣，就說明這個管道網(wǎng)絡(luò)符合要求。如果不是這樣，就調(diào)節(jié)水管網(wǎng)絡(luò)里的每一個流量調(diào)節(jié)閥，讓“田”字出口“流出”的水**多。這下，計算機要忙一陣了，要調(diào)節(jié)那么多閥門！好在計算機的速度快，**的計算加上算法的優(yōu)化，總是可以很快給出一個解決方案，調(diào)好所有閥門，讓出口處的流量符合要求。下一步，學(xué)習(xí)“申”字時，我們就用類似的方法，把每一張寫有“申”字的圖片變成一大堆數(shù)字組成的水流，灌進水管網(wǎng)絡(luò)，看一看，是不是寫有“申”字的那個管道出口流水**多，如果不是，我們還得再調(diào)整所有的閥門。這一次，要既保證剛才學(xué)過的“田”字不受影響，也要保證新的“申”字可以被正確處理。 廣西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)期濤人工智能課程內(nèi)容-成都深度智谷。
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)進行一些操作：數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標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)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)，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。 成都深度人工智能學(xué)院。
在描述深度學(xué)習(xí)的特點之前，我們先回顧并概括一下機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系。機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的眾多研究方向中，表征學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)是具有多級表示的表征學(xué)習(xí)方法。在每一級（從原始數(shù)據(jù)開始），深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)模型也可以看作是由許多簡單函數(shù)復(fù)合而成的函數(shù)。當這些復(fù)合的函數(shù)足夠多時，深度學(xué)習(xí)模型就可以表達非常復(fù)雜的變換。深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(wù)，如識別圖像中的物體。值得一提的是，作為表征學(xué)習(xí)的一種，深度學(xué)習(xí)將自動找出每一級表示數(shù)據(jù)的合適方式。學(xué)人工智能就選深度人工智能學(xué)院。廣西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)期濤
人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)就來深度人工智能學(xué)院。廣西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)期濤
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，而機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動機在于建立模擬人腦進行分析學(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，聲音和文本等。[4]含多個隱層的深度學(xué)習(xí)模型從一個輸入中產(chǎn)生一個輸出所涉及的計算可以通過一個流向圖（flowgraph）來表示：流向圖是一種能夠表示計算的圖，在這種圖中每一個節(jié)點表示一個基本的計算以及一個計算的值，計算的結(jié)果被應(yīng)用到這個節(jié)點的子節(jié)點的值?？紤]這樣一個計算**，它可以被允許在每一個節(jié)點和可能的圖結(jié)構(gòu)中，并定義了一個函數(shù)族。輸入節(jié)點沒有父節(jié)點，輸出節(jié)點沒有子節(jié)點。 廣西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)期濤
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