許多情況下單塊GPU已經(jīng)不能滿足在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的需要。過(guò)去10年內(nèi)我們構(gòu)建分布式并行訓(xùn)練算法的能力已經(jīng)有了極大的提升。設(shè)計(jì)可擴(kuò)展算法的比較大瓶頸在于深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法的**：隨機(jī)梯度下降需要相對(duì)更小的批量。與此同時(shí)，更小的批量也會(huì)降低GPU的效率。如果使用1,024塊GPU，每塊GPU的批量大小為32個(gè)樣本，那么單步訓(xùn)練的批量大小將是32,000個(gè)以上。近年來(lái)李沐[11]、YangYou等人[12]以及XianyanJia等人[13]的工作將批量大小增至多達(dá)64,000個(gè)樣例，并把在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練ResNet-50模型的時(shí)間降到了7分鐘。與之相比，**初的訓(xùn)練時(shí)間需要以天來(lái)計(jì)算。并行計(jì)算的能力也為至少在可以采用模擬情況下的強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展貢獻(xiàn)了力量。并行計(jì)算幫助計(jì)算機(jī)在圍棋、雅達(dá)利游戲、星際爭(zhēng)霸和物理模擬上達(dá)到了超過(guò)人類(lèi)的水準(zhǔn)。深度學(xué)習(xí)框架也在傳播深度學(xué)習(xí)思想的過(guò)程中扮演了重要角色。Caffe、Torch和Theano這樣的***代框架使建模變得更簡(jiǎn)單。許多開(kāi)創(chuàng)性的論文都用到了這些框架。如今它們已經(jīng)被TensorFlow（經(jīng)常是以高層APIKeras的形式被使用）、CNTK、Caffe2和ApacheMXNet所取代。第三代，即命令式深度學(xué)習(xí)框架，是由用類(lèi)似NumPy的語(yǔ)法來(lái)定義模型的Chainer所開(kāi)創(chuàng)的。 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！內(nèi)蒙古深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)總結(jié)
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(lái)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(lái)自神經(jīng)科學(xué)，并松散地創(chuàng)建在類(lèi)似神經(jīng)系統(tǒng)中的信息處理和對(duì)通信模式的理解上，如神經(jīng)編碼，試圖定義拉動(dòng)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(dòng)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(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、音頻識(shí)別與生物信息學(xué)等領(lǐng)域并獲取了極好的效果。內(nèi)蒙古深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)總結(jié)人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)就來(lái)深度人工智能學(xué)院。
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。
除端到端的訓(xùn)練以外，我們也正在經(jīng)歷從含參數(shù)統(tǒng)計(jì)模型轉(zhuǎn)向完全無(wú)參數(shù)的模型。當(dāng)數(shù)據(jù)非常稀缺時(shí)，我們需要通過(guò)簡(jiǎn)化對(duì)現(xiàn)實(shí)的假設(shè)來(lái)得到實(shí)用的模型。當(dāng)數(shù)據(jù)充足時(shí)，我們就可以用能更好地?cái)M合現(xiàn)實(shí)的無(wú)參數(shù)模型來(lái)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(duì)其它經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)方法而言，深度學(xué)習(xí)的不同在于：對(duì)非比較好解的包容、對(duì)非凸非線性優(yōu)化的使用，以及勇于嘗試沒(méi)有被證明過(guò)的方法。這種在處理統(tǒng)計(jì)問(wèn)題上的新經(jīng)驗(yàn)主義吸引了大量人才的涌入，使得大量實(shí)際問(wèn)題有了更好的解決方案。盡管大部分情況下需要為深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)社區(qū)長(zhǎng)期以來(lái)以在學(xué)術(shù)界和企業(yè)之間分享工具而自豪，并開(kāi)源了許多***的軟件庫(kù)、統(tǒng)計(jì)模型和預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。正是本著開(kāi)放開(kāi)源的精神，本書(shū)的內(nèi)容和基于它的教學(xué)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(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的門(mén)檻，并希望大家從中獲益。 python 人工智能培訓(xùn)班就來(lái)成都深度智谷。
在深學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)化是一個(gè)基本的程序，這將幫助你理解能力，挑戰(zhàn)和深度學(xué)習(xí)的后果，你準(zhǔn)備參加的前沿人工智能技術(shù)的發(fā)展。在本專(zhuān)業(yè)中，您將構(gòu)建和訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM、Transformer等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并學(xué)習(xí)如何使用Dropout、BatchNorm、Xavier/He初始化等策略使它們變得更好。準(zhǔn)備好使用Python和TensorFlow掌握理論概念及其行業(yè)應(yīng)用，并處理實(shí)際案例，例如語(yǔ)音識(shí)別、音樂(lè)合成、聊天機(jī)器人、機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言處理等。人工智能正在改變?cè)S多行業(yè)。深度學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)化課程通過(guò)幫助您獲得知識(shí)和技能來(lái)提升您的職業(yè)生涯，為您在AI世界中邁出決定性的一步提供了途徑。在此過(guò)程中，您還將獲得來(lái)自工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的深度學(xué)***的職業(yè)建議。 人工智能靠譜的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)就選深度人工智能學(xué)院。內(nèi)蒙古深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)總結(jié)
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深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇，深度學(xué)習(xí)可以說(shuō)是在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的升級(jí)，約等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)預(yù)處理上都是類(lèi)似的。**差別在特征提取環(huán)節(jié)，深度學(xué)習(xí)由機(jī)器自己完成特征提取，不需要人工提取。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)：學(xué)習(xí)能力強(qiáng)覆蓋范圍廣，適應(yīng)性好數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，上限高可移植性好深度學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)：計(jì)算量大，便攜性差硬件需求高模型設(shè)計(jì)復(fù)雜沒(méi)有”人性”，容易存在偏見(jiàn)深度學(xué)習(xí)的4種典型算法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)–CNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)–RNN生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)–GANs深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)–RL百度百科版本+維基百科百度百科版本深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱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(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是***個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。 內(nèi)蒙古深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)總結(jié)
成都深度智谷科技有限公司主要經(jīng)營(yíng)范圍是教育培訓(xùn)，擁有一支專(zhuān)業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場(chǎng)口碑。公司業(yè)務(wù)涵蓋人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)等，價(jià)格合理，品質(zhì)有保證。公司從事教育培訓(xùn)多年，有著創(chuàng)新的設(shè)計(jì)、強(qiáng)大的技術(shù)，還有一批**的專(zhuān)業(yè)化的隊(duì)伍，確保為客戶提供良好的產(chǎn)品及服務(wù)。在社會(huì)各界的鼎力支持下，持續(xù)創(chuàng)新，不斷鑄造***服務(wù)體驗(yàn)，為客戶成功提供堅(jiān)實(shí)有力的支持。