好的容量控制方法，如丟棄法，使大型網(wǎng)絡的訓練不再受制于過擬合（大型神經(jīng)網(wǎng)絡學會記憶大部分訓練數(shù)據(jù)的行為）[3]。這是靠在整個網(wǎng)絡中注入噪聲而達到的，如訓練時隨機將權(quán)重替換為隨機的數(shù)字[4]。注意力機制解決了另一個困擾統(tǒng)計學超過一個世紀的問題：如何在不增加參數(shù)的情況下擴展一個系統(tǒng)的記憶容量和復雜度。注意力機制使用了一個可學習的指針結(jié)構(gòu)來構(gòu)建出一個精妙的解決方法[5]。也就是說，與其在像機器翻譯這樣的任務中記憶整個句子，不如記憶指向翻譯的中間狀態(tài)的指針。由于生成譯文前不需要再存儲整句原文的信息，這樣的結(jié)構(gòu)使準確翻譯長句變得可能。記憶網(wǎng)絡[6]和神經(jīng)編碼器—解釋器[7]這樣的多階設計使得針對推理過程的迭代建模方法變得可能。這些模型允許重復修改深度網(wǎng)絡的內(nèi)部狀態(tài)，這樣就能模擬出推理鏈條上的各個步驟，就好像處理器在計算過程中修改內(nèi)存一樣。另一個重大發(fā)展是生成對抗網(wǎng)絡的發(fā)明[8]。傳統(tǒng)上，用在概率分布估計和生成模型上的統(tǒng)計方法更多地關(guān)注于找尋正確的概率分布，以及正確的采樣算法。生成對抗網(wǎng)絡的關(guān)鍵創(chuàng)新在于將采樣部分替換成了任意的含有可微分參數(shù)的算法。這些參數(shù)將被訓練到使辨別器不能再分辨真實的和生成的樣本。 人工智能線上培訓就選成都深度智谷。上海中科院深度學習培訓機構(gòu)
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，適應性好深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡層數(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)在很多應用還不適合在移動設備上使用。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：模型設計復雜深度學習的模型設計非常復雜，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)。 上海中科院深度學習培訓機構(gòu)深度學習全連接神經(jīng)網(wǎng)絡-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***的斯坦福大學的機器學習教授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，用16000個CPUCore的并行計算平臺訓練一種稱為“深度神經(jīng)網(wǎng)絡”（DNN，DeepNeuralNetworks）的機器學習模型（內(nèi)部共有10億個節(jié)點。這一網(wǎng)絡自然是不能跟人類的神經(jīng)網(wǎng)絡相提并論的。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域獲得了巨大的成功。項目負責人之一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)中學習?！绷硗庖幻撠熑薐eff則說：“我們在訓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。
如此反復進行，知道所有漢字對應的水流都可以按照期望的方式流過整個水管網(wǎng)絡。這時，我們就說，這個水管網(wǎng)絡是一個訓練好的深度學習模型了。當大量漢字被這個管道網(wǎng)絡處理，所有閥門都調(diào)節(jié)到位后，整套水管網(wǎng)絡就可以用來識別漢字了。這時，我們可以把調(diào)節(jié)好的所有閥門都“焊死”，靜候新的水流到來。與訓練時做的事情類似，未知的圖片會被計算機轉(zhuǎn)變成數(shù)據(jù)的水流，灌入訓練好的水管網(wǎng)絡。這時，計算機只要觀察一下，哪個出水口流出來的水流**多，這張圖片寫的就是哪個字。深度學習大致就是這么一個用人類的數(shù)學知識與計算機算法構(gòu)建起來的整體架構(gòu)，再結(jié)合盡可能多的訓練數(shù)據(jù)以及計算機的大規(guī)模運算能力去調(diào)節(jié)內(nèi)部參數(shù)，盡可能逼近問題目標的半理論、半經(jīng)驗的建模方式。 AI培訓就業(yè)-成都深度智谷。
深度學習（deeplearning）是機器學習的分支，是一種試圖使用包含復雜結(jié)構(gòu)或由多重非線性變換構(gòu)成的多個處理層對數(shù)據(jù)進行高層抽象的算法。深度學習是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。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習任務（例如，人臉識別或面部表情識別）。近年來監(jiān)督式深度學習方法（以反饋算法訓練CNN、LSTM等）獲得了空前的成功，而基于半監(jiān)督或非監(jiān)督式的方法（如DBM、DBN、stackedautoencoder）雖然在深度學習興起階段起到了重要的啟蒙作用，但仍處在研究階段并已獲得不錯的進展。在未來，非監(jiān)督式學習將是深度學習的重要研究方向，因為人和動物的學習大多是非監(jiān)督式的，我們通過觀察來發(fā)現(xiàn)世界的構(gòu)造，而不是被提前告知所有物體的名字。 人工智能市場薪資-成都深度智谷。上海中科院深度學習培訓機構(gòu)
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2006年，Hinton提出了在非監(jiān)督數(shù)據(jù)上建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡的一個有效方法，具體分為兩步：首先逐層構(gòu)建單層神經(jīng)元，這樣每次都是訓練一個單層網(wǎng)絡；當所有層訓練完后，使用wake-sleep算法進行調(diào)優(yōu)。[6]將除**頂層的其他層間的權(quán)重變?yōu)殡p向的，這樣**頂層仍然是一個單層神經(jīng)網(wǎng)絡，而其他層則變?yōu)榱藞D模型。向上的權(quán)重用于“認知”，向下的權(quán)重用于“生成”。然后使用wake-sleep算法調(diào)整所有的權(quán)重。讓認知和生成達成一致，也就是保證生成的**頂層表示能夠盡可能正確的復原底層的節(jié)點。比如頂層的一個節(jié)點表示人臉，那么所有人臉的圖像應該***這個節(jié)點，并且這個結(jié)果向下生成的圖像應該能夠表現(xiàn)為一個大概的人臉圖像。wake-sleep算法分為醒(wake)和睡(sleep)兩個部分。[6]wake階段：認知過程，通過外界的特征和向上的權(quán)重產(chǎn)生每一層的抽象表示，并且使用梯度下降修改層間的下行權(quán)重。[6]sleep階段：生成過程，通過頂層表示和向下權(quán)重，生成底層的狀態(tài)，同時修改層間向上的權(quán)重。 上海中科院深度學習培訓機構(gòu)
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