深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，就具體研究?jī)?nèi)容而言，主要涉及三類方法：[2](1)基于卷積運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。[2](2)基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括自編碼(Autoencoder)以及近年來(lái)受到***關(guān)注的稀疏編碼兩類(SparseCoding)。[2](3)以多層自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，進(jìn)而結(jié)合鑒別信息進(jìn)一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)。[2]通過(guò)多層處理，逐漸將初始的“低層”特征表示轉(zhuǎn)化為“高層”特征表示后，用“簡(jiǎn)單模型”即可完成復(fù)雜的分類等學(xué)習(xí)任務(wù)。由此可將深度學(xué)習(xí)理解為進(jìn)行“特征學(xué)習(xí)”（featurelearning）或“表示學(xué)習(xí)”（representationlearning）。[3]以往在機(jī)器學(xué)習(xí)用于現(xiàn)實(shí)任務(wù)時(shí)，描述樣本的特征通常需由人類**來(lái)設(shè)計(jì)，這成為“特征工程”（featureengineering）。眾所周知，特征的好壞對(duì)泛化性能有至關(guān)重要的影響，人類**設(shè)計(jì)出好特征也并非易事；特征學(xué)習(xí)（表征學(xué)習(xí)）則通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自身來(lái)產(chǎn)生好特征，這使機(jī)器學(xué)習(xí)向“全自動(dòng)數(shù)據(jù)分析”又前進(jìn)了一步。 人工智能學(xué)什么-成都深度智谷。河北深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)2018

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）除了包含執(zhí)行目標(biāo)識(shí)別任務(wù)的AlexNet（2012年Imagenet***）等深度卷積網(wǎng)絡(luò)，還包括很多***的模型用于處理目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割和超分辨率等任務(wù)。它們以不同的方式應(yīng)用卷積過(guò)程處理不同的任務(wù)，并在這些任務(wù)上產(chǎn)生了非常好的效果。從基本上來(lái)說(shuō)，卷積相對(duì)于**初的全連接網(wǎng)絡(luò)有很多***的屬性，例如它只和上一層神經(jīng)元產(chǎn)生部分的連接，同一個(gè)卷積核可以在輸入張量上重復(fù)使用，也就是說(shuō)特征檢測(cè)器可以在輸入圖像上重復(fù)檢測(cè)是否有該局部特征。這是卷積網(wǎng)絡(luò)十分***的屬性，它**減少了兩層間參數(shù)的數(shù)量。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrentneuralnetwork）是深度學(xué)習(xí)的重要組成部分，它可以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理諸如文本、音頻和視頻等序列數(shù)據(jù)。它們可用來(lái)做序列的高層語(yǔ)義理解、序列標(biāo)記，甚至可以從一個(gè)片段生產(chǎn)新的序列。目前有很多人工智能應(yīng)用都依賴于循環(huán)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在谷歌（語(yǔ)音搜索）、百度（DeepSpeech）和亞馬遜的產(chǎn)品中都能看到RNN的身影?；镜腞NN結(jié)構(gòu)難以處理長(zhǎng)序列，然而一種特殊的RNN變種即「長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）」網(wǎng)絡(luò)可以很好地處理長(zhǎng)序列問(wèn)題。這種模型能力強(qiáng)大，在翻譯、語(yǔ)音識(shí)別和圖像描述等眾多任務(wù)中均取得里程碑式的效果。因而。 河南深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)課程性價(jià)比高的人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)就選成都深度智谷。

互聯(lián)網(wǎng)的崛起、價(jià)廉物美的傳感器和低價(jià)的存儲(chǔ)器令我們?cè)絹?lái)越容易獲取大量數(shù)據(jù)。加之便宜的計(jì)算力，尤其是原本為電腦游戲設(shè)計(jì)的GPU的出現(xiàn)，上文描述的情況改變了許多。一瞬間，原本被認(rèn)為不可能的算法和模型變得觸手可及。很顯然，存儲(chǔ)容量沒(méi)能跟上數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)的步伐。與此同時(shí)，計(jì)算力的增長(zhǎng)又蓋過(guò)了數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)。這樣的趨勢(shì)使得統(tǒng)計(jì)模型可以在優(yōu)化參數(shù)上投入更多的計(jì)算力，但同時(shí)需要提高存儲(chǔ)的利用效率，例如使用非線性處理單元。這也相應(yīng)導(dǎo)致了機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的比較好選擇從廣義線性模型及核方法變化為深度多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣的變化正是諸如多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Q學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)的支柱模型在過(guò)去10年從坐了數(shù)十年的冷板凳上站起來(lái)被“重新發(fā)現(xiàn)”的原因。近年來(lái)在統(tǒng)計(jì)模型、應(yīng)用和算法上的進(jìn)展常被拿來(lái)與寒武紀(jì)大爆發(fā)（歷史上物種數(shù)量大爆發(fā)的一個(gè)時(shí)期）做比較。但這些進(jìn)展不僅*是因?yàn)榭捎觅Y源變多了而讓我們得以用新瓶裝舊酒。下面的列表**涵蓋了近十年來(lái)深度學(xué)習(xí)長(zhǎng)足發(fā)展的部分原因。

    你可能已經(jīng)接觸過(guò)編程，并開(kāi)發(fā)過(guò)一兩款程序。同時(shí)你可能讀過(guò)關(guān)于深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)的鋪天蓋地的報(bào)道，盡管很多時(shí)候它們被賦予了更廣義的名字：人工智能。實(shí)際上，或者說(shuō)幸運(yùn)的是，大部分程序并不需要深度學(xué)習(xí)或者是更廣義上的人工智能技術(shù)。例如，如果我們要為一臺(tái)微波爐編寫(xiě)一個(gè)用戶界面，只需要一點(diǎn)兒工夫我們便能設(shè)計(jì)出十幾個(gè)按鈕以及一系列能精確描述微波爐在各種情況下的表現(xiàn)的規(guī)則。再比如，假設(shè)我們要編寫(xiě)一個(gè)電子郵件客戶端。這樣的程序比微波爐要復(fù)雜一些，但我們還是可以沉下心來(lái)一步一步思考：客戶端的用戶界面將需要幾個(gè)輸入框來(lái)接受收件人、主題、郵件正文等，程序?qū)?**鍵盤輸入并寫(xiě)入一個(gè)緩沖區(qū)，然后將它們顯示在相應(yīng)的輸入框中。當(dāng)用戶點(diǎn)擊“發(fā)送”按鈕時(shí)，我們需要檢查收件人郵箱地址的格式是否正確，并檢查郵件主題是否為空，或在主題為空時(shí)警告用戶，而后用相應(yīng)的協(xié)議傳送郵件。 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！

    典型的深度學(xué)習(xí)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(duì)這些模型進(jìn)行描述。[5]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練出現(xiàn)之前，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常困難，而其中一個(gè)特例是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受視覺(jué)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)啟發(fā)而產(chǎn)生。***個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型是在Fukushima(D的神經(jīng)認(rèn)知機(jī)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(lái)，LeCun等人在該思想的基礎(chǔ)上，用誤差梯度設(shè)計(jì)并訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在一些模式識(shí)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(shí)別系統(tǒng)是比較好的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)之一，尤其在手寫(xiě)體字符識(shí)別任務(wù)上表現(xiàn)出非凡的性能。 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(shí)別，智能對(duì)話，自動(dòng)駕駛等，主要原因是AI算法的驅(qū)動(dòng)。河北高中數(shù)學(xué)有關(guān)深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)體會(huì)

深度學(xué)習(xí)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-成都深度智谷。河北深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)2018

    深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)–RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的思路非常簡(jiǎn)單，以游戲?yàn)槔?，如果在游戲中采取某種策略可以取得較高的得分，那么就進(jìn)一步“強(qiáng)化”這種策略，以期繼續(xù)取得較好的結(jié)果。這種策略與日常生活中的各種“績(jī)效獎(jiǎng)勵(lì)”非常類似。我們平時(shí)也常常用這樣的策略來(lái)提高自己的游戲水平。在Flappybird這個(gè)游戲中，我們需要簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊操作來(lái)控制小鳥(niǎo)，躲過(guò)各種水管，飛的越遠(yuǎn)越好，因?yàn)轱w的越遠(yuǎn)就能獲得更高的積分獎(jiǎng)勵(lì)。這就是一個(gè)典型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景：機(jī)器有一個(gè)明確的小鳥(niǎo)角色——代理需要控制小鳥(niǎo)飛的更遠(yuǎn)——目標(biāo)整個(gè)游戲過(guò)程中需要躲避各種水管——環(huán)境躲避水管的方法是讓小鳥(niǎo)用力飛一下——行動(dòng)飛的越遠(yuǎn)，就會(huì)獲得越多的積分——獎(jiǎng)勵(lì)你會(huì)發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)比較大的不同就是不需要大量的“數(shù)據(jù)喂養(yǎng)”。而是通過(guò)自己不停的嘗試來(lái)學(xué)會(huì)某些技能。了解更多：《一文看懂什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)？。 河北深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)2018

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