許多情況下單塊GPU已經(jīng)不能滿足在大型數(shù)據(jù)集上進行訓練的需要。過去10年內(nèi)我們構(gòu)建分布式并行訓練算法的能力已經(jīng)有了極大的提升。設(shè)計可擴展算法的比較大瓶頸在于深度學習優(yōu)化算法的**：隨機梯度下降需要相對更小的批量。與此同時，更小的批量也會降低GPU的效率。如果使用1,024塊GPU，每塊GPU的批量大小為32個樣本，那么單步訓練的批量大小將是32,000個以上。近年來李沐[11]、YangYou等人[12]以及XianyanJia等人[13]的工作將批量大小增至多達64,000個樣例，并把在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓練ResNet-50模型的時間降到了7分鐘。與之相比，**初的訓練時間需要以天來計算。并行計算的能力也為至少在可以采用模擬情況下的強化學習的發(fā)展貢獻了力量。并行計算幫助計算機在圍棋、雅達利游戲、星際爭霸和物理模擬上達到了超過人類的水準。深度學習框架也在傳播深度學習思想的過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單。許多開創(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，即命令式深度學習框架，是由用類似NumPy的語法來定義模型的Chainer所開創(chuàng)的。 深度人工智能學院以“傳播人工智能教育，培養(yǎng)人工智能人才”為己任，為中國科技發(fā)展加油！內(nèi)蒙古深度學習培訓總結(jié)

表征學習的目標是尋求更好的表示方法并創(chuàng)建更好的模型來從大規(guī)模未標記數(shù)據(jù)中學習這些表示方法。表示方法來自神經(jīng)科學，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)種深度學習框架，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等領(lǐng)域并獲取了極好的效果。內(nèi)蒙古深度學習培訓總結(jié)人工智能零基礎(chǔ)培訓就來深度人工智能學院。

    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)域一項里程碑式的工作。由于SIFT對尺度、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具有很強的可區(qū)分性，的確讓很多問題的解決變?yōu)榭赡?。但它也不?**的。然而，手工地選取特征是一件非常費力、啟發(fā)式（需要專業(yè)知識）的方法，能不能選取好很大程度上靠經(jīng)驗和運氣，而且它的調(diào)節(jié)需要大量的時間。既然手工選取特征不太好，那么能不能自動地學習一些特征呢？答案是能！DeepLearning就是用來干這個事情的，看它的一個別名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程。那它是怎么學習的呢？怎么知道哪些特征好哪些不好呢？我們說機器學習是一門專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為的學科。好，那我們?nèi)说囊曈X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她（因為，你存在我深深的腦海里，我的夢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？（好像和人腦扯上點關(guān)系的特征啊，算法啊。

    除端到端的訓練以外，我們也正在經(jīng)歷從含參數(shù)統(tǒng)計模型轉(zhuǎn)向完全無參數(shù)的模型。當數(shù)據(jù)非常稀缺時，我們需要通過簡化對現(xiàn)實的假設(shè)來得到實用的模型。當數(shù)據(jù)充足時，我們就可以用能更好地擬合現(xiàn)實的無參數(shù)模型來替代這些含參數(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。相對其它經(jīng)典的機器學習方法而言，深度學習的不同在于：對非比較好解的包容、對非凸非線性優(yōu)化的使用，以及勇于嘗試沒有被證明過的方法。這種在處理統(tǒng)計問題上的新經(jīng)驗主義吸引了大量人才的涌入，使得大量實際問題有了更好的解決方案。盡管大部分情況下需要為深度學習修改甚至重新發(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。***，深度學習社區(qū)長期以來以在學術(shù)界和企業(yè)之間分享工具而自豪，并開源了許多***的軟件庫、統(tǒng)計模型和預訓練網(wǎng)絡(luò)。正是本著開放開源的精神，本書的內(nèi)容和基于它的教學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習深度學習的門檻，并希望大家從中獲益。 python 人工智能培訓班就來成都深度智谷。

    在深學習專業(yè)化是一個基本的程序，這將幫助你理解能力，挑戰(zhàn)和深度學習的后果，你準備參加的前沿人工智能技術(shù)的發(fā)展。在本專業(yè)中，您將構(gòu)建和訓練卷積神經(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)，并學習如何使用Dropout、BatchNorm、Xavier/He初始化等策略使它們變得更好。準備好使用Python和TensorFlow掌握理論概念及其行業(yè)應(yīng)用，并處理實際案例，例如語音識別、音樂合成、聊天機器人、機器翻譯、自然語言處理等。人工智能正在改變許多行業(yè)。深度學習專業(yè)化課程通過幫助您獲得知識和技能來提升您的職業(yè)生涯，為您在AI世界中邁出決定性的一步提供了途徑。在此過程中，您還將獲得來自工業(yè)界和學術(shù)界的深度學***的職業(yè)建議。 人工智能靠譜的培訓機構(gòu)就選深度人工智能學院。內(nèi)蒙古深度學習培訓總結(jié)

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    深度學習屬于機器學習的范疇，深度學習可以說是在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的升級，約等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學習和傳統(tǒng)機器學習在數(shù)據(jù)預處理上都是類似的。**差別在特征提取環(huán)節(jié)，深度學習由機器自己完成特征提取，不需要人工提取。深度學習的優(yōu)點：學習能力強覆蓋范圍廣，適應(yīng)性好數(shù)據(jù)驅(qū)動，上限高可移植性好深度學習的缺點：計算量大，便攜性差硬件需求高模型設(shè)計復雜沒有”人性”，容易存在偏見深度學習的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生成對抗網(wǎng)絡(luò)–GANs深度強化學習–RL百度百科版本+維基百科百度百科版本深度學習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習結(jié)構(gòu)。深度學習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。深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯啪W(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是***個真正多層結(jié)構(gòu)學習算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓練性能。 內(nèi)蒙古深度學習培訓總結(jié)

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