傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)VS深度學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相似點(diǎn)在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理方面，兩者是很相似的。他們都可能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些操作：數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)簽歸一化去噪降維對(duì)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(jiàn)的6大問(wèn)題（附解決方案）》傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的**區(qū)別傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的特征提取主要依賴人工，針對(duì)特定簡(jiǎn)單任務(wù)的時(shí)候人工提取特征會(huì)簡(jiǎn)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(jī)器自動(dòng)提取的。這也是為什么大家都說(shuō)深度學(xué)習(xí)的可解釋性很差，因?yàn)橛袝r(shí)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)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-成都深度智谷。江西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)教程
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。觀測(cè)值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來(lái)表示，如每個(gè)像素強(qiáng)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(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)（例如，人臉識(shí)別或面部表情識(shí)別）。深度學(xué)習(xí)的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來(lái)替代手工獲取特征。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。同機(jī)器學(xué)習(xí)方法一樣，深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法也有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之分．不同的學(xué)習(xí)框架下建立的學(xué)習(xí)模型很是不同．例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutionalneuralnetworks，簡(jiǎn)稱CNNs）就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)（DeepBeliefNets，簡(jiǎn)稱DBNs）就是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 廣西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)課AI培訓(xùn)就業(yè)-成都深度智谷。
2012年6月，《紐約時(shí)報(bào)》披露了GoogleBrain項(xiàng)目，吸引了公眾的***關(guān)注。這個(gè)項(xiàng)目是由***的斯坦福大學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)教授AndrewNg和在大規(guī)模計(jì)算機(jī)系統(tǒng)方面的世界前列專家JeffDean共同主導(dǎo)，用16000個(gè)CPUCore的并行計(jì)算平臺(tái)訓(xùn)練一種稱為“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（DNN，DeepNeuralNetworks）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（內(nèi)部共有10億個(gè)節(jié)點(diǎn)。這一網(wǎng)絡(luò)自然是不能跟人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相提并論的。要知道，人腦中可是有150多億個(gè)神經(jīng)元，互相連接的節(jié)點(diǎn)也就是突觸數(shù)更是如銀河沙數(shù)。曾經(jīng)有人估算過(guò)，如果將一個(gè)人的大腦中所有神經(jīng)細(xì)胞的軸突和樹(shù)突依次連接起來(lái)，并拉成一根直線，可從地球連到月亮，再?gòu)脑铝练祷氐厍颍?，在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別等領(lǐng)域獲得了巨大的成功。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人之一Andrew稱：“我們沒(méi)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(shuō)話，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)?！绷硗庖幻?fù)責(zé)人Jeff則說(shuō)：“我們?cè)谟?xùn)練的時(shí)候從來(lái)不會(huì)告訴機(jī)器說(shuō)：‘這是一只貓。’系統(tǒng)其實(shí)是自己發(fā)明或者領(lǐng)悟了“貓”的概念?！?012年11月，微軟在中國(guó)天津的一次活動(dòng)上公開(kāi)演示了一個(gè)全自動(dòng)的同聲傳譯系統(tǒng)，講演者用英文演講。
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)–GANs假設(shè)一個(gè)城市治安混亂，很快，這個(gè)城市里就會(huì)出現(xiàn)無(wú)數(shù)的小偷。在這些小偷中，有的可能是***高手，有的可能毫無(wú)技術(shù)可言。假如這個(gè)城市開(kāi)始整飭其治安，突然開(kāi)展一場(chǎng)打擊犯罪的“運(yùn)動(dòng)”，警察們開(kāi)始恢復(fù)城市中的巡邏，很快，一批“學(xué)藝不精”的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些沒(méi)有技術(shù)含量的小偷，是因?yàn)榫靷兊募夹g(shù)也不行了，在捉住一批低端小偷后，城市的治安水平變得怎樣倒還不好說(shuō)，但很明顯，城市里小偷們的平均水平已經(jīng)**提高了。警察們開(kāi)始繼續(xù)訓(xùn)練自己的破案技術(shù)，開(kāi)始抓住那些越來(lái)越狡猾的小偷。隨著這些職業(yè)慣犯?jìng)兊穆渚W(wǎng)，警察們也練就了特別的本事，他們能很快能從一群人中發(fā)現(xiàn)可疑人員，于是上前盤查，并**終逮捕嫌犯；小偷們的日子也不好過(guò)了，因?yàn)榫靷兊乃?*提高，如果還想以前那樣表現(xiàn)得鬼鬼祟祟，那么很快就會(huì)被警察捉住。為了避免被捕，小偷們努力表現(xiàn)得不那么“可疑”，而魔高一尺、道高一丈，警察也在不斷提高自己的水平，爭(zhēng)取將小偷和無(wú)辜的普通群眾區(qū)分開(kāi)。隨著警察和小偷之間的這種“交流”與“切磋”，小偷們都變得非常謹(jǐn)慎，他們有著極高的***技巧，表現(xiàn)得跟普通群眾一模一樣，而警察們都練就了“火眼金睛”。 人工智能市場(chǎng)薪資-成都深度智谷。
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。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)。云南深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻
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假設(shè)深度學(xué)習(xí)要處理的信息是“水流”，而處理數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由管道和閥門組成的巨大水管網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的入口是若干管道開(kāi)口，網(wǎng)絡(luò)的出口也是若干管道開(kāi)口。這個(gè)水管網(wǎng)絡(luò)有許多層，每一層由許多個(gè)可以控制水流流向與流量的調(diào)節(jié)閥。根據(jù)不同任務(wù)的需要，水管網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層的調(diào)節(jié)閥數(shù)量可以有不同的變化組合。對(duì)復(fù)雜任務(wù)來(lái)說(shuō)，調(diào)節(jié)閥的總數(shù)可以成千上萬(wàn)甚至更多。水管網(wǎng)絡(luò)中，每一層的每個(gè)調(diào)節(jié)閥都通過(guò)水管與下一層的所有調(diào)節(jié)閥連接起來(lái)，組成一個(gè)從前到后，逐層完全連通的水流系統(tǒng)。那么，計(jì)算機(jī)該如何使用這個(gè)龐大的水管網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)識(shí)字呢？比如，當(dāng)計(jì)算機(jī)看到一張寫(xiě)有“田”字的圖片，就簡(jiǎn)單將組成這張圖片的所有數(shù)字（在計(jì)算機(jī)里，圖片的每個(gè)顏色點(diǎn)都是用“0”和“1”組成的數(shù)字來(lái)表示的）全都變成信息的水流，從入口灌進(jìn)水管網(wǎng)絡(luò)。 江西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)教程
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