來源于生物學(xué)的靈感是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)名字的由來。這類研究者可以追溯到一個(gè)多世紀(jì)前的亞歷山大·貝恩（1818–1903）和查爾斯·斯科特·謝靈頓（1857–1952）。研究者們嘗試組建模仿神經(jīng)元互動(dòng)的計(jì)算電路。隨著時(shí)間發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)解釋被稀釋，但仍保留了這個(gè)名字。時(shí)至***，絕大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都包含以下的**原則。交替使用線性處理單元與非線性處理單元，它們經(jīng)常被稱為“層”。使用鏈?zhǔn)椒▌t（即反向傳播）來更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在**初的快速發(fā)展之后，自約1995年起至2005年，大部分機(jī)器學(xué)習(xí)研究者的視線從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上移開了。這是由于多種原因。首先，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要極強(qiáng)的計(jì)算力。盡管20世紀(jì)末內(nèi)存已經(jīng)足夠，計(jì)算力卻不夠充足。其次，當(dāng)時(shí)使用的數(shù)據(jù)集也相對(duì)小得多。費(fèi)雪在1936年發(fā)布的的Iris數(shù)據(jù)集*有150個(gè)樣本，并被***用于測(cè)試算法的性能。具有6萬個(gè)樣本的MNIST數(shù)據(jù)集在當(dāng)時(shí)已經(jīng)被認(rèn)為是非常龐大了，盡管它如今已被認(rèn)為是典型的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)集。由于數(shù)據(jù)和計(jì)算力的稀缺，從經(jīng)驗(yàn)上來說，如核方法、決策樹和概率圖模型等統(tǒng)計(jì)工具更優(yōu)。它們不像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣需要長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練，并且在強(qiáng)大的理論保證下提供可以預(yù)測(cè)的結(jié)果。 人工智能零基礎(chǔ)培訓(xùn)就來成都深度智谷。貴州深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻

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**常見的6大問題（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。河北深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻人工智能線上培訓(xùn)就選成都深度智谷。

    深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏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。研究深度學(xué)習(xí)的動(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)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本等。[4]含多個(gè)隱層的深度學(xué)習(xí)模型從一個(gè)輸入中產(chǎn)生一個(gè)輸出所涉及的計(jì)算可以通過一個(gè)流向圖（flowgraph）來表示：流向圖是一種能夠表示計(jì)算的圖，在這種圖中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)基本的計(jì)算以及一個(gè)計(jì)算的值，計(jì)算的結(jié)果被應(yīng)用到這個(gè)節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的值?？紤]這樣一個(gè)計(jì)算**，它可以被允許在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)和可能的圖結(jié)構(gòu)中，并定義了一個(gè)函數(shù)族。輸入節(jié)點(diǎn)沒有父節(jié)點(diǎn)，輸出節(jié)點(diǎn)沒有子節(jié)點(diǎn)。

在描述深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)之前，我們先回顧并概括一下機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)研究如何使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)利用經(jīng)驗(yàn)改善性能。它是人工智能領(lǐng)域的分支，也是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種手段。在機(jī)器學(xué)習(xí)的眾多研究方向中，表征學(xué)習(xí)關(guān)注如何自動(dòng)找出表示數(shù)據(jù)的合適方式，以便更好地將輸入變換為正確的輸出，而本書要重點(diǎn)探討的深度學(xué)習(xí)是具有多級(jí)表示的表征學(xué)習(xí)方法。在每一級(jí)（從原始數(shù)據(jù)開始），深度學(xué)習(xí)通過簡(jiǎn)單的函數(shù)將該級(jí)的表示變換為更高級(jí)的表示。因此，深度學(xué)習(xí)模型也可以看作是由許多簡(jiǎn)單函數(shù)復(fù)合而成的函數(shù)。當(dāng)這些復(fù)合的函數(shù)足夠多時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型就可以表達(dá)非常復(fù)雜的變換。深度學(xué)習(xí)可以逐級(jí)表示越來越抽象的概念或模式。以圖像為例，它的輸入是一堆原始像素值。深度學(xué)習(xí)模型中，圖像可以逐級(jí)表示為特定位置和角度的邊緣、由邊緣組合得出的花紋、由多種花紋進(jìn)一步匯合得到的特定部位的模式等。**終，模型能夠較容易根據(jù)更高級(jí)的表示完成給定的任務(wù)，如識(shí)別圖像中的物體。值得一提的是，作為表征學(xué)習(xí)的一種，深度學(xué)習(xí)將自動(dòng)找出每一級(jí)表示數(shù)據(jù)的合適方式。人工智能就業(yè)課程-成都深度智谷。

    深度學(xué)習(xí)框架中涉及很多參數(shù)，如果一些基本的參數(shù)如果不了解，那么你去看任何一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架是都會(huì)覺得很困難，下面介紹幾個(gè)新手常問的幾個(gè)參數(shù)。batch深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數(shù)更新有兩種方式。第一種，遍歷全部數(shù)據(jù)集算一次損失函數(shù)，然后算函數(shù)對(duì)各個(gè)參數(shù)的梯度，更新梯度。這種方法每更新一次參數(shù)都要把數(shù)據(jù)集里的所有樣本都看一遍，計(jì)算量開銷大，計(jì)算速度慢，不支持在線學(xué)習(xí)，這稱為Batchgradientdescent，批梯度下降。另一種，每看一個(gè)數(shù)據(jù)就算一下?lián)p失函數(shù)，然后求梯度更新參數(shù)，這個(gè)稱為隨機(jī)梯度下降，stochasticgradientdescent。這個(gè)方法速度比較快，但是收斂性能不太好，可能在比較好點(diǎn)附近晃來晃去，hit不到比較好點(diǎn)。兩次參數(shù)的更新也有可能互相抵消掉，造成目標(biāo)函數(shù)震蕩的比較劇烈。為了克服兩種方法的缺點(diǎn)，現(xiàn)在一般采用的是一種折中手段，mini-batchgradientdecent，小批的梯度下降，這種方法把數(shù)據(jù)分為若干個(gè)批，按批來更新參數(shù)，這樣，一個(gè)批中的一組數(shù)據(jù)共同決定了本次梯度的方向，下降起來就不容易跑偏，減少了隨機(jī)性。另一方面因?yàn)榕臉颖緮?shù)與整個(gè)數(shù)據(jù)集相比小了很多，計(jì)算量也不是很大。 哪的人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)好，就選深度人工智能學(xué)院。天津深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)線下

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    現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)在20世紀(jì)的真正起飛要?dú)w功于數(shù)據(jù)的收集和發(fā)布。統(tǒng)計(jì)學(xué)巨匠之一羅納德·費(fèi)雪（1890–1962）對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和統(tǒng)計(jì)學(xué)在基因?qū)W中的應(yīng)用功不可沒。他發(fā)明的許多算法和公式，例如線性判別分析和費(fèi)雪信息，仍經(jīng)常被使用。即使是他在1936年發(fā)布的Iris數(shù)據(jù)集，仍然偶爾被用于演示機(jī)器學(xué)習(xí)算法?？藙诘隆は戕r(nóng)（1916–2001）的信息論以及阿蘭·圖靈（1912–1954）的計(jì)算理論也對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有深遠(yuǎn)影響。圖靈在他***的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》中提出了“機(jī)器可以思考嗎？”這樣一個(gè)問題[1]。在他描述的“圖靈測(cè)試”中，如果一個(gè)人在使用文本交互時(shí)不能區(qū)分他的對(duì)話對(duì)象到底是人類還是機(jī)器的話，那么即可認(rèn)為這臺(tái)機(jī)器是有智能的。時(shí)至***，智能機(jī)器的發(fā)展可謂日新月異。另一個(gè)對(duì)深度學(xué)習(xí)有重大影響的領(lǐng)域是神經(jīng)科學(xué)與心理學(xué)。既然人類顯然能夠展現(xiàn)出智能，那么對(duì)于解釋并逆向工程人類智能機(jī)理的探究也在情理之中。**早的算法之一是由唐納德·赫布（1904–1985）正式提出的。在他開創(chuàng)性的著作《行為的組織》中，他提出神經(jīng)是通過正向強(qiáng)化來學(xué)習(xí)的，即赫布理論[2]。赫布理論是感知機(jī)學(xué)習(xí)算法的原型，并成為支撐***深度學(xué)習(xí)的隨機(jī)梯度下降算法的基石：強(qiáng)化合意的行為、懲罰不合意的行為。 貴州深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)視頻

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