因此，深度学习的一个外在特点是端到端的训练。也就是说，并不是将单独调试的部分拼凑起来组成一个系统，而是将整个系统组建好之后一起训练。比如说，计算机视觉科学家之前曾一度将特征抽取与机器学习模型的构建分开处理，像是Canny边缘探测[20]和SIFT特征提取[21]曾占据统治性地位达10年以上，但这也就是人类能找到的比较好方法了。当深度学习进入这个领域后，这些特征提取方法就被性能更强的自动优化的逐级过滤器替代了。相似地，在自然语言处理领域，词袋模型多年来都被认为是****[22]。词袋模型是将一个句子映射到一个词频向量的模型，但这样的做法完全忽视了单词的排列顺序或者句中的标点符号。不幸的是，我们也没有能力来手工抽取更好的特征。但是自动化的算法反而可以从所有可能的特征中搜寻比较好的那个，这也带来了极大的进步。例如，语义相关的词嵌入能够在向量空间中完成如下推理：“柏林-德国+中国=北京”。可以看出，这些都是端到端训练整个系统带来的效果。 深度学习循环神经网络-成都深度智谷。山东高中数学深度学习培训体会
1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了DavidHubel（出生于加拿大的美国神经生物学家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前两位的主要贡献，是“发现了视觉系统的信息处理”：可视皮层是分级的：我们看看他们做了什么。1958年，DavidHubel和TorstenWiesel在JohnHopkinsUniversity，研究瞳孔区域与大脑皮层神经元的对应关系。他们在猫的后脑头骨上，开了一个3毫米的小洞，向洞里插入电极，测量神经元的活跃程度。然后，他们在小猫的眼前，展现各种形状、各种亮度的物体。并且，在展现每一件物体时，还改变物体放置的位置和角度。他们期望通过这个办法，让小猫瞳孔感受不同类型、不同强弱的刺激。之所以做这个试验，目的是去证明一个猜测。位于后脑皮层的不同视觉神经元，与瞳孔所受刺激之间，存在某种对应关系。一旦瞳孔受到某一种刺激，后脑皮层的某一部分神经元就会活跃。经历了很多天反复的枯燥的试验，同时**了若干只可怜的小猫，DavidHubel和TorstenWiesel发现了一种被称为“方向选择性细胞（OrientationSelectiveCell）”的神经元细胞。当瞳孔发现了眼前的物体的边缘，而且这个边缘指向某个方向时，这种神经元细胞就会活跃。 浙江深度学习培训营深度人工智能学院开展了人工智能售前工程师就业班。
传统机器学习VS深度学习传统机器学习和深度学习的相似点在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作：数据清洗数据标签归一化去噪降维对于数据预处理感兴趣的可以看看《AI数据集**常见的6大问题（附解决方案）》传统机器学习和深度学习的**区别传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用。深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么大家都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
值得注意的是，在以上两个例子中，我们都不需要收集真实世界中的数据，也不需要系统地提取这些数据的特征。只要有充足的时间，我们的常识与编程技巧已经足够让我们完成任务。与此同时，我们很容易就能找到一些连世界上比较好的程序员也无法*用编程技巧解决的简单问题。例如，假设我们想要编写一个判定一张图像中有没有猫的程序。这件事听起来好像很简单，对不对？程序只需要对每张输入图像输出“真”（表示有猫）或者“假”（表示无猫）即可。但令人惊讶的是，即使是世界上相当***的计算机科学家和程序员也不懂如何编写这样的程序。我们该从哪里入手呢？我们先进一步简化这个问题：若假设所有图像的高和宽都是同样的400像素大小，一个像素由红绿蓝三个值构成，那么一张图像就由近50万个数值表示。那么哪些数值隐藏着我们需要的信息呢？是所有数值的平均数，还是四个角的数值，抑或是图像中的某一个特别的点？事实上，要想解读图像中的内容，需要寻找**在结合成千上万的数值时才会出现的特征，如边缘、质地、形状、眼睛、鼻子等，**终才能判断图像中是否有猫。 人工智能学什么-成都深度智谷。
截止现在，也出现了不少NB的特征（好的特征应具有不变性（大小、尺度和旋转等）和可区分性）：例如Sift的出现，是局部图像特征描述子研究领域一项里程碑式的工作。由于SIFT对尺度、旋转以及一定视角和光照变化等图像变化都具有不变性，并且SIFT具有很强的可区分性，的确让很多问题的解决变为可能。但它也不是***的。然而，手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，能不能选取好很大程度上靠经验和运气，而且它的调节需要大量的时间。既然手工选取特征不太好，那么能不能自动地学习一些特征呢？答案是能！DeepLearning就是用来干这个事情的，看它的一个别名UnsupervisedFeatureLearning，就可以顾名思义了，Unsupervised的意思就是不要人参与特征的选取过程。那它是怎么学习的呢？怎么知道哪些特征好哪些不好呢？我们说机器学习是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为的学科。好，那我们人的视觉系统是怎么工作的呢？为什么在茫茫人海，芸芸众生，滚滚红尘中我们都可以找到另一个她（因为，你存在我深深的脑海里，我的梦里我的心里我的歌声里……）。人脑那么NB，我们能不能参考人脑，模拟人脑呢？（好像和人脑扯上点关系的特征啊，算法啊。 人工智能培训基地在成都深度智谷。北京深度学习培训哪里好
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如此反复进行，知道所有汉字对应的水流都可以按照期望的方式流过整个水管网络。这时，我们就说，这个水管网络是一个训练好的深度学习模型了。当大量汉字被这个管道网络处理，所有阀门都调节到位后，整套水管网络就可以用来识别汉字了。这时，我们可以把调节好的所有阀门都“焊死”，静候新的水流到来。与训练时做的事情类似，未知的图片会被计算机转变成数据的水流，灌入训练好的水管网络。这时，计算机只要观察一下，哪个出水口流出来的水流**多，这张图片写的就是哪个字。深度学习大致就是这么一个用人类的数学知识与计算机算法构建起来的整体架构，再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调节内部参数，尽可能逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式。 山东高中数学深度学习培训体会
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