2012年6月，《纽约时报》披露了GoogleBrain项目，吸引了公众的***关注。这个项目是由***的斯坦福大学的机器学习教授AndrewNg和在大规模计算机系统方面的世界前列**JeffDean共同主导，用16000个CPUCore的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”（DNN，DeepNeuralNetworks）的机器学习模型（内部共有10亿个节点。这一网络自然是不能跟人类的神经网络相提并论的。要知道，人脑中可是有150多亿个神经元，互相连接的节点也就是突触数更是如银河沙数。曾经有人估算过，如果将一个人的大脑中所有神经细胞的轴突和树突依次连接起来，并拉成一根直线，可从地球连到月亮，再从月亮返回地球），在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。项目负责人之一Andrew称：“我们没有像通常做的那样自己框定边界，而是直接把海量数据投放到算法中，让数据自己说话，系统会自动从数据中学习。”另外一名负责人Jeff则说：“我们在训练的时候从来不会告诉机器说：‘这是一只猫。’系统其实是自己发明或者领悟了“猫”的概念。”2012年11月，微软在中国天津的一次活动上公开演示了一个全自动的同声传译系统，讲演者用英文演讲。 人工智能培训课程-成都深度智谷。河北深度学习培训西安
假设深度学习要处理的信息是“水流”，而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口，网络的出口也是若干管道开口。这个水管网络有许多层，每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要，水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。对复杂任务来说，调节阀的总数可以成千上万甚至更多。水管网络中，每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来，组成一个从前到后，逐层完全连通的水流系统。那么，计算机该如何使用这个庞大的水管网络来学习识字呢？比如，当计算机看到一张写有“田”字的图片，就简单将组成这张图片的所有数字（在计算机里，图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示的）全都变成信息的水流，从入口灌进水管网络。 陕西ai深度学习培训人工智能包就业培训就选深度人工智能学院。
近年来，研究人员也逐渐将这几类方法结合起来，如对原本是以有监督学习为基础的卷积神经网络结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。[2]20世纪八九十年代由于计算机计算能力有限和相关技术的限制，可用于分析的数据量太小，深度学习在模式分析中并没有表现出优异的识别性能。自从2006年，Hinton等提出快速计算受限玻耳兹曼机(RBM)网络权值及偏差的CD-K算法以后，RBM就成了增加神经网络深度的有力工具，导致后面使用***的DBN(由Hinton等开发并已被微软等公司用于语音识别中)等深度网络的出现。与此同时，稀疏编码等由于能自动从数据中提取特征也被应用于深度学习中。基于局部数据区域的卷积神经网络方法今年来也被大量研究。
计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是**早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在***人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得***，使得人工智能在该领域的识别能力***超越真人。[7]语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。[8]在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。[8]国内方面，阿里巴巴、科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。[8]自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年，TomasMikolov，KaiChen，GregCorrado，JeffreyDean发表论文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bagofwords）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。 人工智能零基础培训就来深度人工智能学院。
Capsule是由深度学习先驱GeoffreyHinton等人提出的新一代神经网络形式，旨在修正反向传播机制。「Capsule是一组神经元，其输入输出向量表示特定实体类型的实例化参数（即特定物体、概念实体等出现的概率与某些属性）。我们使用输入输出向量的长度表征实体存在的概率，向量的方向表示实例化参数（即实体的某些图形属性）。同一层级的capsule通过变换矩阵对更高级别的capsule的实例化参数进行预测。当多个预测一致时（论文中使用动态路由使预测一致），更高级别的capsule将变得活跃。」瓶颈对深度学习的主要批评是许多方法缺乏理论支撑。大多数深度结构**是梯度下降的某些变式。尽管梯度下降已经被充分地研究，但理论涉及的其他算法，例如对比分歧算法，并没有获得充分的研究，其收敛性等问题仍不明确。深度学习方法常常被视为黑盒，大多数的结论确认都由经验而非理论来确定。也有学者认为，深度学习应当被视为通向真正人工智能的一条途径，而不是一种包罗万象的解决方案。尽管深度学习的能力很强，但和真正的人工智能相比，仍然缺乏诸多重要的能力。未来发展方向深度学习常常被看作是通向真正人工智能的重要一步，其实际应用获得了越来越多公司和研究机构的参与。 AI培训就业-成都深度智谷。云南深度学习培训哪个好
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在描述深度学习的特点之前，我们先回顾并概括一下机器学习和深度学习的关系。机器学习研究如何使计算机系统利用经验改善性能。它是人工智能领域的分支，也是实现人工智能的一种手段。在机器学习的众多研究方向中，表征学习关注如何自动找出表示数据的合适方式，以便更好地将输入变换为正确的输出，而本书要重点探讨的深度学习是具有多级表示的表征学习方法。在每一级（从原始数据开始），深度学习通过简单的函数将该级的表示变换为更高级的表示。因此，深度学习模型也可以看作是由许多简单函数复合而成的函数。当这些复合的函数足够多时，深度学习模型就可以表达非常复杂的变换。深度学习可以逐级表示越来越抽象的概念或模式。以图像为例，它的输入是一堆原始像素值。深度学习模型中，图像可以逐级表示为特定位置和角度的边缘、由边缘组合得出的花纹、由多种花纹进一步汇合得到的特定部位的模式等。**终，模型能够较容易根据更高级的表示完成给定的任务，如识别图像中的物体。值得一提的是，作为表征学习的一种，深度学习将自动找出每一级表示数据的合适方式。河北深度学习培训西安
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