深度学习的优缺点优点1：学习能力强从结果来看，深度学习的表现非常好，他的学习能力非常强。优点2：覆盖范围广，适应性好深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。优点3：数据驱动，上限高深度学习高度依赖数据，数据量越大，他的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP等部分任务甚至已经超过了人类的表现。同时还可以通过调参进一步提高他的上限。优点4：可移植性好由于深度学习的优异表现，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。缺点1：计算量大，便携性差深度学习需要大量的数据很大量的算力，所以成本很高。并且现在很多应用还不适合在移动设备上使用。目前已经有很多公司和团队在研发针对便携设备的芯片。这个问题未来会得到解决。缺点2：硬件需求高深度学习对算力要求很高，普通的CPU已经无法满足深度学习的要求。主流的算力都是使用GPU和TPU，所以对于硬件的要求很高，成本也很高。缺点3：模型设计复杂深度学习的模型设计非常复杂，需要投入大量的人力物力和时间来开发新的算法和模型。大部分人只能使用现成的模型。缺点4：没有”人性”，容易存在偏见由于深度学习依赖数据。 深度人工智能学院以“传播人工智能教育，培养人工智能人才”为己任，为中国科技发展加油！湖南深度学习培训机构推荐
虽然深度学习似乎是**近几年刚兴起的名词，但它所基于的神经网络模型和用数据编程的**思想已经被研究了数百年。自古以来，人类就一直渴望能从数据中分析出预知未来的窍门。实际上，数据分析正是大部分自然科学的本质，我们希望从日常的观测中提取规则，并找寻不确定性。早在17世纪，雅各比·伯努利（1655–1705）提出了描述只有两种结果的随机过程（如抛掷一枚硬币）的伯努利分布。大约一个世纪之后，卡尔·弗里德里希·高斯（1777–1855）发明了***仍***用在从保险计算到医学诊断等领域的**小二乘法。概率论、统计学和模式识别等工具帮助自然科学的实验学家们从数据回归到自然定律，从而发现了如欧姆定律（描述电阻两端电压和流经电阻电流关系的定律）这类可以用线性模型完美表达的一系列自然法则。即使是在中世纪，数学家也热衷于利用统计学来做出估计。例如，在雅各比·科贝尔（1460–1533）的几何书中记载了使用16名男子的平均脚长来估计男子的平均脚长。 宁夏中科院深度学习培训班人工智能专业课程-成都深度智谷。
表征学习的目标是寻求更好的表示方法并创建更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法。表示方法来自神经科学，并松散地创建在类似神经系统中的信息处理和对通信模式的理解上，如神经编码，试图定义拉动神经元的反应之间的关系以及大脑中的神经元的电活动之间的关系。至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
深度强化学习–RL强化学习算法的思路非常简单，以游戏为例，如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分，那么就进一步“强化”这种策略，以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种“绩效奖励”非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。在Flappybird这个游戏中，我们需要简单的点击操作来控制小鸟，躲过各种水管，飞的越远越好，因为飞的越远就能获得更高的积分奖励。这就是一个典型的强化学习场景：机器有一个明确的小鸟角色——代理需要控制小鸟飞的更远——目标整个游戏过程中需要躲避各种水管——环境躲避水管的方法是让小鸟用力飞一下——行动飞的越远，就会获得越多的积分——奖励你会发现，强化学习和监督学习、无监督学习比较大的不同就是不需要大量的“数据喂养”。而是通过自己不停的尝试来学会某些技能。了解更多：《一文看懂什么是强化学习？。 人工智能线下培训就选成都深度智谷。
为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batchgradientdecent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来就不容易跑偏，减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。基本上现在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以深度学习框架的函数中经常会出现batch_size，就是指这个。关于如何将训练样本转换从batch_size的格式可以参考训练样本的batch_size数据的准备。iterationsiterations（迭代）：每一次迭代都是一次权重更新，每一次权重更新需要batch_size个数据进行Forward运算得到损失函数，再BP算法更新参数。1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次。epochsepochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着1个周期是整个输入数据的单次向前和向后传递。简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次，就这样。举个例子训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：训练完整个样本集需要：100次iteration，1次epoch。 人工智能培训到哪里学？-成都深度智谷。广东深度学习培训班 靠谱
深度人工智能学院教育机构部门齐全。湖南深度学习培训机构推荐
这个发现激发了人们对于神经系统的进一步思考。神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。这里的关键词有两个，一个是抽象，一个是迭代。从原始信号，做低级抽象，逐渐向高级抽象迭代。人类的逻辑思维，经常使用高度抽象的概念。例如，从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。这个生理学的发现，促成了计算机人工智能，在四十年后的突破性发展。湖南深度学习培训机构推荐
成都深度智谷科技有限公司主营品牌有深度人工智能教育，发展规模团队不断壮大，该公司服务型的公司。深度智谷是一家有限责任公司企业，一直“以人为本，服务于社会”的经营理念;“诚守信誉，持续发展”的质量方针。公司业务涵盖人工智能培训，深度学习培训，AI培训，AI算法工程师培训，价格合理，品质有保证，深受广大客户的欢迎。深度智谷以创造***产品及服务的理念，打造高指标的服务，引导行业的发展。
