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。 深度学习循环神经网络-成都深度智谷。贵州深度学习培训基础
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。batch深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batchgradientdescent，批梯度下降。另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochasticgradientdescent。这个方法速度比较快，但是收敛性能不太好，可能在比较好点附近晃来晃去，hit不到比较好点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。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。 辽宁汉字深度学习培训体会人工智能培训费用多少？来成都深度智谷了解。
生成对抗网络–GANs假设一个城市治安混乱，很快，这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中，有的可能是***高手，有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安，突然开展一场打击犯罪的“运动”，警察们开始恢复城市中的巡逻，很快，一批“学艺不精”的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些没有技术含量的小偷，是因为警察们的技术也不行了，在捉住一批低端小偷后，城市的治安水平变得怎样倒还不好说，但很明显，城市里小偷们的平均水平已经**提高了。警察们开始继续训练自己的破案技术，开始抓住那些越来越狡猾的小偷。随着这些职业惯犯们的落网，警察们也练就了特别的本事，他们能很快能从一群人中发现可疑人员，于是上前盘查，并**终逮捕嫌犯；小偷们的日子也不好过了，因为警察们的水平**提高，如果还想以前那样表现得鬼鬼祟祟，那么很快就会被警察捉住。为了避免被捕，小偷们努力表现得不那么“可疑”，而魔高一尺、道高一丈，警察也在不断提高自己的水平，争取将小偷和无辜的普通**区分开。随着警察和小偷之间的这种“交流”与“切磋”，小偷们都变得非常谨慎，他们有着极高的***技巧，表现得跟普通**一模一样，而警察们都练就了“火眼金睛”。
除端到端的训练以外，我们也正在经历从含参数统计模型转向完全无参数的模型。当数据非常稀缺时，我们需要通过简化对现实的假设来得到实用的模型。当数据充足时，我们就可以用能更好地拟合现实的无参数模型来替代这些含参数模型。这也使我们可以得到更精确的模型，尽管需要**一些可解释性。相对其它经典的机器学习方法而言，深度学习的不同在于：对非比较好解的包容、对非凸非线性优化的使用，以及勇于尝试没有被证明过的方法。这种在处理统计问题上的新经验主义吸引了大量人才的涌入，使得大量实际问题有了更好的解决方案。尽管大部分情况下需要为深度学习修改甚至重新发明已经存在数十年的工具，但是这***是一件非常有意义并令人兴奋的事。***，深度学习社区长期以来以在学术界和企业之间分享工具而自豪，并开源了许多***的软件库、统计模型和预训练网络。正是本着开放开源的精神，本书的内容和基于它的教学视频可以自由下载和随意分享。我们致力于为所有人降低学习深度学习的门槛，并希望大家从中获益。 python 人工智能培训班就来成都深度智谷。
ArtificialIntelligence，也就是人工智能，就像***和星际漫游一样，是人类**好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其***的“图灵机”和“图灵测试”）在1950年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是“伪科学”。但是自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验，至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段，不仅*依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是，DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。 成都人工智能培训机构-成都深度智谷。山西深度学习培训机构
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来源于生物学的灵感是神经网络名字的由来。这类研究者可以追溯到一个多世纪前的亚历山大·贝恩（1818–1903）和查尔斯·斯科特·谢灵顿（1857–1952）。研究者们尝试组建模仿神经元互动的计算电路。随着时间发展，神经网络的生物学解释被稀释，但仍保留了这个名字。时至***，绝大多数神经网络都包含以下的**原则。交替使用线性处理单元与非线性处理单元，它们经常被称为“层”。使用链式法则（即反向传播）来更新网络的参数。在**初的快速发展之后，自约1995年起至2005年，大部分机器学习研究者的视线从神经网络上移开了。这是由于多种原因。首先，训练神经网络需要极强的计算力。尽管20世纪末内存已经足够，计算力却不够充足。其次，当时使用的数据集也相对小得多。费雪在1936年发布的的Iris数据集*有150个样本，并被***用于测试算法的性能。具有6万个样本的MNIST数据集在当时已经被认为是非常庞大了，尽管它如今已被认为是典型的简单数据集。由于数据和计算力的稀缺，从经验上来说，如核方法、决策树和概率图模型等统计工具更优。它们不像神经网络一样需要长时间的训练，并且在强大的理论保证下提供可以预测的结果。 贵州深度学习培训基础
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