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。人工智能之所以能够完成很多复杂的任务，比如人脸识别，智能对话，自动驾驶等，主要原因是AI算法的驱动。广东教师深度学习培训心得体会
这种流向图的一个特别属性是深度（depth）：从一个输入到一个输出的**长路径的长度。 [4] 传统的前馈神经网络能够被看作拥有等于层数的深度（比如对于输出层为隐层数加1）。SVMs有深度2（一个对应于核输出或者特征空间，另一个对应于所产生输出的线性混合）。 [4] 人工智能研究的方向之一，是以所谓 “**系统” 为**的，用大量 “如果-就”（If - Then）规则定义的，自上而下的思路。人工神经网络（Artificial Neural Network），标志着另外一种自下而上的思路。神经网络没有一个严格的正式定义。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。云南深度学习培训机构杭州人工智能培训基地在成都深度智谷。
你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字：人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一个用户界面，只需要一点儿工夫我们便能设计出十几个按钮以及一系列能精确描述微波炉在各种情况下的表现的规则。再比如，假设我们要编写一个电子邮件客户端。这样的程序比微波炉要复杂一些，但我们还是可以沉下心来一步一步思考：客户端的用户界面将需要几个输入框来接受收件人、主题、邮件正文等，程序将***键盘输入并写入一个缓冲区，然后将它们显示在相应的输入框中。当用户点击“发送”按钮时，我们需要检查收件人邮箱地址的格式是否正确，并检查邮件主题是否为空，或在主题为空时警告用户，而后用相应的协议传送邮件。
卷积神经网络（CNN）除了包含执行目标识别任务的AlexNet（2012年Imagenet***）等深度卷积网络，还包括很多***的模型用于处理目标检测、语义分割和超分辨率等任务。它们以不同的方式应用卷积过程处理不同的任务，并在这些任务上产生了非常好的效果。从基本上来说，卷积相对于**初的全连接网络有很多***的属性，例如它只和上一层神经元产生部分的连接，同一个卷积核可以在输入张量上重复使用，也就是说特征检测器可以在输入图像上重复检测是否有该局部特征。这是卷积网络十分***的属性，它**减少了两层间参数的数量。循环神经网络（recurrentneuralnetwork）是深度学习的重要组成部分，它可以让神经网络处理诸如文本、音频和视频等序列数据。它们可用来做序列的高层语义理解、序列标记，甚至可以从一个片段生产新的序列。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。基本的RNN结构难以处理长序列，然而一种特殊的RNN变种即「长短时记忆（LSTM）」网络可以很好地处理长序列问题。这种模型能力强大，在翻译、语音识别和图像描述等众多任务中均取得里程碑式的效果。因而。 人工智能应用培训-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。 人工智能课程内容-成都深度智谷。陕西深度学习培训中心
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自下上升的非监督学习就是从底层开始，一层一层地往顶层训练。采用无标定数据（有标定数据也可）分层训练各层参数，这一步可以看作是一个无监督训练过程，这也是和传统神经网络区别比较大的部分，可以看作是特征学习过程。具体的，先用无标定数据训练***层，训练时先学****层的参数，这层可以看作是得到一个使得输出和输入差别**小的三层神经网络的隐层，由于模型容量的限制以及稀疏性约束，使得得到的模型能够学习到数据本身的结构，从而得到比输入更具有表示能力的特征；在学习得到n-l层后，将n-l层的输出作为第n层的输入，训练第n层，由此分别得到各层的参数。[6]自顶向下的监督学习就是通过带标签的数据去训练，误差自顶向下传输，对网络进行微调。基于第一步得到的各层参数进一步优调整个多层模型的参数，这一步是一个有监督训练过程。第一步类似神经网络的随机初始化初值过程，由于第一步不是随机初始化，而是通过学习输入数据的结构得到的，因而这个初值更接近全局比较好，从而能够取得更好的效果。所以深度学习的良好效果在很大程度上归功于第一步的特征学习的过程。 广东教师深度学习培训心得体会
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