物体识别也经历了漫长的发展过程。在2010年从图像中识别出物体的类别仍是一个相当有挑战性的任务。当年日本电气、伊利诺伊大学香槟分校和罗格斯大学团队在ImageNet基准测试上取得了28%的**错误率[15]。到2017年，这个数字降低到了[16]。研究人员在鸟类识别和皮肤*诊断上，也取得了同样惊世骇俗的成绩。博弈曾被认为是人类智能***的堡垒。自使用时间差分强化学习玩双陆棋的TD-Gammon开始，算法和算力的发展催生了一系列在博弈上使用的新算法。与双陆棋不同，国际象棋有更复杂的状态空间和更多的可选动作。“深蓝”用大量的并行、**硬件和博弈树的高效搜索打败了加里·卡斯帕罗夫[17]。围棋因其庞大的状态空间被认为是更难的游戏，AlphaGo在2016年用结合深度学习与蒙特卡罗树采样的方法达到了人类水准[18]。对德州扑克游戏而言，除了巨大的状态空间之外，更大的挑战是博弈的信息并不完全可见，例如看不到对手的牌。而“冷扑大师”用高效的策略体系超越了人类玩家的表现[19]。以上的例子都体现出了先进的算法是人工智能在博弈上的表现提升的重要原因。机器学习进步的另一个标志是自动驾驶汽车的发展。尽管距离完全的自主驾驶还有很长的路要走。 深度人工智能学院教育机构部门齐全。甘肃入门深度学习培训
深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机，而人工神经网络的历史则更为久远，甚至可以追溯到公元前亚里士多德为了解释人类大脑的运行规律而提出的联想主义心理学。1989年，扬·勒丘恩（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别，并且在美国成功地被银行商业化应用了，轰动一时。2007年前后，杰弗里·辛顿和鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫（RuslanSalakhutdinov）提出了一种在前馈神经网络中进行有效训练的算法。这一算法将网络中的每一层视为无监督的受限玻尔兹曼机（RBM），再使用有监督的反向传播算法进行调优。之后，由Hinton等人创造的深度置信网络（DBN）指出，RBM可以以贪婪的方式进行堆叠和训练，也掀起了深度学习的研究热潮。2009年，又进一步提出DeepBoltzmannMachine，它与DBN的区别在于，DBM允许在底层中双向连接。因此，用DBM表示堆叠的RBM，比用DBN好得多。 河南深度学习培训班上海成都深度人工智能学院。
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。
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。 性价比高的人工智能培训机构就选成都深度智谷。
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。深度人工智能拥有在AI教育行业具有多年教学经验的讲师。重庆深度学习培训教程
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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。 甘肃入门深度学习培训
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