值得注意的是，在以上两个例子中，我们都不需要收集真实世界中的数据，也不需要系统地提取这些数据的特征。只要有充足的时间，我们的常识与编程技巧已经足够让我们完成任务。与此同时，我们很容易就能找到一些连世界上比较好的程序员也无法*用编程技巧解决的简单问题。例如，假设我们想要编写一个判定一张图像中有没有猫的程序。这件事听起来好像很简单，对不对？程序只需要对每张输入图像输出“真”（表示有猫）或者“假”（表示无猫）即可。但令人惊讶的是，即使是世界上相当***的计算机科学家和程序员也不懂如何编写这样的程序。我们该从哪里入手呢？我们先进一步简化这个问题：若假设所有图像的高和宽都是同样的400像素大小，一个像素由红绿蓝三个值构成，那么一张图像就由近50万个数值表示。那么哪些数值隐藏着我们需要的信息呢？是所有数值的平均数，还是四个角的数值，抑或是图像中的某一个特别的点？事实上，要想解读图像中的内容，需要寻找**在结合成千上万的数值时才会出现的特征，如边缘、质地、形状、眼睛、鼻子等，**终才能判断图像中是否有猫。 专业的人工智能培训机构-成都深度智谷。广西小学语文深度学习培训
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。 河北智慧教育中深度学习培训心得人工智能零基础入门-成都深度智谷。
互联网的崛起、价廉物美的传感器和低价的存储器令我们越来越容易获取大量数据。加之便宜的计算力，尤其是原本为电脑游戏设计的GPU的出现，上文描述的情况改变了许多。一瞬间，原本被认为不可能的算法和模型变得触手可及。很显然，存储容量没能跟上数据量增长的步伐。与此同时，计算力的增长又盖过了数据量的增长。这样的趋势使得统计模型可以在优化参数上投入更多的计算力，但同时需要提高存储的利用效率，例如使用非线性处理单元。这也相应导致了机器学习和统计学的比较好选择从广义线性模型及核方法变化为深度多层神经网络。这样的变化正是诸如多层感知机、卷积神经网络、长短期记忆循环神经网络和Q学习等深度学习的支柱模型在过去10年从坐了数十年的冷板凳上站起来被“重新发现”的原因。近年来在统计模型、应用和算法上的进展常被拿来与寒武纪大爆发（历史上物种数量大爆发的一个时期）做比较。但这些进展不仅*是因为可用资源变多了而让我们得以用新瓶装旧酒。下面的列表**涵盖了近十年来深度学习长足发展的部分原因。
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。 人工智能线上培训就选成都深度智谷。
深度学习对工业界也具有重要影响，随着硬件的发展，如高性能图形处理器的出现等，深度学习引发了新一轮的AI浪潮：2011年微软研究院语音识别**邓立和俞栋等人与深度学***GeofferyHinton合作创造了***个基于深度学习的语音识别系统，该系统也成为深度学习在语音识别领域繁盛发展和提升的起点。2012年，用来在YouTube视频上找猫，结果证明了在给予机器海量数据之后，现有的机器学习算法可以得到极大的提高。美国几大巨头公司如Apple，Google，Facebook，Amazon，Microsoft等都已成立专门研究院或相关部门开展深度学习研究并有产品推出，而国内的百度、阿里、腾讯等也在积极布局该领域。 深度学习卷积神经网络-成都深度智谷。北京中科院深度学习培训
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深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于**初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的**终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。[1]深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。 广西小学语文深度学习培训
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