2006年，Hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法，具体分为两步：首先逐层构建单层神经元，这样每次都是训练一个单层网络；当所有层训练完后，使用wake-sleep算法进行调优。[6]将除**顶层的其他层间的权重变为双向的，这样**顶层仍然是一个单层神经网络，而其他层则变为了图模型。向上的权重用于“认知”，向下的权重用于“生成”。然后使用wake-sleep算法调整所有的权重。让认知和生成达成一致，也就是保证生成的**顶层表示能够尽可能正确的复原底层的节点。比如顶层的一个节点表示人脸，那么所有人脸的图像应该***这个节点，并且这个结果向下生成的图像应该能够表现为一个大概的人脸图像。wake-sleep算法分为醒(wake)和睡(sleep)两个部分。[6]wake阶段：认知过程，通过外界的特征和向上的权重产生每一层的抽象表示，并且使用梯度下降修改层间的下行权重。[6]sleep阶段：生成过程，通过顶层表示和向下权重，生成底层的状态，同时修改层间向上的权重。 人工智能学什么-成都深度智谷。青海数学老师深度学习培训心得
深度生成模型可以通过生成全新的样本来演示其对于数据的理解，尽管这些生成的样本非常类似于那些训练样本。许多这样的模型和之前的自编码器的思想有关，其有一个编码器函数将数据映射到表征，还有一个解码器函数（或生成器）将该抽象的表征映射到原始数据空间。此外，生成模型很多也应用到了GAN的思想，即通过判别器与生成器之间的对抗促使生成器生成非常真实的图像。在变分自编码器中，我们需要通过样本训练一个编码器和解码器，在这过程中我们能得到中间的隐藏变量。若我们需要生成新的图像，那么只需要在隐藏变量采样并投入解码器就能完成生成。而在生成对抗网络中，我们会定义一个判别模型与生成模型。首先我们会将生成的样本混合真实样本投递给判别模型以训练其鉴别真假的能力，随后再固定判别模型并训练生成模型，以生成更真实的图像。 青海深度学习培训老师专业的人工智能培训机构-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。
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。 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！
在深学习专业化是一个基本的程序，这将帮助你理解能力，挑战和深度学习的后果，你准备参加的前沿人工智能技术的发展。在本专业中，您将构建和训练卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、Transformer等神经网络架构，并学习如何使用Dropout、BatchNorm、Xavier/He初始化等策略使它们变得更好。准备好使用Python和TensorFlow掌握理论概念及其行业应用，并处理实际案例，例如语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻译、自然语言处理等。人工智能正在改变许多行业。深度学习专业化课程通过帮助您获得知识和技能来提升您的职业生涯，为您在AI世界中迈出决定性的一步提供了途径。在此过程中，您还将获得来自工业界和学术界的深度学***的职业建议。 人工智能专业课程-成都深度智谷。青海幼儿游戏与深度学习培训心得
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深度学习属于机器学习的范畴，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。深度学习和传统机器学习在数据预处理上都是类似的。**差别在特征提取环节，深度学习由机器自己完成特征提取，不需要人工提取。深度学习的优点：学习能力强覆盖范围广，适应性好数据驱动，上限高可移植性好深度学习的缺点：计算量大，便携性差硬件需求高模型设计复杂没有”人性”，容易存在偏见深度学习的4种典型算法：卷积神经网络–CNN循环神经网络–RNN生成对抗网络–GANs深度强化学习–RL百度百科版本+维基百科百度百科版本深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是***个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 青海数学老师深度学习培训心得
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