典型的深度学习模型有卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork)、DBN和堆栈自编码网络(stackedauto-encodernetwork)模型等，下面对这些模型进行描述。[5]卷积神经网络模型在无监督预训练出现之前，训练深度神经网络通常非常困难，而其中一个特例是卷积神经网络。卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生。***个卷积神经网络计算模型是在Fukushima(D的神经认知机中提出的，基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。后来，LeCun等人在该思想的基础上，用误差梯度设计并训练卷积神经网络，在一些模式识别任务上得到优越的性能。至今，基于卷积神经网络的模式识别系统是比较好的实现系统之一，尤其在手写体字符识别任务上表现出非凡的性能。 “深度人工智能教育”是成都深度智谷科技有限公司旗下的人工智能教育机构品牌。河北幼儿游戏与深度学习培训心得
区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： [4] (1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点； [4] (2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。 [4] 通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输人层和输出层，通过网络的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。使用训练成功的网络模型，就可以实现我们对复杂事务处理的自动化要求。陕西深度学习培训 西安AI培训就业-成都深度智谷。
计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是**早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在***人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得***，使得人工智能在该领域的识别能力***超越真人。[7]语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。[8]在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。[8]国内方面，阿里巴巴、科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。[8]自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年，TomasMikolov，KaiChen，GregCorrado，JeffreyDean发表论文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bagofwords）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
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！
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。 深度人工智能学院目前开展了人工智能算法工程师就业班。四川ai深度学习培训
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深度学习的优缺点优点1：学习能力强从结果来看，深度学习的表现非常好，他的学习能力非常强。优点2：覆盖范围广，适应性好深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。优点3：数据驱动，上限高深度学习高度依赖数据，数据量越大，他的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP等部分任务甚至已经超过了人类的表现。同时还可以通过调参进一步提高他的上限。优点4：可移植性好由于深度学习的优异表现，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。缺点1：计算量大，便携性差深度学习需要大量的数据很大量的算力，所以成本很高。并且现在很多应用还不适合在移动设备上使用。目前已经有很多公司和团队在研发针对便携设备的芯片。这个问题未来会得到解决。缺点2：硬件需求高深度学习对算力要求很高，普通的CPU已经无法满足深度学习的要求。主流的算力都是使用GPU和TPU，所以对于硬件的要求很高，成本也很高。缺点3：模型设计复杂深度学习的模型设计非常复杂，需要投入大量的人力物力和时间来开发新的算法和模型。大部分人只能使用现成的模型。缺点4：没有”人性”，容易存在偏见由于深度学习依赖数据。 河北幼儿游戏与深度学习培训心得
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