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。 哪的人工智能培训机构好，就选深度人工智能学院。湖北2018年深度学习培训
总的来说，人的视觉系统的信息处理是分级的。从低级的V1区提取边缘特征，再到V2区的形状或者目标的部分等，再到更高层，整个目标、目标的行为等。也就是说高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表示越来越抽象，越来越能表现语义或者意图。而抽象层面越高，存在的可能猜测就越少，就越利于分类。例如，单词**和句子的对应是多对一的，句子和语义的对应又是多对一的，语义和意图的对应还是多对一的，这是个层级体系。敏感的人注意到关键词了：分层。而Deeplearning的deep是不是就表示我存在多少层，也就是多深呢？没错。那Deeplearning是如何借鉴这个过程的呢？毕竟是归于计算机来处理，面对的一个问题就是怎么对这个过程建模？因为我们要学习的是特征的表达，那么关于特征，或者说关于这个层级特征，我们需要了解地更深入点。所以在说DeepLearning之前，我们有必要再啰嗦下特征（呵呵，实际上是看到那么好的对特征的解释，不放在这里有点可惜，所以就塞到这了）。 江西网络深度学习培训人工智能发展前景-深度人工智能学院。
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。
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。 人工智能应用培训-成都深度智谷。
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。 人工智能基础培训-成都深度智谷。山东深度学习培训机构北风网怎么样
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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。湖北2018年深度学习培训
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