好的容量控制方法，如丟棄法，使大型網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練不再受制于過(guò)擬合（大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)記憶大部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)的行為）[3]。這是靠在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中注入噪聲而達(dá)到的，如訓(xùn)練時(shí)隨機(jī)將權(quán)重替換為隨機(jī)的數(shù)字[4]。注意力機(jī)制解決了另一個(gè)困擾統(tǒng)計(jì)學(xué)超過(guò)一個(gè)世紀(jì)的問(wèn)題：如何在不增加參數(shù)的情況下擴(kuò)展一個(gè)系統(tǒng)的記憶容量和復(fù)雜度。注意力機(jī)制使用了一個(gè)可學(xué)習(xí)的指針結(jié)構(gòu)來(lái)構(gòu)建出一個(gè)精妙的解決方法[5]。也就是說(shuō)，與其在像機(jī)器翻譯這樣的任務(wù)中記憶整個(gè)句子，不如記憶指向翻譯的中間狀態(tài)的指針。由于生成譯文前不需要再存儲(chǔ)整句原文的信息，這樣的結(jié)構(gòu)使準(zhǔn)確翻譯長(zhǎng)句變得可能。記憶網(wǎng)絡(luò)[6]和神經(jīng)編碼器—解釋器[7]這樣的多階設(shè)計(jì)使得針對(duì)推理過(guò)程的迭代建模方法變得可能。這些模型允許重復(fù)修改深度網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部狀態(tài)，這樣就能模擬出推理鏈條上的各個(gè)步驟，就好像處理器在計(jì)算過(guò)程中修改內(nèi)存一樣。另一個(gè)重大發(fā)展是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的發(fā)明[8]。傳統(tǒng)上，用在概率分布估計(jì)和生成模型上的統(tǒng)計(jì)方法更多地關(guān)注于找尋正確的概率分布，以及正確的采樣算法。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵創(chuàng)新在于將采樣部分替換成了任意的含有可微分參數(shù)的算法。這些參數(shù)將被訓(xùn)練到使辨別器不能再分辨真實(shí)的和生成的樣本。 人工智能線上培訓(xùn)就選成都深度智谷。上海中科院深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

    深度學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)1：學(xué)習(xí)能力強(qiáng)從結(jié)果來(lái)看，深度學(xué)習(xí)的表現(xiàn)非常好，他的學(xué)習(xí)能力非常強(qiáng)。優(yōu)點(diǎn)2：覆蓋范圍廣，適應(yīng)性好深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數(shù)，所以能解決很復(fù)雜的問(wèn)題。優(yōu)點(diǎn)3：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，上限高深度學(xué)習(xí)高度依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，他的表現(xiàn)就越好。在圖像識(shí)別、面部識(shí)別、NLP等部分任務(wù)甚至已經(jīng)超過(guò)了人類的表現(xiàn)。同時(shí)還可以通過(guò)調(diào)參進(jìn)一步提高他的上限。優(yōu)點(diǎn)4：可移植性好由于深度學(xué)習(xí)的優(yōu)異表現(xiàn)，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。這些框架可以兼容很多平臺(tái)。缺點(diǎn)1：計(jì)算量大，便攜性差深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)很大量的算力，所以成本很高。并且現(xiàn)在很多應(yīng)用還不適合在移動(dòng)設(shè)備上使用。目前已經(jīng)有很多公司和團(tuán)隊(duì)在研發(fā)針對(duì)便攜設(shè)備的芯片。這個(gè)問(wèn)題未來(lái)會(huì)得到解決。缺點(diǎn)2：硬件需求高深度學(xué)習(xí)對(duì)算力要求很高，普通的CPU已經(jīng)無(wú)法滿足深度學(xué)習(xí)的要求。主流的算力都是使用GPU和TPU，所以對(duì)于硬件的要求很高，成本也很高。缺點(diǎn)3：模型設(shè)計(jì)復(fù)雜深度學(xué)習(xí)的模型設(shè)計(jì)非常復(fù)雜，需要投入大量的人力物力和時(shí)間來(lái)開發(fā)新的算法和模型。大部分人只能使用現(xiàn)成的模型。缺點(diǎn)4：沒(méi)有”人性”，容易存在偏見由于深度學(xué)習(xí)依賴數(shù)據(jù)。 上海中科院深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)深度學(xué)習(xí)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-成都深度智谷。

    2012年6月，《紐約時(shí)報(bào)》披露了GoogleBrain項(xiàng)目，吸引了公眾的***關(guān)注。這個(gè)項(xiàng)目是由***的斯坦福大學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)教授AndrewNg和在大規(guī)模計(jì)算機(jī)系統(tǒng)方面的世界前列**JeffDean共同主導(dǎo)，用16000個(gè)CPUCore的并行計(jì)算平臺(tái)訓(xùn)練一種稱為“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（DNN，DeepNeuralNetworks）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（內(nèi)部共有10億個(gè)節(jié)點(diǎn)。這一網(wǎng)絡(luò)自然是不能跟人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相提并論的。要知道，人腦中可是有150多億個(gè)神經(jīng)元，互相連接的節(jié)點(diǎn)也就是突觸數(shù)更是如銀河沙數(shù)。曾經(jīng)有人估算過(guò)，如果將一個(gè)人的大腦中所有神經(jīng)細(xì)胞的軸突和樹突依次連接起來(lái)，并拉成一根直線，可從地球連到月亮，再?gòu)脑铝练祷氐厍颍?，在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別等領(lǐng)域獲得了巨大的成功。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人之一Andrew稱：“我們沒(méi)有像通常做的那樣自己框定邊界，而是直接把海量數(shù)據(jù)投放到算法中，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。”另外一名負(fù)責(zé)人Jeff則說(shuō)：“我們?cè)谟?xùn)練的時(shí)候從來(lái)不會(huì)告訴機(jī)器說(shuō)：‘這是一只貓。’系統(tǒng)其實(shí)是自己發(fā)明或者領(lǐng)悟了“貓”的概念?！?012年11月，微軟在中國(guó)天津的一次活動(dòng)上公開演示了一個(gè)全自動(dòng)的同聲傳譯系統(tǒng)，講演者用英文演講。

    如此反復(fù)進(jìn)行，知道所有漢字對(duì)應(yīng)的水流都可以按照期望的方式流過(guò)整個(gè)水管網(wǎng)絡(luò)。這時(shí)，我們就說(shuō)，這個(gè)水管網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型了。當(dāng)大量漢字被這個(gè)管道網(wǎng)絡(luò)處理，所有閥門都調(diào)節(jié)到位后，整套水管網(wǎng)絡(luò)就可以用來(lái)識(shí)別漢字了。這時(shí)，我們可以把調(diào)節(jié)好的所有閥門都“焊死”，靜候新的水流到來(lái)。與訓(xùn)練時(shí)做的事情類似，未知的圖片會(huì)被計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)變成數(shù)據(jù)的水流，灌入訓(xùn)練好的水管網(wǎng)絡(luò)。這時(shí)，計(jì)算機(jī)只要觀察一下，哪個(gè)出水口流出來(lái)的水流**多，這張圖片寫的就是哪個(gè)字。深度學(xué)習(xí)大致就是這么一個(gè)用人類的數(shù)學(xué)知識(shí)與計(jì)算機(jī)算法構(gòu)建起來(lái)的整體架構(gòu)，再結(jié)合盡可能多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及計(jì)算機(jī)的大規(guī)模運(yùn)算能力去調(diào)節(jié)內(nèi)部參數(shù)，盡可能逼近問(wèn)題目標(biāo)的半理論、半經(jīng)驗(yàn)的建模方式。 AI培訓(xùn)就業(yè)-成都深度智谷。

    深度學(xué)習(xí)（deeplearning）是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，是一種試圖使用包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)或由多重非線性變換構(gòu)成的多個(gè)處理層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高層抽象的算法。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。觀測(cè)值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來(lái)表示，如每個(gè)像素強(qiáng)度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)（例如，人臉識(shí)別或面部表情識(shí)別）。近年來(lái)監(jiān)督式深度學(xué)習(xí)方法（以反饋算法訓(xùn)練CNN、LSTM等）獲得了空前的成功，而基于半監(jiān)督或非監(jiān)督式的方法（如DBM、DBN、stackedautoencoder）雖然在深度學(xué)習(xí)興起階段起到了重要的啟蒙作用，但仍處在研究階段并已獲得不錯(cuò)的進(jìn)展。在未來(lái)，非監(jiān)督式學(xué)習(xí)將是深度學(xué)習(xí)的重要研究方向，因?yàn)槿撕蛣?dòng)物的學(xué)習(xí)大多是非監(jiān)督式的，我們通過(guò)觀察來(lái)發(fā)現(xiàn)世界的構(gòu)造，而不是被提前告知所有物體的名字。 人工智能市場(chǎng)薪資-成都深度智谷。上海中科院深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

人工智能線下培訓(xùn)就選成都深度智谷。上海中科院深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

    2006年，Hinton提出了在非監(jiān)督數(shù)據(jù)上建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)有效方法，具體分為兩步：首先逐層構(gòu)建單層神經(jīng)元，這樣每次都是訓(xùn)練一個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)；當(dāng)所有層訓(xùn)練完后，使用wake-sleep算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)。[6]將除**頂層的其他層間的權(quán)重變?yōu)殡p向的，這樣**頂層仍然是一個(gè)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而其他層則變?yōu)榱藞D模型。向上的權(quán)重用于“認(rèn)知”，向下的權(quán)重用于“生成”。然后使用wake-sleep算法調(diào)整所有的權(quán)重。讓認(rèn)知和生成達(dá)成一致，也就是保證生成的**頂層表示能夠盡可能正確的復(fù)原底層的節(jié)點(diǎn)。比如頂層的一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示人臉，那么所有人臉的圖像應(yīng)該***這個(gè)節(jié)點(diǎn)，并且這個(gè)結(jié)果向下生成的圖像應(yīng)該能夠表現(xiàn)為一個(gè)大概的人臉圖像。wake-sleep算法分為醒(wake)和睡(sleep)兩個(gè)部分。[6]wake階段：認(rèn)知過(guò)程，通過(guò)外界的特征和向上的權(quán)重產(chǎn)生每一層的抽象表示，并且使用梯度下降修改層間的下行權(quán)重。[6]sleep階段：生成過(guò)程，通過(guò)頂層表示和向下權(quán)重，生成底層的狀態(tài)，同時(shí)修改層間向上的權(quán)重。 上海中科院深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

成都深度智谷科技有限公司一直專注于人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)；人工智能教育服務(wù)；云計(jì)算裝備技術(shù)服務(wù)；人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)；企業(yè)管理咨詢；技術(shù)服務(wù)、技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)交流、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)推廣；人工智能行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成服務(wù)；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)。，是一家教育培訓(xùn)的企業(yè)，擁有自己**的技術(shù)體系。公司目前擁有較多的高技術(shù)人才，以不斷增強(qiáng)企業(yè)重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力，加快企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。誠(chéng)實(shí)、守信是對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)要求，也是我們做人的基本準(zhǔn)則。公司致力于打造***的人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)。一直以來(lái)公司堅(jiān)持以客戶為中心、人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)市場(chǎng)為導(dǎo)向，重信譽(yù)，保質(zhì)量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。