Capsule是由深度學習先驅GeoffreyHinton等人提出的新一代神經網絡形式，旨在修正反向傳播機制。「Capsule是一組神經元，其輸入輸出向量表示特定實體類型的實例化參數（即特定物體、概念實體等出現的概率與某些屬性）。我們使用輸入輸出向量的長度表征實體存在的概率，向量的方向表示實例化參數（即實體的某些圖形屬性）。同一層級的capsule通過變換矩陣對更高級別的capsule的實例化參數進行預測。當多個預測一致時（論文中使用動態路由使預測一致），更高級別的capsule將變得活躍。」瓶頸對深度學習的主要批評是許多方法缺乏理論支撐。大多數深度結構**是梯度下降的某些變式。盡管梯度下降已經被充分地研究，但理論涉及的其他算法，例如對比分歧算法，并沒有獲得充分的研究，其收斂性等問題仍不明確。深度學習方法常常被視為黑盒，大多數的結論確認都由經驗而非理論來確定。也有學者認為，深度學習應當被視為通向真正人工智能的一條途徑，而不是一種包羅萬象的解決方案。盡管深度學習的能力很強，但和真正的人工智能相比，仍然缺乏諸多重要的能力。未來發展方向深度學習常常被看作是通向真正人工智能的重要一步，其實際應用獲得了越來越多公司和研究機構的參與。 人工智能應用培訓-成都深度智谷。湖北深度學習培訓班 靠譜

    假設深度學習要處理的信息是“水流”，而處理數據的深度學習網絡是一個由管道和閥門組成的巨大水管網絡。網絡的入口是若干管道開口，網絡的出口也是若干管道開口。這個水管網絡有許多層，每一層由許多個可以控制水流流向與流量的調節閥。根據不同任務的需要，水管網絡的層數、每層的調節閥數量可以有不同的變化組合。對復雜任務來說，調節閥的總數可以成千上萬甚至更多。水管網絡中，每一層的每個調節閥都通過水管與下一層的所有調節閥連接起來，組成一個從前到后，逐層完全連通的水流系統。那么，計算機該如何使用這個龐大的水管網絡來學習識字呢？比如，當計算機看到一張寫有“田”字的圖片，就簡單將組成這張圖片的所有數字（在計算機里，圖片的每個顏色點都是用“0”和“1”組成的數字來表示的）全都變成信息的水流，從入口灌進水管網絡。 天津濤德深度學習培訓深度人工智能學院開展了人工智能售前工程師就業班。

    計算機視覺香港中文大學的多媒體實驗室是**早應用深度學習進行計算機視覺研究的華人團隊。在***人工智能競賽LFW（大規模人臉識別競賽）上，該實驗室曾力壓FaceBook奪得***，使得人工智能在該領域的識別能力***超越真人。[7]語音識別微軟研究人員通過與hinton合作，首先將RBM和DBN引入到語音識別聲學模型訓練中，并且在大詞匯量語音識別系統中獲得巨大成功，使得語音識別的錯誤率相對減低30%。但是，DNN還沒有有效的并行快速算法，很多研究機構都是在利用大規模數據語料通過GPU平臺提高DNN聲學模型的訓練效率。[8]在國際上，IBM、google等公司都快速進行了DNN語音識別的研究，并且速度飛快。[8]國內方面，阿里巴巴、科大訊飛、百度、中科院自動化所等公司或研究單位，也在進行深度學習在語音識別上的研究。[8]自然語言處理等其他領域很多機構在開展研究，2013年，TomasMikolov，KaiChen，GregCorrado，JeffreyDean發表論文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，與傳統的詞袋模型（bagofwords）相比，word2vector能夠更好地表達語法信息。深度學習在自然語言處理等領域主要應用于機器翻譯以及語義挖掘等方面。

在描述深度學習的特點之前，我們先回顧并概括一下機器學習和深度學習的關系。機器學習研究如何使計算機系統利用經驗改善性能。它是人工智能領域的分支，也是實現人工智能的一種手段。在機器學習的眾多研究方向中，表征學習關注如何自動找出表示數據的合適方式，以便更好地將輸入變換為正確的輸出，而本書要重點探討的深度學習是具有多級表示的表征學習方法。在每一級（從原始數據開始），深度學習通過簡單的函數將該級的表示變換為更高級的表示。因此，深度學習模型也可以看作是由許多簡單函數復合而成的函數。當這些復合的函數足夠多時，深度學習模型就可以表達非常復雜的變換。深度學習可以逐級表示越來越抽象的概念或模式。以圖像為例，它的輸入是一堆原始像素值。深度學習模型中，圖像可以逐級表示為特定位置和角度的邊緣、由邊緣組合得出的花紋、由多種花紋進一步匯合得到的特定部位的模式等。**終，模型能夠較容易根據更高級的表示完成給定的任務，如識別圖像中的物體。值得一提的是，作為表征學習的一種，深度學習將自動找出每一級表示數據的合適方式。人工智能靠譜的培訓機構就選深度人工智能學院。

    深度學習框架中涉及很多參數，如果一些基本的參數如果不了解，那么你去看任何一個深度學習框架是都會覺得很困難，下面介紹幾個新手常問的幾個參數。batch深度學習的優化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數更新有兩種方式。第一種，遍歷全部數據集算一次損失函數，然后算函數對各個參數的梯度，更新梯度。這種方法每更新一次參數都要把數據集里的所有樣本都看一遍，計算量開銷大，計算速度慢，不支持在線學習，這稱為Batchgradientdescent，批梯度下降。另一種，每看一個數據就算一下損失函數，然后求梯度更新參數，這個稱為隨機梯度下降，stochasticgradientdescent。這個方法速度比較快，但是收斂性能不太好，可能在比較好點附近晃來晃去，hit不到比較好點。兩次參數的更新也有可能互相抵消掉，造成目標函數震蕩的比較劇烈。為了克服兩種方法的缺點，現在一般采用的是一種折中手段，mini-batchgradientdecent，小批的梯度下降，這種方法把數據分為若干個批，按批來更新參數，這樣，一個批中的一組數據共同決定了本次梯度的方向，下降起來就不容易跑偏，減少了隨機性。另一方面因為批的樣本數與整個數據集相比小了很多，計算量也不是很大。 “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機構品牌。河北2021深度學習培訓班

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    為了克服兩種方法的缺點，現在一般采用的是一種折中手段，mini-batchgradientdecent，小批的梯度下降，這種方法把數據分為若干個批，按批來更新參數，這樣，一個批中的一組數據共同決定了本次梯度的方向，下降起來就不容易跑偏，減少了隨機性。另一方面因為批的樣本數與整個數據集相比小了很多，計算量也不是很大。基本上現在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以深度學習框架的函數中經常會出現batch_size，就是指這個。關于如何將訓練樣本轉換從batch_size的格式可以參考訓練樣本的batch_size數據的準備。iterationsiterations（迭代）：每一次迭代都是一次權重更新，每一次權重更新需要batch_size個數據進行Forward運算得到損失函數，再BP算法更新參數。1個iteration等于使用batchsize個樣本訓練一次。epochsepochs被定義為向前和向后傳播中所有批次的單次訓練迭代。這意味著1個周期是整個輸入數據的單次向前和向后傳遞。簡單說，epochs指的就是訓練過程中數據將被“輪”多少次，就這樣。舉個例子訓練集有1000個樣本，batchsize=10，那么：訓練完整個樣本集需要：100次iteration，1次epoch。 湖北深度學習培訓班 靠譜

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