區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學習，深度學習的不同在于： [4] (1)強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點； [4] (2)明確了特征學習的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預測更容易。與人工規(guī)則構造特征的方法相比，利用大數據來學習特征，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。 [4] 通過設計建立適量的神經元計算節(jié)點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網絡的學習和調優(yōu)，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。使用訓練成功的網絡模型，就可以實現我們對復雜事務處理的自動化要求。人工智能之所以能夠完成很多復雜的任務，比如人臉識別，智能對話，自動駕駛等，主要原因是AI算法的驅動。四川深度學習培訓班北京

    截止現在，也出現了不少NB的特征（好的特征應具有不變性（大小、尺度和旋轉等）和可區(qū)分性）：例如Sift的出現，是局部圖像特征描述子研究領域一項里程碑式的工作。由于SIFT對尺度、旋轉以及一定視角和光照變化等圖像變化都具有不變性，并且SIFT具有很強的可區(qū)分性，的確讓很多問題的解決變?yōu)榭赡堋５膊皇?**的。然而，手工地選取特征是一件非常費力、啟發(fā)式（需要專業(yè)知識）的方法，能不能選取好很大程度上靠經驗和運氣，而且它的調節(jié)需要大量的時間。既然手工選取特征不太好，那么能不能自動地學習一些特征呢？答案是能！DeepLearning就是用來干這個事情的，看它的一個別名UnsupervisedFeatureLearning，就可以顧名思義了，Unsupervised的意思就是不要人參與特征的選取過程。那它是怎么學習的呢？怎么知道哪些特征好哪些不好呢？我們說機器學習是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為的學科。好，那我們人的視覺系統(tǒng)是怎么工作的呢？為什么在茫茫人海，蕓蕓眾生，滾滾紅塵中我們都可以找到另一個她（因為，你存在我深深的腦海里，我的夢里我的心里我的歌聲里……）。人腦那么NB，我們能不能參考人腦，模擬人腦呢？（好像和人腦扯上點關系的特征啊，算法啊。 內蒙古讓課堂發(fā)生深度學習培訓心得人工智能零基礎培訓就來成都深度智谷。

    物體識別也經歷了漫長的發(fā)展過程。在2010年從圖像中識別出物體的類別仍是一個相當有挑戰(zhàn)性的任務。當年日本電氣、伊利諾伊大學香檳分校和羅格斯大學團隊在ImageNet基準測試上取得了28%的**錯誤率[15]。到2017年，這個數字降低到了[16]。研究人員在鳥類識別和皮膚*診斷上，也取得了同樣驚世駭俗的成績。博弈曾被認為是人類智能***的堡壘。自使用時間差分強化學習玩雙陸棋的TD-Gammon開始，算法和算力的發(fā)展催生了一系列在博弈上使用的新算法。與雙陸棋不同，國際象棋有更復雜的狀態(tài)空間和更多的可選動作。“深藍”用大量的并行、**硬件和博弈樹的高效搜索打敗了加里·卡斯帕羅夫[17]。圍棋因其龐大的狀態(tài)空間被認為是更難的游戲，AlphaGo在2016年用結合深度學習與蒙特卡羅樹采樣的方法達到了人類水準[18]。對德州撲克游戲而言，除了巨大的狀態(tài)空間之外，更大的挑戰(zhàn)是博弈的信息并不完全可見，例如看不到對手的牌。而“冷撲大師”用高效的策略體系超越了人類玩家的表現[19]。以上的例子都體現出了先進的算法是人工智能在博弈上的表現提升的重要原因。機器學習進步的另一個標志是自動駕駛汽車的發(fā)展。盡管距離完全的自主駕駛還有很長的路要走。

    總的來說，人的視覺系統(tǒng)的信息處理是分級的。從低級的V1區(qū)提取邊緣特征，再到V2區(qū)的形狀或者目標的部分等，再到更高層，整個目標、目標的行為等。也就是說高層的特征是低層特征的組合，從低層到高層的特征表示越來越抽象，越來越能表現語義或者意圖。而抽象層面越高，存在的可能猜測就越少，就越利于分類。例如，單詞**和句子的對應是多對一的，句子和語義的對應又是多對一的，語義和意圖的對應還是多對一的，這是個層級體系。敏感的人注意到關鍵詞了：分層。而Deeplearning的deep是不是就表示我存在多少層，也就是多深呢？沒錯。那Deeplearning是如何借鑒這個過程的呢？畢竟是歸于計算機來處理，面對的一個問題就是怎么對這個過程建模？因為我們要學習的是特征的表達，那么關于特征，或者說關于這個層級特征，我們需要了解地更深入點。所以在說DeepLearning之前，我們有必要再啰嗦下特征（呵呵，實際上是看到那么好的對特征的解釋，不放在這里有點可惜，所以就塞到這了）。 深度人工智能學院以“傳播人工智能教育，培養(yǎng)人工智能人才”為己任，為中國科技發(fā)展加油！

    因此，深度學習的一個外在特點是端到端的訓練。也就是說，并不是將單獨調試的部分拼湊起來組成一個系統(tǒng)，而是將整個系統(tǒng)組建好之后一起訓練。比如說，計算機視覺科學家之前曾一度將特征抽取與機器學習模型的構建分開處理，像是Canny邊緣探測[20]和SIFT特征提取[21]曾占據統(tǒng)治性地位達10年以上，但這也就是人類能找到的比較好方法了。當深度學習進入這個領域后，這些特征提取方法就被性能更強的自動優(yōu)化的逐級過濾器替代了。相似地，在自然語言處理領域，詞袋模型多年來都被認為是****[22]。詞袋模型是將一個句子映射到一個詞頻向量的模型，但這樣的做法完全忽視了單詞的排列順序或者句中的標點符號。不幸的是，我們也沒有能力來手工抽取更好的特征。但是自動化的算法反而可以從所有可能的特征中搜尋比較好的那個，這也帶來了極大的進步。例如，語義相關的詞嵌入能夠在向量空間中完成如下推理：“柏林-德國+中國=北京”。可以看出，這些都是端到端訓練整個系統(tǒng)帶來的效果。 人工智能0基礎包就業(yè)培訓-成都深度智谷。江西智慧教育中深度學習培訓心得

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    深度強化學習–RL強化學習算法的思路非常簡單，以游戲為例，如果在游戲中采取某種策略可以取得較高的得分，那么就進一步“強化”這種策略，以期繼續(xù)取得較好的結果。這種策略與日常生活中的各種“績效獎勵”非常類似。我們平時也常常用這樣的策略來提高自己的游戲水平。在Flappybird這個游戲中，我們需要簡單的點擊操作來控制小鳥，躲過各種水管，飛的越遠越好，因為飛的越遠就能獲得更高的積分獎勵。這就是一個典型的強化學習場景：機器有一個明確的小鳥角色——代理需要控制小鳥飛的更遠——目標整個游戲過程中需要躲避各種水管——環(huán)境躲避水管的方法是讓小鳥用力飛一下——行動飛的越遠，就會獲得越多的積分——獎勵你會發(fā)現，強化學習和監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習比較大的不同就是不需要大量的“數據喂養(yǎng)”。而是通過自己不停的嘗試來學會某些技能。了解更多：《一文看懂什么是強化學習？。 四川深度學習培訓班北京

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