互聯網的崛起、價廉物美的傳感器和低價的存儲器令我們越來越容易獲取大量數據。加之便宜的計算力，尤其是原本為電腦游戲設計的GPU的出現，上文描述的情況改變了許多。一瞬間，原本被認為不可能的算法和模型變得觸手可及。很顯然，存儲容量沒能跟上數據量增長的步伐。與此同時，計算力的增長又蓋過了數據量的增長。這樣的趨勢使得統計模型可以在優化參數上投入更多的計算力，但同時需要提高存儲的利用效率，例如使用非線性處理單元。這也相應導致了機器學習和統計學的比較好選擇從廣義線性模型及核方法變化為深度多層神經網絡。這樣的變化正是諸如多層感知機、卷積神經網絡、長短期記憶循環神經網絡和Q學習等深度學習的支柱模型在過去10年從坐了數十年的冷板凳上站起來被“重新發現”的原因。近年來在統計模型、應用和算法上的進展常被拿來與寒武紀大爆發（歷史上物種數量大爆發的一個時期）做比較。但這些進展不僅*是因為可用資源變多了而讓我們得以用新瓶裝舊酒。下面的列表**涵蓋了近十年來深度學習長足發展的部分原因。專業的人工智能培訓機構-成都深度智谷。四川深度學習培訓班 靠譜

    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。 寧夏智慧教育之深度學習培訓心得體會人工智能培訓基地在成都深度智谷。

    來源于生物學的靈感是神經網絡名字的由來。這類研究者可以追溯到一個多世紀前的亞歷山大·貝恩（1818–1903）和查爾斯·斯科特·謝靈頓（1857–1952）。研究者們嘗試組建模仿神經元互動的計算電路。隨著時間發展，神經網絡的生物學解釋被稀釋，但仍保留了這個名字。時至***，絕大多數神經網絡都包含以下的**原則。交替使用線性處理單元與非線性處理單元，它們經常被稱為“層”。使用鏈式法則（即反向傳播）來更新網絡的參數。在**初的快速發展之后，自約1995年起至2005年，大部分機器學習研究者的視線從神經網絡上移開了。這是由于多種原因。首先，訓練神經網絡需要極強的計算力。盡管20世紀末內存已經足夠，計算力卻不夠充足。其次，當時使用的數據集也相對小得多。費雪在1936年發布的的Iris數據集*有150個樣本，并被***用于測試算法的性能。具有6萬個樣本的MNIST數據集在當時已經被認為是非常龐大了，盡管它如今已被認為是典型的簡單數據集。由于數據和計算力的稀缺，從經驗上來說，如核方法、決策樹和概率圖模型等統計工具更優。它們不像神經網絡一樣需要長時間的訓練，并且在強大的理論保證下提供可以預測的結果。

    深度學習框架，尤其是基于人工神經網絡的框架可以追溯到1980年福島邦彥提出的新認知機，而人工神經網絡的歷史則更為久遠，甚至可以追溯到公元前亞里士多德為了解釋人類大腦的運行規律而提出的聯想主義心理學。1989年，揚·勒丘恩（YannLeCun）等人開始將1974年提出的標準反向傳播算法應用于深度神經網絡，這一網絡被用于手寫郵政編碼識別，并且在美國成功地被銀行商業化應用了，轟動一時。2007年前后，杰弗里·辛頓和魯斯蘭·薩拉赫丁諾夫（RuslanSalakhutdinov）提出了一種在前饋神經網絡中進行有效訓練的算法。這一算法將網絡中的每一層視為無監督的受限玻爾茲曼機（RBM），再使用有監督的反向傳播算法進行調優。之后，由Hinton等人創造的深度置信網絡（DBN）指出，RBM可以以貪婪的方式進行堆疊和訓練，也掀起了深度學習的研究熱潮。2009年，又進一步提出DeepBoltzmannMachine，它與DBN的區別在于，DBM允許在底層中雙向連接。因此，用DBM表示堆疊的RBM，比用DBN好得多。 深度人工智能學院是國內***的人工智能培訓機構。

    深度學習(DL,DeepLearning)是機器學習(ML,MachineLearning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于**初的目標——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的**終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。[1]深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。 人工智能培訓費用多少？來成都深度智谷了解。江西智慧教育中深度學習培訓心得

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    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，而是將整個系統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帶來的效果。 四川深度學習培訓班 靠譜

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