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人工智能之深度學習(DL)

深度學習的訓練過程

1)自下上升非監(jiān)督學習,從底層開始,一層一層的往頂層訓練。采用無標定數(shù)據(jù)(有標定數(shù)據(jù)也可)分層訓練各層參數(shù),這是一個無監(jiān)督訓練過程,是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分,這個過程可以看作是feature learning過程。

人工智能之深度學習(DL)

2)自頂向下的監(jiān)督學習,通過帶標簽的數(shù)據(jù)去訓練,誤差自頂向下傳輸,對網(wǎng)絡(luò)進行微調(diào)。基于第一步得到的各層參數(shù)進一步fine-tune整個多層模型的參數(shù),這一個有監(jiān)督訓練過程。

人工智能之深度學習(DL)

深度學習的第一步不是隨機初始化,而是通過學習輸入數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)得到的,因而這個初值更接近全局最優(yōu),從而能夠取得更好的效果。所以深度學習效果好很大程度上歸功于第一步的feature learning過程。

對深度學習而言,訓練集就是用來求解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重的,最后形成模型;而測試集,就是用來驗證模型的準確度的。

深度學習領(lǐng)域研究包含:優(yōu)化(Optimization),泛化(Generalization),表達(Representation)以及應(yīng)用(Applications)。除了應(yīng)用(Applications)之外每個部分又可以分成實踐和理論兩個方面。

根據(jù)解決問題、應(yīng)用領(lǐng)域等不同,深度學習有許多不同實現(xiàn)形式:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeural Networks)、深度置信網(wǎng)絡(luò)(DeepBelief Networks)、受限玻爾茲曼機(RestrictedBoltzmann Machines)、深度玻爾茲曼機(Deep BoltzmannMachines)、遞歸自動編碼器(RecursiveAutoencoders)、深度表達(DeepRepresentation)等。

深度學習的優(yōu)點:深度學習提出了一種讓計算機自動學習出模式特征的方法,并將特征學習融入到了建立模型的過程中,從而減少了人為設(shè)計特征造成的不完備性。而目前以深度學習為核心的某些機器學習應(yīng)用,在滿足特定條件的應(yīng)用場景下,已經(jīng)達到了超越現(xiàn)有算法的識別或分類性能。

深度學習的缺點:只能提供有限數(shù)據(jù)量的應(yīng)用場景下,深度學習算法不能夠?qū)?shù)據(jù)的規(guī)律進行無偏差的估計。為了達到很好的精度,需要大數(shù)據(jù)支撐。由于深度學習中圖模型的復雜化導致算法的時間復雜度急劇提升,為了保證算法的實時性,需要更高的并行編程技巧和更多更好的硬件支持。因此,只有一些經(jīng)濟實力比較強大的科研機構(gòu)或企業(yè),才能夠用深度學習來做一些前沿而實用的應(yīng)用。

深度學習成功應(yīng)用于計算機視覺、語音識別、記憶網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理等其他領(lǐng)域。

人工智能之深度學習(DL)

深度學習是關(guān)于自動學習需要建模的數(shù)據(jù)潛在分布的多層表達的復雜算法。深度學習算法自動的提取分類需要的低層次或者高層次特征?傊,深度學習是用多層次的分析和計算手段,得到結(jié)果的一種方法。

結(jié)語

目前深度學習的發(fā)展引起其他它領(lǐng)域的革命。深度學習的火熱得益于各行各業(yè)豐富的大數(shù)據(jù)發(fā)展和計算機計算能力的提升,同時也要歸功于過去經(jīng)驗。今后深度學習將繼續(xù)解決各種識別(Recognition)和演繹(Ability to Act)方面的相關(guān)問題。當然,機器學習本身也不是完美的,也不是解決世間任何機器學習問題的利器,深度學習目前仍有大量工作需要研究,不應(yīng)該被放大到一個無所不能的程度。

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