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學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，
HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。
深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn) 雖然深度學(xué)習(xí)具有令人印象深刻的能力，但是一些障礙正在阻礙其廣泛采用。它們包括以下內(nèi)容： •技能短缺：當(dāng)O'Reilly公司的調(diào)查詢問是什么阻礙人們采用深度學(xué)習(xí)時(shí)，受訪者的第一個(gè)反應(yīng)就是缺乏熟練的員工。2018年全球人工智能人才報(bào)告表明，“全世界大約有22,000名獲
復(fù)雜多變。深度學(xué)習(xí)中的深度主要就是來描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層的數(shù)量，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到成百上千層，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量從萬到億不等，所以深度學(xué)習(xí)并不是非常深?yuàn)W的概念，其本質(zhì)上就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是最近幾年才有的概念，早在20世紀(jì)中期就已經(jīng)有人提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么既然深度學(xué)習(xí)是基于神經(jīng)
layer)，以此類推。鏈的全長稱為模型的深度 (depth)。正是因?yàn)檫@個(gè)術(shù)語才出現(xiàn)了 ‘‘深度學(xué)習(xí)’’ 這個(gè)名字。前饋網(wǎng)絡(luò)的最后一層被稱為輸出層 (output layer)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程中，我們讓 f(x) 去匹配 f∗(x) 的值。訓(xùn)練數(shù)據(jù)為我們提供了在不同訓(xùn)練點(diǎn)上取值的、含有噪聲的 f∗(x)
語言有著層級(jí)結(jié)構(gòu)，大的結(jié)構(gòu)部件是由小部件遞歸構(gòu)成的。但是，當(dāng)前大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的語言模型都將句子視為詞的序列。在遇到陌生的句子結(jié)構(gòu)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）無法系統(tǒng)地展示、擴(kuò)展句子的遞歸結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)學(xué)到的各組特征之間的關(guān)聯(lián)是平面的，沒有層級(jí)關(guān)系，那么請問層級(jí)關(guān)系是重要嗎，在哪些方面能夠體現(xiàn)
本課程由臺(tái)灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念簡介、深度學(xué)習(xí)基本概念簡介。
比于其他框架來說，調(diào)試起來十分方便。 如圖1和圖2所示，PyTorch的圖是隨著代碼的運(yùn)行逐步建立起來的，也就是說，使用者并不需要在一開始就定義好全部的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而是可以隨著編碼的進(jìn)行來一點(diǎn)兒一點(diǎn)兒地調(diào)試，相比于TensorFlow和Caffe的靜態(tài)圖而言，這種設(shè)計(jì)顯得更加貼近一般人的編碼習(xí)慣。
深度學(xué)習(xí)算法在許多情況下都涉及到優(yōu)化。例如，模型中的進(jìn)行推斷（如 PCA）涉及到求解優(yōu)化問題。我們經(jīng)常使用解析優(yōu)化去證明或設(shè)計(jì)算法。在深度學(xué)習(xí)涉及到的諸多優(yōu)化問題中，最難的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。甚至是用幾百臺(tái)機(jī)器投入幾天到幾個(gè)月來解決單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問題，也是很常見的。因?yàn)檫@其中的優(yōu)化
深度學(xué)習(xí)技術(shù)也存在一些挑戰(zhàn)和問題。例如，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，而且通常需要大量的時(shí)間和人力來完成。此外，深度學(xué)習(xí)模型的精度和穩(wěn)定性也需要更多的研究和改進(jìn)。總結(jié)總之，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一種非常重要和有影響力的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域取得了巨大的成功，并已經(jīng)
深度學(xué)習(xí)是使用多層結(jié)構(gòu)從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取高層次特征的一類機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通常，從原始數(shù)據(jù)中提取高層次、抽象的特征是非常困難的。深度學(xué)習(xí)將原始的數(shù)據(jù)表示成一個(gè)嵌套的特征層級(jí)，這樣一來，每層特征均可以由更簡單的特征來定義和計(jì)算。尤為重要的是，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)如何最優(yōu)地將不
為眾所周知的“深度學(xué)習(xí)’’。這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)更換了很多名稱，它反映了不同的研究人員和不同觀點(diǎn)的影響。全面地講述深度學(xué)習(xí)的歷史超出了本書的范圍。然而，一些基本的背景對(duì)理解深度學(xué)習(xí)是有用的。一般來說，目前為止深度學(xué)習(xí)已經(jīng)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控
首先要明白什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點(diǎn)是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機(jī)器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》上的一篇論文引發(fā)了深度學(xué)習(xí)在研究領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展熱潮。這篇文獻(xiàn)提出了兩個(gè)主要觀點(diǎn)：（1）、多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有很強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力，深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)得到的特征數(shù)據(jù)對(duì)原數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的代表性，這將大大便于分類和可視化問題；（2）、對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練達(dá)到最
理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個(gè)性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽和思考等人類的活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。深度學(xué)習(xí)定義深度學(xué)習(xí)定義：一般是指通過訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸深度學(xué)習(xí)分類：有監(jiān)督
主要通過深度學(xué)習(xí)框架MXNet來介紹如何實(shí)戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)算法，該框架融合了命令式編程和符號(hào)式編程，在靈活和高效之間取得了非常好的平衡。正如前文所述，各深度學(xué)習(xí)框架之間有很多相似性，當(dāng)你深入了解其中一種深度學(xué)習(xí)框架之后基本上就能舉一反三，因此如果你現(xiàn)在還在猶豫學(xué)習(xí)哪個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，那么
信息進(jìn)一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)。 通過多層處理，逐漸將初始的“低層”特征表示轉(zhuǎn)化為“高層”特征表示后，用“簡單模型”即可完成復(fù)雜的分類等學(xué)習(xí)任務(wù)。由此可將深度學(xué)習(xí)理解為進(jìn)行“特征學(xué)習(xí)”（feature learning）或“表示學(xué)習(xí)”（representation
什么是深度學(xué)習(xí) 要理解什么是深度學(xué)習(xí)，人們首先需要理解它是更廣泛的人工智能領(lǐng)域的一部分。簡而言之，人工智能涉及教計(jì)算機(jī)思考人類的思維方式，其中包括各種不同的應(yīng)用，例如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它使計(jì)算機(jī)在沒有明確編程的情況下能夠更好地完成
深度學(xué)習(xí)是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)習(xí)的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)（以下簡稱OMAI平臺(tái)）即是在上述前提下誕生的平臺(tái)軟件。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是具備深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺(tái)軟件。OMAI平臺(tái)以支持高性能計(jì)算技術(shù)和大規(guī)模分
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
