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。 人工智能線下培訓就選成都深度智谷。安徽2021深度學習培訓班
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具有很強的可區分性，的確讓很多問題的解決變為可能。但它也不是***的。然而，手工地選取特征是一件非常費力、啟發式（需要專業知識）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。 安徽2021深度學習培訓班人工智能基礎培訓-成都深度智谷。
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。
一種解決以上問題的思路是逆向思考。與其設計一個解決問題的程序，不如從**終的需求入手來尋找一個解決方案。事實上，這也是目前的機器學習和深度學習應用共同的**思想：我們可以稱其為“用數據編程”。與其枯坐在房間里思考怎么設計一個識別貓的程序，不如利用人類肉眼在圖像中識別貓的能力。我們可以收集一些已知包含貓與不包含貓的真實圖像，然后我們的目標就轉化成如何從這些圖像入手得到一個可以推斷出圖像中是否有貓的函數。這個函數的形式通常通過我們的知識來針對特定問題選定。例如，我們使用一個二次函數來判斷圖像中是否有貓，但是像二次函數系數值這樣的函數參數的具體值則是通過數據來確定。通俗來說，機器學習是一門討論各式各樣的適用于不同問題的函數形式，以及如何使用數據來有效地獲取函數參數具體值的學科。深度學習是指機器學習中的一類函數，它們的形式通常為多層神經網絡。近年來，仰仗著大數據集和強大的硬件，深度學習已逐漸成為處理圖像、文本語料和聲音信號等復雜高維度數據的主要方法。 深度人工智能學院有單獨的課程研發機構、教學培訓機構、教務管理機構、咨詢顧問機構、就業服務機構。
許多情況下單塊GPU已經不能滿足在大型數據集上進行訓練的需要。過去10年內我們構建分布式并行訓練算法的能力已經有了極大的提升。設計可擴展算法的比較大瓶頸在于深度學習優化算法的**：隨機梯度下降需要相對更小的批量。與此同時，更小的批量也會降低GPU的效率。如果使用1,024塊GPU，每塊GPU的批量大小為32個樣本，那么單步訓練的批量大小將是32,000個以上。近年來李沐[11]、YangYou等人[12]以及XianyanJia等人[13]的工作將批量大小增至多達64,000個樣例，并把在ImageNet數據集上訓練ResNet-50模型的時間降到了7分鐘。與之相比，**初的訓練時間需要以天來計算。并行計算的能力也為至少在可以采用模擬情況下的強化學習的發展貢獻了力量。并行計算幫助計算機在圍棋、雅達利游戲、星際爭霸和物理模擬上達到了超過人類的水準。深度學習框架也在傳播深度學習思想的過程中扮演了重要角色。Caffe、Torch和Theano這樣的***代框架使建模變得更簡單。許多開創性的論文都用到了這些框架。如今它們已經被TensorFlow（經常是以高層APIKeras的形式被使用）、CNTK、Caffe2和ApacheMXNet所取代。第三代，即命令式深度學習框架，是由用類似NumPy的語法來定義模型的Chainer所開創的。 成都人工智能培訓機構-成都深度智谷。安徽2021深度學習培訓班
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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。 安徽2021深度學習培訓班
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