深度學習是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，就具體研究內(nèi)容而言，主要涉及三類方法：[2](1)基于卷積運算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。[2](2)基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括自編碼(Autoencoder)以及近年來受到***關(guān)注的稀疏編碼兩類(SparseCoding)。[2](3)以多層自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式進行預(yù)訓練，進而結(jié)合鑒別信息進一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)。[2]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”即可完成復雜的分類等學習任務(wù)。由此可將深度學習理解為進行“特征學習”（featurelearning）或“表示學習”（representationlearning）。[3]以往在機器學習用于現(xiàn)實任務(wù)時，描述樣本的特征通常需由人類專家來設(shè)計，這成為“特征工程”（featureengineering）。眾所周知，特征的好壞對泛化性能有至關(guān)重要的影響，人類專家設(shè)計出好特征也并非易事；特征學習（表征學習）則通過機器學習技術(shù)自身來產(chǎn)生好特征，這使機器學習向“全自動數(shù)據(jù)分析”又前進了一步。 人工智能學什么-成都深度智谷。河北深度學習培訓2018

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）除了包含執(zhí)行目標識別任務(wù)的AlexNet（2012年Imagenet***）等深度卷積網(wǎng)絡(luò)，還包括很多***的模型用于處理目標檢測、語義分割和超分辨率等任務(wù)。它們以不同的方式應(yīng)用卷積過程處理不同的任務(wù)，并在這些任務(wù)上產(chǎn)生了非常好的效果。從基本上來說，卷積相對于**初的全連接網(wǎng)絡(luò)有很多***的屬性，例如它只和上一層神經(jīng)元產(chǎn)生部分的連接，同一個卷積核可以在輸入張量上重復使用，也就是說特征檢測器可以在輸入圖像上重復檢測是否有該局部特征。這是卷積網(wǎng)絡(luò)十分***的屬性，它**減少了兩層間參數(shù)的數(shù)量。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrentneuralnetwork）是深度學習的重要組成部分，它可以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理諸如文本、音頻和視頻等序列數(shù)據(jù)。它們可用來做序列的高層語義理解、序列標記，甚至可以從一個片段生產(chǎn)新的序列。目前有很多人工智能應(yīng)用都依賴于循環(huán)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在谷歌（語音搜索）、百度（DeepSpeech）和亞馬遜的產(chǎn)品中都能看到RNN的身影?；镜腞NN結(jié)構(gòu)難以處理長序列，然而一種特殊的RNN變種即「長短時記憶（LSTM）」網(wǎng)絡(luò)可以很好地處理長序列問題。這種模型能力強大，在翻譯、語音識別和圖像描述等眾多任務(wù)中均取得里程碑式的效果。因而。 河南深度學習培訓課程性價比高的人工智能培訓機構(gòu)就選成都深度智谷。

互聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)。加之便宜的計算力，尤其是原本為電腦游戲設(shè)計的GPU的出現(xiàn)，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(shù)據(jù)量增長的步伐。與此同時，計算力的增長又蓋過了數(shù)據(jù)量的增長。這樣的趨勢使得統(tǒng)計模型可以在優(yōu)化參數(shù)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(yīng)導致了機器學習和統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣的變化正是諸如多層感知機、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Q學習等深度學習的支柱模型在過去10年從坐了數(shù)十年的冷板凳上站起來被“重新發(fā)現(xiàn)”的原因。近年來在統(tǒng)計模型、應(yīng)用和算法上的進展常被拿來與寒武紀大爆發(fā)（歷史上物種數(shù)量大爆發(fā)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(fā)展的部分原因。

    你可能已經(jīng)接觸過編程，并開發(fā)過一兩款程序。同時你可能讀過關(guān)于深度學習或者機器學習的鋪天蓋地的報道，盡管很多時候它們被賦予了更廣義的名字：人工智能。實際上，或者說幸運的是，大部分程序并不需要深度學習或者是更廣義上的人工智能技術(shù)。例如，如果我們要為一臺微波爐編寫一個用戶界面，只需要一點兒工夫我們便能設(shè)計出十幾個按鈕以及一系列能精確描述微波爐在各種情況下的表現(xiàn)的規(guī)則。再比如，假設(shè)我們要編寫一個電子郵件客戶端。這樣的程序比微波爐要復雜一些，但我們還是可以沉下心來一步一步思考：客戶端的用戶界面將需要幾個輸入框來接受收件人、主題、郵件正文等，程序?qū)?**鍵盤輸入并寫入一個緩沖區(qū)，然后將它們顯示在相應(yīng)的輸入框中。當用戶點擊“發(fā)送”按鈕時，我們需要檢查收件人郵箱地址的格式是否正確，并檢查郵件主題是否為空，或在主題為空時警告用戶，而后用相應(yīng)的協(xié)議傳送郵件。 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！

    典型的深度學習模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneuralnetwork)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stackedauto-encodernetwork)模型等，下面對這些模型進行描述。[5]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在無監(jiān)督預(yù)訓練出現(xiàn)之前，訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常困難，而其中一個特例是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)啟發(fā)而產(chǎn)生。***個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型是在Fukushima(D的神經(jīng)認知機中提出的，基于神經(jīng)元之間的局部連接和分層組織圖像轉(zhuǎn)換，將有相同參數(shù)的神經(jīng)元應(yīng)用于前一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同位置，得到一種平移不變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式。后來，LeCun等人在該思想的基礎(chǔ)上，用誤差梯度設(shè)計并訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在一些模式識別任務(wù)上得到優(yōu)越的性能。至今，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別系統(tǒng)是比較好的實現(xiàn)系統(tǒng)之一，尤其在手寫體字符識別任務(wù)上表現(xiàn)出非凡的性能。 人工智能之所以能夠完成很多復雜的任務(wù)，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(qū)動。河北高中數(shù)學有關(guān)深度學習培訓體會

深度學習全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-成都深度智谷。河北深度學習培訓2018

    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(jié)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(xiàn)，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(shù)據(jù)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？。 河北深度學習培訓2018

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