舉幾個具體的例子來說明深度學習的應(yīng)用：在計算機視覺領(lǐng)域，深度學習技術(shù)通過訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來識別圖像中的對象，甚至達到了超越人類識別水平的效果。在語音識別方面，深度學習模型能夠準確地將語音信號轉(zhuǎn)換為文本，支持了眾多智能助手和實時翻譯系統(tǒng)的開發(fā)。此外，在自然語言處理領(lǐng)域，深度學習也推動了...
簡單來說，機器學習是實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是實現(xiàn)機器學習的技術(shù)。機器學習在實現(xiàn)人工智能時中需要人工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化 三者關(guān)系：舉個例子：通過機器學習算法來識別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特征數(shù)據(jù)，生成一定的算法模型，進而可以準確預(yù)測具有這些特征的水...
深度學習（Deep Learning），又叫無監(jiān)督特征學習Unsupervised Feature Learning或者特征學習Feature Learning，是目前非常熱的一個研究主題。深度學習是一種機器學習方法，它接受輸入X，并用它來預(yù)測Y的輸出。例如，給定過去一周的股票價格作為輸入，我的深度學習算法將嘗試預(yù)測第二天的股票價格。給定輸入和輸出...
現(xiàn)在深度學習在機器學習領(lǐng)域是一個很熱的概念，不過經(jīng)過各種媒體的轉(zhuǎn)載播報，這個概念也逐漸變得有些神話的感覺：例如，人們可能認為，深度學習是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機器學習方式，從而能夠讓計算機具有人一樣的智慧；而這樣一種技術(shù)在將來無疑是前景無限的。那么深度學習本質(zhì)上又是一種什么樣的...
深度學習是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務(wù)（例如，人臉識別或面部表情識別）。深度學習的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式...
深度學習——一種實現(xiàn)機器學習的技術(shù) 放貓（HerdingCats）:從視頻里面尋找貓的圖片是深度學習杰出性能的首次展現(xiàn)。（譯者注：herdingcats是英語習語，照顧一群喜歡自由，不喜歡馴服的貓，用來形容局面混亂，任務(wù)難以完成。）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks）是早期機器學習中的一個重要的算法，...
通俗的例子是：武俠小說中，一個人若想成為武林高手，需要有扎實的內(nèi)功基礎(chǔ)，內(nèi)功好之后，再去學各種招式，就能夠非常輕易的上手并發(fā)揮其最大效用。比如說金庸小說《倚天屠龍記》的主角張無忌，在偶然習得內(nèi)功《九陽真經(jīng)》之后，再學“乾坤大挪移”、“太極拳”、“太極劍”等招式就如魚得水，進步...
比如說舉一個例子,深度學習的輸入是高度密集化的,這種密集化輸入不太適合 DSP 這種,是流水線的,GPU 的一個問題在哪里? 在多輸入之后的下一步處理,在數(shù)據(jù)緩沖方面做得不好。很不幸的是深度學習網(wǎng)絡(luò)它的輸入是前后關(guān)聯(lián)的,在中間隱藏層的時候,這個卷積盒是要跟前置進行卷積計算的,這就意味著首先要取參數(shù)、計算,...
深度學習:過擬合 為了得到一致假設(shè)而使假設(shè)變得過度復(fù)雜稱為過擬合。想像某種學習算法產(chǎn)生了一個過擬合的分類器，這個分類器能夠百分之百的正確分類樣本數(shù)據(jù)（即再拿樣本中的文檔來給它，它絕對不會分錯），但也就為了能夠?qū)颖就耆_的分類，使得它的構(gòu)造如此精細復(fù)雜，規(guī)則如此嚴格，以至于任何與樣本...
這些是弱人工智能在實踐中的例子。這些技術(shù)實現(xiàn)的是人類智能的一些具體的局部。但它們是如何實現(xiàn)的?這種智能是從何而來?這就帶我們來到同心圓的里面一層,機器學習。 | 機器學習—— 一種實現(xiàn)人工智能的方法 向左轉(zhuǎn)|向右轉(zhuǎn) 機器學習最基本的做法,是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學習,然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)...
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