【干货分享】什么是深度学习,教你三分钟读懂深度学习!

汇新云 2019/08/20 11:57

深度学习是机器学习(人工智能机制)的一个特定子集。它的编程框架看起来非常复杂,但其实思路很好理解,无非就是“以人脑为模型实现计算机系统智能化。

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有很多人一度认为深度学习就是人工智能,虽然这是错误的,但却显示出了深度学习在极短时间内形成了巨大的影响力。这是得到了整个学术界的认可的共识:深度学习技术是实现人工智能重要的方式之一。所以,不管是计算机专业还是其他专业都有必要了解深度学习,为智能时代的到来做准备。

想搞清楚什么是深度学习,要先从人工智能说起,自从 人工智能这个术语确认以来,人们就不乏关于人工智能奇思妙想,我们梦想着拥有人类五感(甚至更多)、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。如今,虽然梦想的局面还没有出现,但是稍微弱一点的人工智能已经大行其道了,比如:图像识别、语音识别、多语言翻译等。

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机器学习是实现人工智能的一种重要方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者,简单来说,机器学习就是使用算法分析数据,从中学习并自动归纳总结成模型,最后使用模型做出推断或预测。与传统的编程语言开发软件不同,我们使用大量的数据送给机器学习,这个过程叫做“训练”。

那么语音服务、机器识别、图像自动处理这些功能,在微观层面的机制如何运行的?

以AI拍照拍摄一只在混乱背景中的猫咪为例,当图片进入摄像头中的图片在表层时,该层的加权可能被“认定”为一只老虎,但当随着加权层数的不断增加,显现的结果就会越来越精确,不仅能识别图片中是一只猫,而且还能进一步识别出猫的周围环境:有一片草地,天空是蓝的,猫站在台阶上等等更高阶的图像特征。

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深度学习网络在近些年得到巨大成功,主要是由三个因素导致的。

首先是训练网络所需的海量信息。学习一个有效的表示需要大量的训练数据。目前Facebook每天收到超过3.5亿张图片,沃尔玛每小时产生2.5Pb的用户数据,YouTube每分钟有300小时的视频被上传。因此,云服务商和许多公司有海量的数据来训练算法。

其次是充足的计算资源。半导体和计算机架构的进步提供了充足的计算能力,使得在合理的时间内训练算法成为可能。

最后,算法技术的进化极大地提高了准确性并拓宽了DNN的应用范围。早期的DNN应用打开了算法发展的大门。它激发了许多深度学习框架的发展(大多数都是开源的),这使得众多研究者和从业者能够很容易的使用DNN网络。

目前,DNN已经广泛应用到各个领域,包括图像和视频、语音和语言、医药、游戏、机器人、自动驾驶等领域。可以预见的是,深度神经网络必将会应用在越来越多的领域中。

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