问答文章1 问答文章501 问答文章1001 问答文章1501 问答文章2001 问答文章2501 问答文章3001 问答文章3501 问答文章4001 问答文章4501 问答文章5001 问答文章5501 问答文章6001 问答文章6501 问答文章7001 问答文章7501 问答文章8001 问答文章8501 问答文章9001 问答文章9501

什么是深度学习

发布网友 发布时间:2022-04-21 19:09

我来回答

13个回答

热心网友 时间:2022-04-12 01:13

随着阿尔法狗、无人驾驶、智能翻译的横空出世,“人工智能”这个已经存在60多年的词语,仿佛一夜之间重新成为热词。同时被科技圈和企业界广泛提及的还有“机器学习”“深度学习”“神经网络”…… 但事实是,如此喧嚣热烈的气氛之下,大部分人对这一领域仍是一知半解。

如果要说谁有资格谈论目前正在进行的“人工智能*”,特伦斯·谢诺夫斯基(Terry Sejnowski)必然是其中一个。

在智能翻译、无人驾驶、阿尔法狗、微软小冰还被认为是远在天边的愿景时,谢诺夫斯基就已经在为深度学习领域奠定基础了。

Professor Terry Sejnowski.

Image: Salk Institute

谢诺夫斯基是20世纪80年代挑战构建人工智能主流方法的一小撮研究人员之一。他们认为,受大脑生物学启发的、那些被称为“神经网络”“连接主义”和“并行分布处理”的AI实现方法,会最终解决困扰基于逻辑的AI研究的难题,从而提出了使用可以从数据中学习技能的数学模型。正是这一小群研究人员,证明了基于大脑式的计算的全新方法是可行的,从而为“深度学习”的发展奠定了基础。

借由《深度学习:智能时代的核心驱动力量》一书出版机会,美国科技媒体《The Verge》采访了特伦斯·谢诺夫斯基,与他讨论了“人工智能”“神经网络”“深度学习”“机器学习”究竟有何区别?为何“深度学习”突然变得无处不在,它能做什么?不能做什么?以下是采访全文:

《深度学习:智能时代的核心驱动力量》

中信出版集团 2019.2

Q:首先,我想问一下定义。人们几乎可以互换地使用“人工智能”,“神经网络”,“深度学习”和“机器学习”等词语。 但这些是不同的东西。你能解释一下吗?

人工智能可以追溯到1956年的美国,那时工程师们决定编写一个试图仿效智能的计算机程序。

在人工智能中,一个新领域成长起来,称为机器学习。不是编写一个按部就班的程序来做某事——这是人工智能中的传统方法——而是你收集了大量关于你试图理解的事物的数据。例如,设想您正在尝试识别对象,因此您可以收集大量它们的图像。然后,通过机器学习,这是一个可以剖析各种特征的自动化过程,就可以确定一个物体是汽车,而另一个是订书机。

机器学习是一个非常大的领域,其历史可以追溯到更久远的时期。最初,人们称之为“模式识别”。后来算法在数学上变得更加广泛和复杂。

在机器学习中有受大脑启发的神经网络,然后是深度学习。深度学习算法具有特定的体系结构,其中有许多层数据流经的网络。

基本上,深度学习是机器学习的一部分,机器学习是人工智能的一部分。

Q: 有什么“深度学习”能做而其他程序不能做的吗?

编写程序非常耗费人力。在过去,计算机是如此之慢,内存非常昂贵,以至于人们采用逻辑,也就是计算机的工作原理,来编写程序。他们通过基础机器语言来操纵信息。计算机太慢了,计算太贵了。

但现在,计算力越来越便宜,劳动力也越来越昂贵。而且计算力变得如此便宜,以至于慢慢地,让计算机学习会比让人类编写程序更有效。在那时,深度学习会开始解决以前没有人编写过程序的问题,比如在计算机视觉和翻译等领域。

机器学习是计算密集型的,但你只需编写一个程序,通过给它不同的数据集,你可以解决不同的问题。并且你不需要是领域专家。因此,对于存在大量数据的任何事物,都有对应的大量应用程序。

Q:“深度学习”现在似乎无处不在。 它是如何变得如此主导潮流?

我可以在历史上精确地找到这一特定时刻:2012年12月在NIPS会议(这是最大的AI会议)上。在那里,计算机科学家Geoff Hinton和他的两个研究生表明你可以使用一个名为ImageNet的非常大的数据集,包含10,000个类别和1000万个图像,并使用深度学习将分类错误减少20%。

通常,在该数据集上,错误在一年内减少不到1%。 在一年内,20年的研究被跨越了。

这真的打开了潮水的闸门。

Q:深度学习的灵感来自大脑。那么计算机科学和神经科学这些领域如何协同工作呢?

深度学习的灵感来自神经科学。最成功的深度学习网络是由Yann LeCun开发的卷积神经网络(CNN)。

如果你看一下CNN的架构,它不仅仅是很多单元,它们以一种基本上镜像大脑的方式连接起来。大脑中被研究的最好的一部分在视觉系统,在对视觉皮层的基础研究工作中,表明那里存在简单和复杂细胞。如果你看一下CNN架构,会发现有简单细胞和复杂细胞的等价物,这直接来自我们对视觉系统的理解。

Yann没有盲目地试图复制皮质。他尝试了许多不同的变种,但他最终收敛到的方式和那些自然收敛到的方式相同。这是一个重要的观察。自然与人工智能的趋同可以教给我们很多东西,而且还有更多的东西要去探索。

Q:我们对计算机科学的理解有多少取决于我们对大脑的理解程度?

我们现在的大部分AI都是基于我们对大脑在60年代的了解。 我们现在知道的更多,并且更多的知识被融入到架构中。

AlphaGo,这个击败围棋冠军的程序不仅包括皮质模型,还包括大脑的一部分被称为“基底神经节”的模型,这对于制定一系列决策来实现目标非常重要。 有一种称为时间差分的算法,由Richard Sutton在80年代开发,当与深度学习相结合时,能够进行人类以前从未见过的非常复杂的玩法。

当我们了解大脑的结构,并且当我们开始了解如何将它们集成到人工系统中时,它将提供越来越多的功能,超越我们现在所拥有的。

Q:人工智能也会影响神经科学吗?

它们是并行的工作。创新神经技术已经取得了巨大的进步,从一次记录一个神经元到同时记录数千个神经元,并且同时涉及大脑的许多部分,这完全开辟了一个全新的世界。

我说人工智能与人类智能之间存在着一种趋同。随着我们越来越多地了解大脑如何工作,这些认识将反映到AI中。 但与此同时,他们实际上创造了一整套学习理论,可用于理解大脑,让我们分析成千上万的神经元以及他们的活动是如何产生的。 所以神经科学和人工智能之间存在这种反馈循环,我认为这更令人兴奋和重要。

Q:你的书讨论了许多不同的深度学习应用,从自动驾驶汽车到金融交易。你觉得哪个特定领域最有趣?

我完全被震撼到的一个应用是生成对抗网络,或称GANS。使用传统的神经网络,你给出一个输入,你得到一个输出。 GAN能够在没有输入的情况下开展活动 - 产生输出。

是的,我在这些网络创建假视频的故事背景下听说过这个。他们真的会产生看似真实的新事物,对吧?

从某种意义上说,它们会产生内部活动。事实证明这是大脑运作的方式。你可以看某处并看到一些东西,然后你可以闭上眼睛,你可以开始想象出那里没有的东西。你有一个视觉想象,当周围安静时,你闹钟声会浮现想法。那是因为你的大脑是生成性的。现在,这种新型网络可以生成从未存在过的新模式。所以你可以给它,例如,数百张汽车图像,它会创建一个内部结构,可以生成从未存在的汽车的新图像,并且它们看起来完全像汽车。

Q:另一方面,您认为哪些想法可能是过度炒作?

没有人可以预测或想象这种新技术的引入会对未来的事物组织方式产生什么影响。当然这其中有炒作。我们还没有解决真正困难的问题。我们还没有通用智能,就有人说机器人将不久后会取代我们,其实机器人远远落后于人工智能,因为复制身体被发现比复制大脑更复杂。

让我们看一下这一种技术进步:激光。它是在大约50年前发明的,当时占据了整个房间。从占据整个房间到我现在演讲时使用的激光笔需要50年的技术商业化。它必须被推进到体积足够小并可以用五美元购买它的程度。同样的事情将发生在像自动驾驶汽车这样的被炒作的技术上。它并不被期望在明年或者未来10年,就变得无处不在。这过程可能需要花费50年,但重点是,在此过程中会有逐步推进,使它越来越灵活,更安全,更兼容我们组织运输网络的方式。炒作的错误在于人们的时标设定错了。他们期待太多事情太快发生,其实事物只在适当的时候。

关于深度学习的问题可以看下这个网页的视频讲解:AI深度学习---中科院公开课。

热心网友 时间:2022-04-12 02:31

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence),他是人工神经网络的研究的概念。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。

热心网友 时间:2022-04-12 04:06

深度学习,按个人的理解主要就是多层神经网络。而多层神经网络目前效果比较好的是卷积神经网络,目前在图像和音频信号上效果比较好,而在自然语言处理上效果没有显示出来。

深度学习从统计学的角度来说,就是在预测数据的分布,从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据,这一点就要求测试数据和训练数据必须是同分布。

深度学习,它是在一定的学习量的积累基础之上的质的飞越,就是学习能力的质变和新实现。度学习的前提在于大数据技术的成熟和支撑。同时,深度学习是一种经验的连接和运用。它是人类的经验和智慧在机器中的再生和活化。

热心网友 时间:2022-04-12 05:57

简单来说,机器学习是实现人工智能的方法,深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助(半自动),而深度学习使该过程完全自动化

三者关系:

 

举个例子:通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果,需要人工输入水果的特征数据,生成一定的算法模型,进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型,而深度学习则能自动的去发现特征进而判断。

热心网友 时间:2022-04-12 08:05

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。

热心网友 时间:2022-04-12 10:30

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递,处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然,“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关,“神经网络”也是其主要的算法和手段;或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。
中科院目前对于深度学习处于国内前沿,想入门的花,可以去优就业了解一下培训学习,二者目前合作关系,博士授课。

热心网友 时间:2022-04-12 13:11

婡深臫度学头习筿是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。

背景介绍
机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序,这个程序具有学习能力,它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后,这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年,这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力,提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。

热心网友 时间:2022-04-12 16:09

深度学习就是这样一种在表达能力上灵活多变,同时又允许计算机不断尝试,直到最终*近目标的机器学习方法。从数学本质上说,深度学习与前面谈到的传统机器学习方法并没有实质性差别,都是希望在高维空间中,根据对象特征,将不同类别的对象区分开来。

热心网友 时间:2022-04-12 19:24

深度学习是一种机器学习的方法,它试图使用包含复杂结构或者由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展,神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模,可以从外界环境中学习,并以与生物类似的交互方式适应环境。

热心网友 时间:2022-04-12 22:55

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。

热心网友 时间:2022-04-13 02:43

深度学习属于机器学习的一种方法,除了深度学习以外,还包括了线性回归、逻辑回归、SVM、随机森林、图模型、贝叶斯等等很多方法。
而深度学习,并不是对所有的任务都有效,有些时候,也需要用到一些传统的机器学习方法。而机器学习则是实现人工智能必不可少一种技术手段。

热心网友 时间:2022-04-13 06:48

人工智能
人工智能英文缩写为AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支,又是众多学科的一个交叉学科,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等,人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域,比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。
机器学习
机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性,其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识,而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。
机器学习,引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义:
如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”,那么它一定要展现出:利用现有的经验E,不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。
机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中,语音输入识别、手写输入识别等技术,识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大,达到了将近97%以上,大家可以在各自的手机上体验这些功能,这些技术来自于机器学习技术的应用。
深度学习
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念,略微有些难以理解,但是在其高冷的背后,却有深远的应用场景和未来。
关系
严格意义上说,人工智能和机器学习没有直接关系,只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式,也是最重要的实现方式。
深度学习是机器学习比较火的一个方向,其本身是神经网络算法的衍生,在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
人工智能(AI)和机器学习(ML)现在是两个非常热门的流行语,通常似乎可以互换使用。但这二者并不完全一样,但是有时会导致人们的看法有一些混乱,因此需要解释这二者之间32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431363039的区别。当大数据、数据分析,以及更广泛的技术变革浪潮席卷全球时,这两个术语都会频繁出现。总之,最好的答案是:人工智能是一种机器能够以人们认为“聪明”的方式执行任务的更广泛的概念。而且,机器学习是人工智能的一个最新应用,它基于这样一个想法:真的应该能够让机器访问数据,让他们自己学习。

热心网友 时间:2022-04-13 11:26

简单来说是人工智能的功能性学习
声明声明:本网页内容为用户发布,旨在传播知识,不代表本网认同其观点,若有侵权等问题请及时与本网联系,我们将在第一时间删除处理。E-MAIL:11247931@qq.com
苹果电脑电池充不进电苹果电脑充不进去电是怎么回事 苹果电脑不充电没反应苹果电脑充电指示灯不亮充不了电怎么办 狗狗更加忠诚护家、善解人意,养一只宠物陪伴自己,泰迪能长多大... 描写泰迪狗的外形和特点的句子 国外留学有用吗 花钱出国留学有用吗 !这叫什么号 百万医疗赔付后是否可以续保 前一年理赔过医疗险还能续保吗? 医疗住院险理赔后还能购买吗? 深度学习是什么? 什么是深度学习? 什么是深度学习? Transcend 是不是 SD卡 qq链接打不开了怎么办 手机里的手电筒找不到 引物设计如何避免引起移码突变的产生? 什么是基因突变?主要类型有哪些? 奶茶店用的红茶是什么茶 何为基因突变,可分为哪些类型,基因突变有哪些后果 基因突变的形式 奶茶店用什么红茶 什么是基因突变?突变的分子基础是什么? 苹果手机手电筒找不到了怎么办? 哪种红茶适合做奶茶 摩卡纯黑巧克力加什么糖呢?如果要加白砂糖可以么... 移码突变与碱基对的置换有什么区别? 如何选好的黑巧克力 移码突变和框移突变的区别 一般泡奶茶用什么红茶好 深度学习的好处 深度学习主要是学习哪些算法? 深度学习是什么?求科普。 什么是深度学习?有什么优点和缺点? 深度学习需要哪些基础知识? 人工智能学习中的深度学习是什么意思? 深度学习的特点包括: 仙官小说txt全集免费下载 什么是深度学习?如何保持深度学习? 深度学习到底能干什么? 简述深度学习的基本方法。 深度学习的应用领域有哪些? 《仙噬》最新txt全集下载 如何进行深度学习 小米10s怎么恢复03音质 小米13系统能改善10s的音质吗 小米10耳机音质 东莞做网站多少钱? 小米10s音质加回来了吗 小米10s音质开原厂还是曼哈顿好