深度神经网络

我们研究了深度神经网络的功能和应用。

人脑，其功能及其工作方式为创建神经网络提供了灵感。人工智能和机器学习是AI的子集，在其功能中起着至关重要的作用。当开发人员输入数据并构建机器学习算法时，它开始工作，主要使用构建程序的“ if ... else ...”原理。深度神经网络不仅可以根据算法工作，而且可以预测任务的解决方案并利用其先前的经验得出结论。在这种情况下，您无需使用编程或编码来获得答案。

什么是深度神经网络？

节点只是系统的一小部分，它们就像人脑的神经元。当刺激击中它们时，这些节点中就会发生一个过程。其中一些已连接并标记，有些则未标记，但通常，节点被分组为层。

系统必须处理输入和输出之间的数据层以解决任务。获得结果必须处理的层数越多，网络的考虑范围就越深。信用分配路径（CAP）的概念是指系统完成任务所需的此类层数。如果CAP指数大于2，则神经网络很深。

当您需要用自主工作代替人工而不影响效率时，深层神经网络将非常有用。深度神经网络的使用可以在现实生活中找到各种应用。例如，一家中国公司Sensetime创建了一个自动面部识别系统来识别罪犯，该系统使用实时摄像头在人群中找到罪犯。如今，它已成为警察和其他政府实体中的流行做法。

美国公司Pony.ai是如何使用DNN的另一个示例。他们开发了一种无需驾驶员即可工作的AI汽车系统。它不仅需要简单的动作算法，还需要更深入的学习系统，该系统应该能够识别人，道路标志和其他标记（例如树木）和其他重要物体。

著名的UbiTech公司创造了AI机器人。他们的创造之一是Alpha 2机器人，该机器人可以生活在一个家庭中，与家人交谈，搜索信息，编写消息并执行语音命令。

神经网络和深度神经网络之间有什么区别？

您可以使用计算机将神经网络与国际象棋进行比较。它具有算法，根据算法可以根据您的动作和行动来确定战术。程序员输入有关每个图形如何移动到计算机数据库中的数据，确定棋盘的边界，并介绍棋手下棋的大量策略。同时，例如，计算机可能能够向您和其他人学习，并且它可以成为一个深度神经网络。在一段时间内，与其他玩家一起玩，它会变得立于不败之地。

神经网络不是一个创新的系统，但是深度神经网络比第一个复杂得多。它可以识别语音命令，识别声音和图形，进行专家审查以及执行许多其他需要预测，创造性思维和分析的动作。只有人脑才有这种可能性。神经网络可以获得一个结果（一个单词，一个动作，一个数字或一个解决方案），而深度神经网络可以更全面地解决该问题，并且可以根据所提供的信息和所需的结果得出结论或预测。神经网络需要特定的数据输入和解决方案算法，而深度神经网络可以在没有大量标记数据的情况下解决问题。

什么是深度学习神经网络？

神经网络需要一直学习以更合格的方式解决任务，甚至需要使用各种方法来提供更好的结果。当它在系统中获得新信息时，它将学习如何对新情况采取相应的措施。

当您解决的任务变得更加困难时，学习将变得更加深入。当系统使用多层节点从输入信息中获取高级功能时，深度神经网络代表了机器学习的类型。这意味着将数据转换为更具创意和抽象的组件。

为了更好地理解深度学习的结果，让我们想象一个普通人的照片。尽管您以前从未看过这张照片以及他的脸和身体，但您始终会确定它是人，并将其与其他生物区分开。这是深度神经网络如何工作的一个示例。对信息的创意和分析成分进行分析和分组，以确保正确识别对象。这些组件不会直接带到系统中，因此ML系统必须修改和派生它们。

什么是深度卷积神经网络？

神经网络的类型不同，它们之间的区别在于它们的工作原理，动作方案和应用领域。卷积神经网络（CNN）主要用于图像识别，很少用于音频识别。它主要用于图像，因为不需要一一检查所有像素。CNN从左上角开始逐块检查图像，然后逐个像素移动直到成功完成。然后，每个验证的结果将通过卷积层，其中数据元素具有连接，而其他元素则没有。基于此数据，系统可以生成验证结果并可以得出图片中的内容。