空山鸣响，静水流深：深度学习概述 ---- 深度学习的一些简介，其要点如下： 深度学习实际上是基于具有多个隐藏层的神经网络的学习； 深度学习的思想来源于人类处理视觉信息的方式； 深度学习的发展得益于数据的井喷和计算力的飙升...image 玉不琢不成器：深度学习中的优化 ---- 深度学习中实现优化的思路，其要点如下： 深度学习中的优化需要解决病态矩阵、局部极小值和鞍点等问题； 深度学习优化中的降噪方法包括动态采样、梯度聚合和迭代平均...image 困知勉行者勇：深度强化学习 ---- 深度强化学习（deep reinforcement learning）是深度学习和强化学习的结合，它将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力熔于一炉，用深度学习的运行机制达到强化学习的优化目标...，从而向通用人工智能迈进。...深度强化学习的简单原理与方法分类，其要点如下： 深度强化学习是深度学习和强化学习的结合，有望成为实现通用人工智能的关键技术； 基于价值的深度强化学习的基本思路是建立价值函数的表示，通过优化价值函数得到最优策略
由于近期在图片、语音识别的技术突破，以及AlphaGo背后的技术，都采用的是深度学习技术，使得许多人认为人工智能就是深度学习。...然而，在许多业内人士看来，尽管深度学习确实推动了一拨技术变革，但其所代表的人工智能技术仍然是“弱人工智能”技术。...虽然三位作者和深度学习顶尖大牛Geoffrey Hinton相互之间都礼貌地表明，“贝叶斯程序学习”和“深度学习”在不同的任务上各领风骚，假如能彼此借鉴，一定能互相弥补，但是学术界中的“贝叶斯派”和“神经网络派...“自主学习”的“人工智能”仍然相去甚远。...这种向量与基于深度学习产生的词向量类似，可以用于进行语义相似度计算，但是不同点是“概念化向量”是可解释的，而由深度学习产生的词向量是不可解释的。 ? ?
人工智能、机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到，那具体有哪些区别呢？在业内来说，这几个概念还是有区别的，如果混用就会让人觉得是个门外汉。...业界有这个说法：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。 深度学习：神经网络为代表很“深”的机器学习。这个解释是我个人给出的，仅供参考~深度学习，首先要很“深”。...深度学习的基础是神经网络，而神经网络往往层数越深，效果越好。...深度学习现在很火，甚至可以说人工智能火就是被深度学习带火的，其原因还是效果好。...深度学习大大提升了人脸识别、语音识别这些任务的准确率，使得很多之前不可能的应用成为可能，这是通用人工智能的必经之路，当然也是未来的方向。
但您最近可能还听说过其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，有时它们与“人工智能”交替使用。结果，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不明确。...接下来，我将简单介绍人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的实际意义以及它们的不同之处。 那么AI、ML和DL有什么区别？...本质上机器学习只是实现人工智能的一种途径。 亚瑟.塞缪尔(Arthur Samuel)在1959年创造人工智能后不久就创造了这个短语，将其定义为“无需明确编程就能具备的学习能力”。...一旦准确度足够高，我们可以认为机器现在已经“学习”了猫的样子。 深度学习是机器学习的众多方法之一。其他方法包括决策树学习、归纳逻辑编程、聚类、强化学习和贝叶斯网络等。...每个图层挑选一个特定的要学习的特征，例如图像识别中的曲线/边缘。正是这种层次才给了深度学习这个名字，深度是通过使用多层而不是单层创建的。
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习作为其重要分支，已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，使得机器能够处理和分析海量的数据，从而实现更高级别的智能。...本文将为你提供一份深度学习入门指南，帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。 1. 了解深度学习基本概念 在开始深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。...这些概念是深度学习的基础，对于理解深度学习的原理和应用至关重要。 2. 学习编程语言和工具 深度学习需要编程实现，因此你需要掌握一门编程语言，如Python。...此外，你还需要熟悉一些深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架提供了丰富的深度学习库和工具，方便你进行模型构建、训练和调优。 3....总结 深度学习是一个充满挑战和机遇的领域，通过掌握基本概念、编程语言和工具、数据预处理和特征工程、模型构建和调优以及实践项目和应用等步骤，你可以逐渐入门深度学习并取得良好的学习效果。
深度学习作为人工智能领域非常重要的一类技术实现方式，已经是目前大多数以AI为核心研究能力的企业的必修课程了。 我听过很多没有读过研究生或博士课程的同学跟我诉苦，觉得深度学习非常难，感觉没有着手点。...如果想要做一个全面的了解，而只想画花十几个小时的话，那就把深色的部分了解一遍就可以了，至少可以把深度学习可以做的事情在各个领域的实现思路做个原理性了解是没问题的。...深度强化学习方面： 强化学习是比较难的部分，也是传统人工智能所研究的范畴。现在强化学习和深度学习结合到了一起，焕发了新的活力——它也是AlphaGO所基于的技术。...深度强化学习旨在训练机器人能够在复杂环境中自己学到一套高质量的行动策略，并最终达成一个我们设定的目标。这是人工智能领域中永恒的研究话题。 ?...通常从这个时候开始到最后可以成为一名合格的深度学习工程师需要6个月到12个月的时间，主要视个人的工程经验和学习能力而定，当然工程经验好的人会更占便宜一些。
前言 在过去的几年里，人工智能（AI）一直是媒体大肆炒作的热点话题。机器学习、深度学习和人工智能都出现在不计其数的文章新闻中。...那么我们首先来回答下列问题：机器学习，深度学习以及人工智能之间的关系是怎样的。 关系总览 01 PART 我们先用一张图来表示三者之间的关系： ?...其实它们三者的关系非常简单，人工智能概念包含最为广阔；机器学习为人工智能的一个大类的方法，其中深度学习是机器学习中目前最火也是表现能力最强的方法。 下面我们分别剖析三个概念。 ? ?...人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。...神经网络这一术语来自于神经生物学，然而，虽然深度学习的一些核心概念是从人们对大脑的理解中汲取部分灵感而形成的，但深度学习模型不是大脑模型。没有证据表明大脑的学习机制与现代深度学习模型所使用的相同。
最近一段时间人们讨论最多的莫过于人工智能、机器学习和深度学习了。 很多公司已经果断采取措施，开发人工智能、机器学习和深度学习方面的应用。...人工智能、机器学习和深度学习正在改变整个科技世界，但是这些技术的发展全都得益于数据学的发展和过去在数据储存、计算和分析上的巨大投入。...人工智能所包含的范围最广，其次是机器学习，机器学习是人工智能的子领域，最后是深度学习，就是驱动现在人工智能蓬勃发展的技术。 ?...人工智能：三者中含义最广泛的术语，包括使用逻辑、如果-那么规则、决策树的能够模拟人类智力的所有技术（包含机器学习和深度学习） 机器学习：人工智能的子领域，包括了能够使机器改进任务体验的所有深奥统计技术，...包含了深度学习 深度学习：机器学习的子领域，由多种算法组成，能够让软件的多层级神经网络接受大量数据的“训练”，提高在语音、图像识别等任务上的表现 机器学习是人工智能技术的核心概念，通过模拟人类的决策过程来搭建神经网络
人工智能、机器学习与深度学习，每天都有它们的新闻。包括新的技术、新的应用、新的挑战、新的机遇。 人人都在谈，人人都在看，那究竟什么是人工智能、机器学习与深度学习呢？...RapidMiner用下图解释了人工智能、机器学习与深度学习。 ? 从图可获得这些信息 1 包含关系 机器学习是人工智能一个活跃的子集，而深度学习又是机器学习一个热门的子集。...2 关注层面 人工智能是指使用电脑模拟人行为的任何科学与技术。 机器学习是人工智能的子集，给电脑喂数据，从数据中学习，达到性能改善和提升的目标。 深度学习是机器学习的子集，基于多层神经网络进行学习。...人工智能、机器学习、深度学习的主要关注点，总结如下： 人工智能：机器学习、自然语言理解、语义分析、计算机视觉、机器人、优化和模拟等； 机器学习：深度学习，支持向量机、决策树、贝叶斯学习、K-均值聚类、...关联规则学习、回归等； 深度学习：ANN、CNN、RNN、LSTM、DBN等。
test_num_writer.close() 3.训练 采用交叉熵作为损失函数, 28* 28 的784个像素值作为特征向量, 这种训练方式很暴力, 后期如果有其他更精巧的训练方式再来补充, 大家可以先把这种训练当成深度学习中的...hello world """ 手写数字识别(以交叉熵为激活函数的深度学习) """ import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional...开始训练 # 设置学习率为 0.1 eta = 0.1 # 调用封装好的模型 model = Model() # 开始进行训练 model.train() # 损失函数采用 交叉熵作为损失函数 loss_fn...nn.CrossEntropyLoss() # 构建优化器, 采用 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) # 调用 model.parameters() 传入参数和学习率
但最近你也可能常常听到其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，这些词有时与人工智能交替使用。...首先我将简单介绍一下人工智能（ Artificial Intelligence ），机器学习（ Machine Learning ）和深度学习（ Deep Learning ）三者的区别。...深度学习（ DL ） ? 深度学习是实现机器学习的途径之一。 其他途径包括策树，归纳逻辑程序设计，聚类，强化学习和贝叶斯网络等。 ?...其中每个处理层具有特定的学习特征，如图像识别中的曲线/边缘。 正是这种分层赋予深度学习这一概念的名称，其中的深度是通过使用多个层而不是单个独立层实现的。...机器学习和深度学习已促使人工智能在近年来实现了巨大的飞跃。如上所述，机器学习和深度学习需要大量的数据来工作，这些数据由数十亿在物联网中持续链接的传感器所收集。因此，物联网促进人工智能的发展。
AI要实现这些特点都需要去学习，这涉及到深度学习，通过深度学习,我们可以训练机器。比如，向它展示一个车的图像，它就会知道这是一辆车，下次再向机器展示同一个图像时，你就会得到你想要的答案。...在过去的几年里，IFRR所发布的一些开源项目，包括深度学习网络，还有深度学习框架，以及深度学习的应用。我们每天都会有一些新的应用发布，也可以进行语言的翻译甚至过滤，安全或者诊断，以及面部识别等等。...深度学习的未来 在机器学习方面，我们要在深度学习上进行深入的挖掘，对于机器本身它会有不同的解决方案，有些核心的功能我们现在确实还没有触及到。...它的核心理念在于运用一些人工智能的元素，对民众社会的行为参与进行预测。...人工智能的技术趋势 不管下次的变革在哪个点，我觉得最重要的应该是自我监督或者无监督的学习，而且也会在这样的变革当中出现一些常识性的学习。
人工智能技术经历6年的快速发展，重新定义了很多行业的用户体验，而这仅是开始。...随着5G商用大规模落地，以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及，基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能，仍有非常大的发展空间，亟待我们快速理解移动端深度学习的原理，掌握如何将其应用到实际业务中...在移动端应用深度学习技术的业界案例 在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。...在移动端应用深度学习技术的难点 在移动端应用深度学习技术，要考虑各种机型和App指标的限制，因此难点较多。如何使深度学习技术稳定高效地运行在移动设备上是最大的考验。...首先介绍基础的数学原理和深度学习模型，然后深入移动计算设备的体系结构，以及如何在这种体系结构上进行高效的深度学习计算。左下阅读原文，开辟爱国通道，支持AI国货，打破移动深度学习系统的技术封锁。 ?
本篇文章主要跟大家分享的内容是深度学习在游戏AI中的应用这样一个话题： NPC的驱动粗分可以分成低级、中级、高级、特高级，这样几个类别。...所以，如果期望NPC在复杂环境中有比较好的表现那么就需要有更合适的方式，例如让NPC自己在大量的游戏过程中自己学习最好的方式并逐步进化。 这种情况下人工智能在游戏AI中的应用就越来越受到人们的关注。...在落地的过程中可以使用经典的统计方法来做，也可以用神经网络来拟合策略，当然也可以使用人工智能中比较经典的强化学习的套路来做实现，这些都是可以选择的路径。...这里简单介绍一下卷积网络，卷积网络是一种很常见的深度学习网络构建方式。其中拥有卷积层、池化层和最终的输出层。...深度学习在这个场景中也是有应用的，现在用的比较多的是DQN，全称叫做Deep Q-Network。
人工智能技术经历6年的快速发展，重新定义了很多行业的用户体验，而这仅是开始。...随着5G商用大规模落地，以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及，基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能，仍有非常大的发展空间，亟待我们快速理解移动端深度学习的原理，掌握如何将其应用到实际业务中...在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。 一种是完全运行在移动端，这种方式的优点显而易见，那就是体验好。...使用深度学习技术实现的风格化滤镜效果非常魔幻。例如，Philm这款App就可以提供非常出色的体验，它使用了深度学习技术，有不少风格化滤镜效果，下面第一张图是原图，第二张是增加滤镜效果之后的图。...▊ 在服务器端和移动端应用深度学习技术的难点对比 通过对比服务器端的情况，更容易呈现移动端应用深度学习技术的难点，对比如下表所示。
导读：人工智能始于思想实验，深入了解AI和深度学习的历史，并了解它们为什么现在取得快速的发展。...深度学习（DL）和人工智能（AI）已经不再是科幻小说中遥不可及的目标，目前已成为了互联网和大数据等领域的前沿研究内容。...此外，层出不穷的丰富数据也使得深度学习成为了现实。 相关内容分成四个部分，主要深入探索深度学习、数据库的选择以及相关实际商业应用问题等。...在今天的第I部分内容中，主要是讲解人工智能的历史以及它现在高速发展的原因； 在第II部分内容中，将讨论一下人工智能、机器学习和深度学习之间的区别； 在第III部分内容中，将深入研究深度学习以及在为新项目选择数据库时需要评估的关键事项...； 在第IV部分内容中，将讨论深度学习为何使用MongoDB，并提供相关使用实例； 由于本文内容是第I部分内容，主要介绍人工智能的历史。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它是机器学习的一个子集，专注于构建和训练神经网络。深度学习算法试图模拟人脑的工作原理，从大量原始数据中学习复杂的特征和模式。...深度学习的“深度”一词来源于这些网络的层数。深度神经网络可以自动从数据中学习特征表示，无需手动设计特征提取器。...深度学习的发展得益于以下几个关键因素： 大量数据：深度学习需要大量的训练数据来学习模式和特征。随着互联网的普及，我们可以轻易地获取大量的图像、文本、声音等数据，为深度学习的发展提供了燃料。...这些创新使得深度学习在许多任务上取得了显著的性能提升。 以下是几个深度学习在实际应用中的例子： 计算机视觉 计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，涵盖了图像识别、目标检测和跟踪等多个子领域。...自然语言处理 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的另一个重要应用，涉及对人类语言的理解和生成。深度学习在NLP领域的应用包括机器翻译、文本摘要、情感分析等。
深度学习算法是人工智能的前沿，也是自主驾驶的主要组成部分之一。...但尽管深度学习近年来推动了人工智能领域的发展，但它本身及其基础技术，如深神经网络，仍面临着一些根本性的问题，使它们无法复制人脑的一些最基本的功能。...当前的深度学习系统“犯了愚蠢的错误”，并且“对分布的变化不太可靠”，这是当前人工智能系统的主要关注点之一。神经网络容易受到对抗性例子的影响，数据的扰动会导致人工智能系统以不稳定的方式工作。...深度学习已经创造了许多有用的system 1应用程序，特别是在计算机视觉领域。如今，人工智能算法执行图像分类、目标检测和面部识别等任务，其准确度往往超过人类。...因果关系是当前机器学习系统的一个主要缺点，其核心是寻找和匹配数据中的模式。Bengio相信，拥有能够组合和操作这些命名对象和语义变量的深度学习系统，将实现具有因果结构的人工智能。
提到人工智能，很多工程师就会想到机器学习、神经网络或者深度学习。这几个概念有一定的区别，也有一定的关系。...深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联外，还能自动从数据中提取更加复杂的特征，学习更加复杂的特征表达。...这里引用维基百科对深度学习的精确定义“一类通过多层非线性变化对高复杂性数据建模算法的合集”。...因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法，所以在实践中基本上可以认为深度学习就是深层神经网络的代名词。从维基百科给出的定义可以看出，深度学习有两个非常重要的特征：多层和非线性。 ?...所以，人工智能是追求目标，机器学习是实现手段，神经网络、深度学习都只是其中一种方法。 ?
的确，过去一年的时间里，深度学习正在改变越来越多的人工智能领域。...深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器学习算法，可能会让机器学习算法变成过去时，因为深度学习算法还远远不是饱和状态。...这很可能让很多机器学习算法接近出局的边缘。 那么，2016 年是否能看作深度学习正式统治人工智能的一年？如果是这样，我们又能为此做好什么准备？...新智元整理了业内人士关于 2016 年的深度学习技术展望，以及 2015 年深度学习最流行的 10 大框架。 深度学习十大技术展望 ?...但是深度学习的门槛还是非常高，尤其对于互联网安全公司来说，他们其实并不使用人工智能工具（只有很少的解决方案使用了传统的机器学习技术）。所以深度学习要在安全领域得到大规模应用，还会经过很多年的时间。
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