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[人工智能]神经学习与深度学习1

深度学习改变了传统互联网行业,例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们,从获得更好的健康关注。

接下来的十年中,我认为我们所有人都有机会创造一个惊人的世界和社会,这就是AI(人工智能)的力量。

我认为AI是最新的电力,大约在一百年前,我们社会的电气化改变了每个主要行业,从交通运输行业到制造业、医疗保健、通讯等方面,我认为如今我们见到了AI明显的令人惊讶的能量,带来了同样巨大的转变。显然,AI的各个分支中,发展的最为迅速的就是深度学习。因此现在,深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技巧。

深度学习用于AI在医疗医学领域也有很大的作用。例如通过卷积神经网络,用于图像识别,从而达到辅助人们更好地诊断病灶的目的。

在这里插入图片描述

例如上图,我们可以CNN卷积神经网络结构对各个目标序列进行锻炼,从而达到最终识别某一个特定图像的效果。

多亏数字化社会的来临,现在的数据量都非常巨大,我们花了很多时间活动在这些数字的领域,比如在电脑网站上、在手机软件上以及其它数字化的服务,它们都能创建数据,同时便宜的相机被配置到移动电话,还有加速仪及各类各样的传感器,同时在物联网领域我们也收集到了越来越多的数据。仅仅在过去的20年里对于很多应用,我们便收集到了大量的数据,远超过机器学习算法能够高效发挥它们优势的规模。

假设深度学习要处理的信息是“水流”,而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口,网络的出口也是若干管道开口。这个水管网络有许多层,每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要,水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。对复杂任务来说,调节阀的总数可以成千上万甚至更多。水管网络中,每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来,组成一个从前到后,逐层完全连通的水流系统。

我们预先在水管网络的每个出口都插一块字牌,对应于每一个我们想让计算机认识的汉字。这时,因为输入的是“田”这个汉字,等水流流过整个水管网络,计算机就会跑到管道出口位置去看一看,是不是标记由“田”字的管道出口流出来的水流最多。如果是这样,就说明这个管道网络符合要求。如果不是这样,就调节水管网络里的每一个流量调节阀,让“田”字出口“流出”的水最多。

这下,计算机要忙一阵了,要调节那么多阀门!好在计算机的速度快,暴力的计算加上算法的优化,总是可以很快给出一个解决方案,调好所有阀门,让出口处的流量符合要求。
?

?我们可以通过输入一张图片,经过深度学习网络的处理,就可以识别输入的信息是1or0,从而达到识别猫狗的目的。

深度学习大致就是这么一个用人类的数学知识与计算机算法构建起来的整体架构,再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调节内部参数,尽可能逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式。

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加:2021-10-16 19:38:58  更:2021-10-16 19:40:32 
 
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