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探索深度学习:意义、示例和应用

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发表于 2023-11-8 15:08:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
这篇文章旨在了解深度学习(机器学习的“最深”分支) :它是如何工作的、它在日常生活中的应用以及它在人工智能领域提供的机会。 深度学习是什么意思? 深度学习( Deep Learning) ,意大利语叫深度学习,是机器学习最先进的分支。它是一组基于不同层组织的人工神经网络的技术:每一层计算下一层的值,以便以越来越完整的方式处理信息。 有了足够多的数据,系统就能够学习正确的表示并解决机器学习问题,而无需像传统机器学习技术那样进行数据预处理。 换句话说,深度学习是一种学习技术,将人工神经网络暴露于大量数据中,以便它们能够学习执行任务。 深度学习如何运作? 尽管深度学习技术是“技术上的新技术”,但其根源可追溯至过去,更准确地说是在人工神经网络领域。

多层人工神经网络早在 20 世纪 80 年代就已开始研究,但直到最近十年才 香港手机号码列表 能够在广泛的应用中展示其有用性。 深度学习的成功是由于一些因素有助于填补一些过去无法达到预期结果的领域的空白(例如缺乏足够的数据和足够的计算能力),例如: 可用数据的增加,目前已达到非常高的数量; 基于GPU (图形处理单元)的高性能并行计算系统的开发; 优化神经网络的训练方法,使它们能够更好地解决过去阻碍研究人员获得有意义结果的问题。 因此,深度学习是人工智能领域成功的主要来源之一。得益于能够自动分析图像、视频、音频或时间序列等数据的人工神经网络,该领域正在经历多年的快速进步,甚至在许多情况下超越了人类的表现。 了解深度学习神经网络如何识别图像的内容 深度学习和机器学习有什么区别? 深度学习与机器学习没有什么不同。如前所述,深度学习是更广泛的机器学习(或机器学习)方法家族的一部分。






机器学习是现代社会许多方面的基础:从网络搜索到社交网络上的内容过滤,再到电子商务网站上的推荐。最近,它在相机和智能手机等消费电子产品中也越来越普遍。机器学习系统可以实现以下功能: 识别图像中的物体; 将语音转录为文本; 选择在线用户的兴趣; 定义与其搜索最相关的结果。 正是在这些应用中使用了深度学习技术。 深度学习在人工智能领域的常见应用有哪些? 就深度学习技术的应用领域而言,我们可以列出一些主要的领域: 图像分类(请参阅有关计算机视觉的更多信息); 语言识别和处理(请参阅自然语言处理的更多信息); 自动驾驶(例如交通标志识别、行人检测); 媒体和娱乐(例如实时翻译、视频字幕); 安全(例如视频监控、面部识别) 医学诊断(例如癌细胞或药物的检测)。 这些解决方案不仅促进了人工智能的总体发展,而且还促进了一些成功商业解决方案的开发。 “强化”深度学习 深度学习算法还在强化学习(强化学习,后者旨在评估系统性能)中的顺序决策问题领域找到了应用。 这带来了成功的结果,比如谷歌 Deepmind开发的AlphaGo,这款软件能够在 2016 年击败世界围棋冠军,比专家的预测提前了几年。另一方面,较新的DeepNash多智能体系统已经学会了玩“Stratego”,这是一种比 AlphaGo 更复杂的游戏。

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