深度學習(Deep Learning)是機器學習的一種，而機器學習是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)途徑。

我們提供的服務(wù)有：成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站建設(shè)、微信公眾號開發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站認證、鄭州ssl等。為上千企事業(yè)單位解決了網(wǎng)站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務(wù)，是有科學管理、有技術(shù)的鄭州網(wǎng)站制作公司

目前大部分表現(xiàn)優(yōu)異的AI應(yīng)用都使用了深度學習技術(shù)，引領(lǐng)了第三次人工智能的浪潮。

一. 深度學習的概念

深度學習是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。

其屬于機器學習的范疇，可以說是在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的升級，約等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學習和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

二. 深度學習的優(yōu)缺點

傳統(tǒng)機器學習的特征提取主要依賴于人工，針對特定簡單任務(wù)的時候人工提取特征會簡單有效，但是并不能通用。深度學習的特征提取并不依靠人工，而是機器自動提取的。

☆深度學習的主要優(yōu)點如下：

優(yōu)點1：學習能力強

從結(jié)果來看，深度學習具備很強的學習能力，表現(xiàn)非常好。

優(yōu)點2：覆蓋范圍廣，適應(yīng)性好

深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數(shù)，所以能解決很復(fù)雜的問題。

優(yōu)點3：數(shù)據(jù)驅(qū)動，上限高

深度學習高度依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，它的表現(xiàn)就越好。在圖像識別、面部識別、NLP 等領(lǐng)域表現(xiàn)尤為突出。

優(yōu)點4：可移植性好

由于深度學習的優(yōu)異表現(xiàn)，很多框架都可以使用，例如 TensorFlow、Pytorch。這些框架可以兼容很多平臺。

☆深度學習也是有缺點的：

缺點1：計算量大，便攜性差

深度學習需要大量的數(shù)據(jù)與算力，所以成本很高。而且現(xiàn)在很多應(yīng)用還不適合在移動設(shè)備上使用。目前已經(jīng)有很多公司和團隊在研發(fā)針對便攜設(shè)備的芯片。

缺點2：硬件需求高

深度學習對算力要求很高，普通的CPU已經(jīng)無法滿足深度學習的要求。

缺點3：模型設(shè)計復(fù)雜

深度學習的模型設(shè)計非常復(fù)雜，需要投入大量的人力物力和時間來開發(fā)新的算法和模型。大部分人只能使用現(xiàn)成的模型。

缺點4：沒有”人性”，容易存在偏見

由于深度學習依賴數(shù)據(jù)，并且可解釋性不高。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)不平衡的情況下會出現(xiàn)性別歧視、種族歧視等問題。

三. 3種典型的深度學習算法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是3種典型的深度學習算法。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學習的代表算法之一。

CNN在圖像處理方面十分有優(yōu)勢，目前在圖像分類檢索、目標定位檢測、目標分割、人臉識別、骨骼識別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類以序列數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節(jié)點(循環(huán)單元)按鏈式連接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

在深度學習領(lǐng)域，RNN是一種能有效處理序列數(shù)據(jù)的算法。在文本生成、語音識別、機器翻譯、生成圖像描述、視頻標記等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)是一種深度學習模型，是最近兩年十分熱門的一種無監(jiān)督學習算法。

GAN可以生成出非常逼真的照片、圖像甚至視頻，在生成圖像數(shù)據(jù)集、生成人臉照片、圖像到圖像的轉(zhuǎn)換、文字到圖像的轉(zhuǎn)換、圖片編輯、圖片修復(fù)等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

文章名稱：一文看懂AI深度學習丨曼孚科技
文章位置：http://jinyejixie.com/article10/gdpego.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供Google、虛擬主機、小程序開發(fā)、動態(tài)網(wǎng)站、微信公眾號、企業(yè)建站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)