深度學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)1：學(xué)習(xí)能力強(qiáng)從結(jié)果來(lái)看，深度學(xué)習(xí)的表現(xiàn)非常好，他的學(xué)習(xí)能力非常強(qiáng)。優(yōu)點(diǎn)2：覆蓋范圍廣，適應(yīng)性好深度學(xué)習(xí)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(diǎn)3：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，上限高深度學(xué)習(xí)高度依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，他的表現(xiàn)就越好。在圖像識(shí)別、面部識(shí)別、NLP等部分任務(wù)甚至已經(jīng)超過(guò)了人類的表現(xiàn)。同時(shí)還可以通過(guò)調(diào)參進(jìn)一步提高他的上限。優(yōu)點(diǎn)4：可移植性好由于深度學(xué)習(xí)的優(yōu)異表現(xiàn)，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。這些框架可以兼容很多平臺(tái)。缺點(diǎn)1：計(jì)算量大，便攜性差深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)很大量的算力，所以成本很高。并且現(xiàn)在很多應(yīng)用還不適合在移動(dòng)設(shè)備上使用。目前已經(jīng)有很多公司和團(tuán)隊(duì)在研發(fā)針對(duì)便攜設(shè)備的芯片。這個(gè)問題未來(lái)會(huì)得到解決。缺點(diǎn)2：硬件需求高深度學(xué)習(xí)對(duì)算力要求很高，普通的CPU已經(jīng)無(wú)法滿足深度學(xué)習(xí)的要求。主流的算力都是使用GPU和TPU，所以對(duì)于硬件的要求很高，成本也很高。缺點(diǎn)3：模型設(shè)計(jì)復(fù)雜深度學(xué)習(xí)的模型設(shè)計(jì)非常復(fù)雜，需要投入大量的人力物力和時(shí)間來(lái)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(diǎn)4：沒有”人性”，容易存在偏見由于深度學(xué)習(xí)依賴數(shù)據(jù)。 人工智能應(yīng)用培訓(xùn)-成都深度智谷。天津深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)學(xué)習(xí)心得體會(huì)

    值得注意的是，在以上兩個(gè)例子中，我們都不需要收集真實(shí)世界中的數(shù)據(jù)，也不需要系統(tǒng)地提取這些數(shù)據(jù)的特征。只要有充足的時(shí)間，我們的常識(shí)與編程技巧已經(jīng)足夠讓我們完成任務(wù)。與此同時(shí)，我們很容易就能找到一些連世界上比較好的程序員也無(wú)法*用編程技巧解決的簡(jiǎn)單問題。例如，假設(shè)我們想要編寫一個(gè)判定一張圖像中有沒有貓的程序。這件事聽起來(lái)好像很簡(jiǎn)單，對(duì)不對(duì)？程序只需要對(duì)每張輸入圖像輸出“真”（表示有貓）或者“假”（表示無(wú)貓）即可。但令人驚訝的是，即使是世界上相當(dāng)***的計(jì)算機(jī)科學(xué)家和程序員也不懂如何編寫這樣的程序。我們?cè)搹哪睦锶胧帜?？我們先進(jìn)一步簡(jiǎn)化這個(gè)問題：若假設(shè)所有圖像的高和寬都是同樣的400像素大小，一個(gè)像素由紅綠藍(lán)三個(gè)值構(gòu)成，那么一張圖像就由近50萬(wàn)個(gè)數(shù)值表示。那么哪些數(shù)值隱藏著我們需要的信息呢？是所有數(shù)值的平均數(shù)，還是四個(gè)角的數(shù)值，抑或是圖像中的某一個(gè)特別的點(diǎn)？事實(shí)上，要想解讀圖像中的內(nèi)容，需要尋找**在結(jié)合成千上萬(wàn)的數(shù)值時(shí)才會(huì)出現(xiàn)的特征，如邊緣、質(zhì)地、形狀、眼睛、鼻子等，**終才能判斷圖像中是否有貓。 遼寧高中數(shù)學(xué)有關(guān)深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)體會(huì)性價(jià)比高的人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)就選深度人工智能學(xué)院。

    除端到端的訓(xùn)練以外，我們也正在經(jīng)歷從含參數(shù)統(tǒng)計(jì)模型轉(zhuǎn)向完全無(wú)參數(shù)的模型。當(dāng)數(shù)據(jù)非常稀缺時(shí)，我們需要通過(guò)簡(jiǎn)化對(duì)現(xiàn)實(shí)的假設(shè)來(lái)得到實(shí)用的模型。當(dāng)數(shù)據(jù)充足時(shí)，我們就可以用能更好地?cái)M合現(xiàn)實(shí)的無(wú)參數(shù)模型來(lái)替代這些含參數(shù)模型。這也使我們可以得到更精確的模型，盡管需要**一些可解釋性。相對(duì)其它經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)方法而言，深度學(xué)習(xí)的不同在于：對(duì)非比較好解的包容、對(duì)非凸非線性優(yōu)化的使用，以及勇于嘗試沒有被證明過(guò)的方法。這種在處理統(tǒng)計(jì)問題上的新經(jīng)驗(yàn)主義吸引了大量人才的涌入，使得大量實(shí)際問題有了更好的解決方案。盡管大部分情況下需要為深度學(xué)習(xí)修改甚至重新發(fā)明已經(jīng)存在數(shù)十年的工具，但是這***是一件非常有意義并令人興奮的事。***，深度學(xué)習(xí)社區(qū)長(zhǎng)期以來(lái)以在學(xué)術(shù)界和企業(yè)之間分享工具而自豪，并開源了許多***的軟件庫(kù)、統(tǒng)計(jì)模型和預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。正是本著開放開源的精神，本書的內(nèi)容和基于它的教學(xué)視頻可以自由下載和隨意分享。我們致力于為所有人降低學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的門檻，并希望大家從中獲益。

    為了克服兩種方法的缺點(diǎn)，現(xiàn)在一般采用的是一種折中手段，mini-batchgradientdecent，小批的梯度下降，這種方法把數(shù)據(jù)分為若干個(gè)批，按批來(lái)更新參數(shù)，這樣，一個(gè)批中的一組數(shù)據(jù)共同決定了本次梯度的方向，下降起來(lái)就不容易跑偏，減少了隨機(jī)性。另一方面因?yàn)榕臉颖緮?shù)與整個(gè)數(shù)據(jù)集相比小了很多，計(jì)算量也不是很大。基本上現(xiàn)在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以深度學(xué)習(xí)框架的函數(shù)中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)batch_size，就是指這個(gè)。關(guān)于如何將訓(xùn)練樣本轉(zhuǎn)換從batch_size的格式可以參考訓(xùn)練樣本的batch_size數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。iterationsiterations（迭代）：每一次迭代都是一次權(quán)重更新，每一次權(quán)重更新需要batch_size個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行Forward運(yùn)算得到損失函數(shù)，再BP算法更新參數(shù)。1個(gè)iteration等于使用batchsize個(gè)樣本訓(xùn)練一次。epochsepochs被定義為向前和向后傳播中所有批次的單次訓(xùn)練迭代。這意味著1個(gè)周期是整個(gè)輸入數(shù)據(jù)的單次向前和向后傳遞。簡(jiǎn)單說(shuō)，epochs指的就是訓(xùn)練過(guò)程中數(shù)據(jù)將被“輪”多少次，就這樣。舉個(gè)例子訓(xùn)練集有1000個(gè)樣本，batchsize=10，那么：訓(xùn)練完整個(gè)樣本集需要：100次iteration，1次epoch。 人工智能課程內(nèi)容-成都深度智谷。

    典型的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneuralnetwork)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stackedauto-encodernetwork)模型等，下面對(duì)這些模型進(jìn)行描述。[5]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練出現(xiàn)之前，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常困難，而其中一個(gè)特例是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)啟發(fā)而產(chǎn)生。***個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型是在Fukushima(D的神經(jīng)認(rèn)知機(jī)中提出的，基于神經(jīng)元之間的局部連接和分層組織圖像轉(zhuǎn)換，將有相同參數(shù)的神經(jīng)元應(yīng)用于前一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同位置，得到一種平移不變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式。后來(lái)，LeCun等人在該思想的基礎(chǔ)上，用誤差梯度設(shè)計(jì)并訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在一些模式識(shí)別任務(wù)上得到優(yōu)越的性能。至今，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別系統(tǒng)是比較好的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)之一，尤其在手寫體字符識(shí)別任務(wù)上表現(xiàn)出非凡的性能。 深度人工智能學(xué)院以“傳播人工智能教育，培養(yǎng)人工智能人才”為己任，為中國(guó)科技發(fā)展加油！四川教師深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)心得體會(huì)

深度學(xué)習(xí)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-成都深度智谷。天津深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)學(xué)習(xí)心得體會(huì)

銷售資質(zhì)審批取消后，教育行業(yè)“百花齊放”，如何選擇一家靠譜的機(jī)構(gòu)成為眾多家庭的現(xiàn)實(shí)需求。日前，由廣東省服務(wù)協(xié)會(huì)主辦的“2019廣東省留學(xué)服務(wù)協(xié)會(huì)教育資源博覽會(huì)”在廣州舉行，行業(yè)人士呼吁廣大消費(fèi)者提高防范意識(shí)，警惕“特色服務(wù)”噱頭，選擇合法合規(guī)和專業(yè)的服務(wù)機(jī)構(gòu)。作為行業(yè)平臺(tái)，有限責(zé)任公司一直站在公正客觀的角度，對(duì)行業(yè)內(nèi)的相關(guān)不良事件進(jìn)行采訪與報(bào)道，多次邀請(qǐng)專業(yè)人士解讀相關(guān)政策，提醒**注意事項(xiàng)；并持續(xù)關(guān)注行業(yè)內(nèi)重要事件，為營(yíng)造良好的教育環(huán)境盡一份綿薄之力。面對(duì)教育政策新形勢(shì)的挑戰(zhàn)，主營(yíng)產(chǎn)品或服務(wù)教育產(chǎn)業(yè)按照創(chuàng)新提升、規(guī)范管理的總體要求，著眼規(guī)范，探索創(chuàng)新，不斷加快產(chǎn)業(yè)確定轉(zhuǎn)換，教材教輔主營(yíng)業(yè)務(wù)穩(wěn)步提升，教育多元產(chǎn)業(yè)和融合發(fā)展初顯成效，正在加快由教育產(chǎn)品提供商向教育綜合服務(wù)商轉(zhuǎn)變的步伐。很多家長(zhǎng)都希望送孩子成長(zhǎng)，因?yàn)檫@種服務(wù)型有較大的優(yōu)勢(shì)選擇，比如增強(qiáng)職業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力，除此以外獲得更好的教育、拓展更高的視野也是大家所關(guān)注的原因。當(dāng)然費(fèi)用也是一筆不小的開支，一般學(xué)生每人的花費(fèi)在20萬(wàn)-50萬(wàn)之間，高中和本科的費(fèi)用偏高，各家庭必須根據(jù)自己的實(shí)際情況，選擇適合自己學(xué)校。天津深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)學(xué)習(xí)心得體會(huì)

成都深度智谷科技有限公司一直專注于人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)；人工智能教育服務(wù)；云計(jì)算裝備技術(shù)服務(wù)；人工智能通用應(yīng)用系統(tǒng)；企業(yè)管理咨詢；技術(shù)服務(wù)、技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)交流、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)推廣；人工智能行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成服務(wù)；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)。，是一家教育培訓(xùn)的企業(yè)，擁有自己**的技術(shù)體系。一批專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的基礎(chǔ)，是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力。公司業(yè)務(wù)范圍主要包括：人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)等。公司奉行顧客至上、質(zhì)量為本的經(jīng)營(yíng)宗旨，深受客戶好評(píng)。一直以來(lái)公司堅(jiān)持以客戶為中心、人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)市場(chǎng)為導(dǎo)向，重信譽(yù)，保質(zhì)量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。