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首頁精彩閱讀深度了解深度學習（一）
深度了解深度學習（一）
2019-01-29
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現(xiàn)在人工智能是一個十分火熱的概念，但是大家知不知道，人工智能這個事物的運行離不開一個主要技術，那就是深度學習。近年來人工智能包括語音識別和機器視覺取得了巨大突破的主要原因就是深度學習。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下深度學習的知識，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?


首先我們給大家介紹一下什么是深度學習，其實計算機深度學習的方式與小孩認字的過程相似。一個小孩要想認識一個字，就需要反復看這個字的多個寫法，直到形成一個整體的印象，只要看的多了，下次見到這個字自然就認識了。而要教計算機認字，差不多也是同樣的道理。計算機也要先把每一個字的圖案反復看很多很多遍，然后，在計算機里總結出一個規(guī)律來，以后計算機再看到類似的圖案，只要符合之前總結的規(guī)律，計算機就能知道這圖案到底是什么字了。其實也就是計算機用來學習的反復看的圖片叫訓練數(shù)據集。在訓練數(shù)據集中，一類數(shù)據區(qū)別于另一類數(shù)據的不同方面的屬性或特質，這就是所謂的特征。計算機總結規(guī)律的過程，叫做建模。計算機總結出的規(guī)律，就是模型。而計算機通過反復看圖， 總結出規(guī)律，然后學會認字的過程，這就是機器學習，所以機器學習和人類學習還是有所差別的。


看到這里想必大家有一個疑問，那就是計算機是怎么總結出規(guī)律的呢？我們接著拿認字來說，傳統(tǒng)的機器學習會通過算法告訴計算機識別不同字的規(guī)律，這樣做的很大一個缺點就是如果增加字的種類，那就是失效了。如果要保證正確率那就需要引入其他判定條件。這樣才能夠保證其中的正確率，也能夠保證人工智能的準確率。自然界的很多事物是可以劃分為無限的，即使科學家想了很多映射函數(shù)，但是這種有限的規(guī)律本質上就很難適應無限的自然。解決這種問題的方法目前只有深度學習。


我們在這篇文章中簡單的給大家介紹了深度學習產生的背景，為了解決這些問題就需要深度學習來解決。我們在做人工智能的時候還是需要注意很多的問題，只有注意到這些我們的人工智能才能夠發(fā)揮更多的作用。

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