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首頁精彩閱讀六問六答幫你了解人工智能（三）
六問六答幫你了解人工智能（三）
2019-02-12
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我們在上一篇文章中給大家介紹了大數(shù)據(jù)是如何幫助人工智能的這一個問題，由此可見人工智能是離不開大數(shù)據(jù)的。當然，這些能夠幫助我們對人工智能有了進一步的了解，下面我們繼續(xù)給大家介紹人工智能相關的問題。


我們在這篇文章給大家介紹的問題就是：深度學習的深是什么？而深度學習的淺層次東西是什么呢？一般來說，深度學習的核心理論還是基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡的堆疊，核心技術本身并無新意，科學家對深度學習也只是做了有限的改造和提升。另外，偉大的東西往往很簡單，所以說，深度學習是一種樸素、簡單、優(yōu)美而有效的方法。通過構建網(wǎng)絡結構，如果出現(xiàn)性能不夠的情況，那么加層來湊的樸素思想，這種標準化、易用性的處理架構，極大降低了機器學習的難度，當然最關鍵還是應用效果。從這個角度理解，深度學習并無深意，只是對傳統(tǒng)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡做了少量改造。所以這就是深度學習淺層次的東西。


而深度學習總的深是什么呢？深度學習絕不只是幾個具體算法、模型那么簡單，而是一種仿人腦多層異構神經(jīng)元連接網(wǎng)絡的機器學習思想、方法論和技術框架，這種框架可能會從傳統(tǒng)機器學習學科中分離出來，傳統(tǒng)淺層學習模型的深度化是一大研究趨勢。各類深度學習網(wǎng)絡的變異、進化、融合，結合GPU超級計算將是未來現(xiàn)實大數(shù)據(jù)條件下大規(guī)模機器學習的重要方向，特別是海量多模態(tài)大數(shù)據(jù)條件下的機器學習，沒有深度架構只靠淺層學習，將無法支撐大數(shù)據(jù)條件下自動特征學習、模型的有效表達和記憶存儲。盡管深度學習的能力相比傳統(tǒng)機器學習技術很強，但和真正的人工智能目標相比，仍然缺乏諸多重要的能力，如復雜的邏輯推理、知識抽象、情感經(jīng)驗、記憶和表達等。不過深度學習發(fā)展現(xiàn)在還處于初級階段，能否真正實現(xiàn)類腦計算解碼還需要時日加以驗證。我們希望這些技術能夠盡快實現(xiàn)。


我們在這篇文章中給大家介紹的人工智能中的深度學習的知識，這些知識都能夠幫助我們更好地了解人工智能，在后面的文章中我們繼續(xù)給大家介紹人工智能的知識。

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