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首頁精彩閱讀深度學習如何改進（一）
深度學習如何改進（一）
2019-02-20
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在人工智能中，深度學習和機器學習都是十分重要的內容。熟知這兩種知識是學習人工智能的前提條件。人工智能在不斷地發(fā)展，深度學習也在某種程度上取得了很大的進步。在這篇文章中我們會詳細給大家介紹一下深度學習模型改變的方向，以及改進以后有什么突出的特點。希望能夠幫助到大家。


其實深度學習涉及到了神經網絡的工程原理和實踐，而深度學習也有很多基本元素，神經網絡的知識涉及到了很多分支，比如前饋神經網絡、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、深度殘差網絡、強化學習、對抗學習等等。


首先我們說一下前饋神經網絡。其實前饋神經網絡是深度學習中最簡單的神經網絡，一般分為：反向傳播神經網絡和徑向基函數神經網絡。那么這個最樸素的神經網絡進入工程訓練，需要經過什么環(huán)節(jié)呢？其實這個最樸素的神經網絡會經過三個環(huán)節(jié)，第一環(huán)節(jié)就是準備樣本（這些樣本可以是文本、圖片、音頻以及音視頻結合等訓練樣本）。第二個環(huán)節(jié)就是清洗處理（這一環(huán)節(jié)的目的是幫助網絡更高效、準確分類）。第三個環(huán)節(jié)就是正式訓練（這個環(huán)節(jié)的主要目的就是將訓練樣本代入訓練模型中）。


在上面三個環(huán)節(jié)中，正式訓練的時候，訓練過程不斷迭代得到最適合的模型，為了得出這個適合的模型，深度學習中有梯度下降法來獲得相關參數。再進一步，由于梯度下降法訓練時候要動用比較重的樣本訓練，后來又出現了隨機梯度下降法，也就是隨機抽樣而不是全部樣本進行處理，來獲得相對較好的相關參數。


當然，需要提醒大家的是，從梯度下降法到隨機梯度下降，這樣的思維轉化，在深度學習領域是非常常見的。深度學習面向萬級以上的海量樣本，如何使訓練由相對重的模式變成比較輕的模式，從總體到隨機抽樣，是一種解決方案核心就是在無限成本取得最優(yōu)到有限成本取得次優(yōu)之間權衡。


在這篇文章中我們給大家介紹了最樸素的神經網絡的知識，也就是前饋神經網絡的知識。通過對這些知識的了解，我們知道深度學習知識確實很有深度。所以，在后面的文章中我們會繼續(xù)為大家介紹出更多有關神經網絡的知識，來幫助大家加深對深度學習的了解。

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