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深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)（一）
2019-02-20
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在人工智能中，深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)都是十分重要的內(nèi)容。熟知這兩種知識是學(xué)習(xí)人工智能的前提條件。人工智能在不斷地發(fā)展，深度學(xué)習(xí)也在某種程度上取得了很大的進(jìn)步。在這篇文章中我們會(huì)詳細(xì)給大家介紹一下深度學(xué)習(xí)模型改變的方向，以及改進(jìn)以后有什么突出的特點(diǎn)。希望能夠幫助到大家。


其實(shí)深度學(xué)習(xí)涉及到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程原理和實(shí)踐，而深度學(xué)習(xí)也有很多基本元素，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識涉及到了很多分支，比如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度殘差網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、對抗學(xué)習(xí)等等。


首先我們說一下前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其實(shí)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一般分為：反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那么這個(gè)最樸素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入工程訓(xùn)練，需要經(jīng)過什么環(huán)節(jié)呢？其實(shí)這個(gè)最樸素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)經(jīng)過三個(gè)環(huán)節(jié)，第一環(huán)節(jié)就是準(zhǔn)備樣本（這些樣本可以是文本、圖片、音頻以及音視頻結(jié)合等訓(xùn)練樣本）。第二個(gè)環(huán)節(jié)就是清洗處理（這一環(huán)節(jié)的目的是幫助網(wǎng)絡(luò)更高效、準(zhǔn)確分類）。第三個(gè)環(huán)節(jié)就是正式訓(xùn)練（這個(gè)環(huán)節(jié)的主要目的就是將訓(xùn)練樣本代入訓(xùn)練模型中）。


在上面三個(gè)環(huán)節(jié)中，正式訓(xùn)練的時(shí)候，訓(xùn)練過程不斷迭代得到最適合的模型，為了得出這個(gè)適合的模型，深度學(xué)習(xí)中有梯度下降法來獲得相關(guān)參數(shù)。再進(jìn)一步，由于梯度下降法訓(xùn)練時(shí)候要?jiǎng)佑帽容^重的樣本訓(xùn)練，后來又出現(xiàn)了隨機(jī)梯度下降法，也就是隨機(jī)抽樣而不是全部樣本進(jìn)行處理，來獲得相對較好的相關(guān)參數(shù)。


當(dāng)然，需要提醒大家的是，從梯度下降法到隨機(jī)梯度下降，這樣的思維轉(zhuǎn)化，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域是非常常見的。深度學(xué)習(xí)面向萬級以上的海量樣本，如何使訓(xùn)練由相對重的模式變成比較輕的模式，從總體到隨機(jī)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(quán)衡。


在這篇文章中我們給大家介紹了最樸素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識，也就是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識。通過對這些知識的了解，我們知道深度學(xué)習(xí)知識確實(shí)很有深度。所以，在后面的文章中我們會(huì)繼續(xù)為大家介紹出更多有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識，來幫助大家加深對深度學(xué)習(xí)的了解。

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