
很多人對于深度學(xué)習(xí)有很多的問題,其實這說明深度學(xué)習(xí)的關(guān)注度還是很高的。深度學(xué)習(xí)是為人工智能服務(wù)的,因此深度學(xué)習(xí)這種算法越來越受大家的關(guān)注。在這篇文章中我們就給大家解答一下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的問題,希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?
1.為什么構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型需要使用GPU?
在深度學(xué)習(xí)中,深度學(xué)習(xí)模型有兩個主要的操作,也就是前向傳遞和后向傳遞。前向傳遞將輸入數(shù)據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后生成輸出;后向傳遞根據(jù)前向傳遞得到的誤差來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。在矩陣中,我們知道計算矩陣就是第一個數(shù)組的行與第二個數(shù)組的列元素分別相乘。因此,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,我們可以將第一個矩陣視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,第二個矩陣可以視為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。這似乎是一個簡單的任務(wù)。但是數(shù)據(jù)有很多,如果我們用傳統(tǒng)的方法,訓(xùn)練這種系統(tǒng)需要幾年的時間。如果使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算密集部分由多個矩陣乘法組成。那么如何才能更快?我們可以簡單地通過同時執(zhí)行所有操作,而不是一個接一個地執(zhí)行。這就是為什么我們要使用GPU而不是CPU來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原因。
2.何時應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
首先,深度學(xué)習(xí)模型需要清晰且豐富的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。對于圖像處理等復(fù)雜問題使用深度學(xué)習(xí)需要很謹(jǐn)慎。深度學(xué)習(xí)算法屬于表示學(xué)習(xí)算法。這些算法將復(fù)雜問題分解為更簡單的形式以便理解。對于傳統(tǒng)的算法來說,這將更困難。硬件要求對于運行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也至關(guān)重要。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很久以前就被發(fā)現(xiàn)了,但近年來得以成功實現(xiàn),硬件資源更加強(qiáng)大也是其主要原因。
3.是否需要大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型?
其實我們確實需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,但也可以通過遷移學(xué)習(xí)來克服數(shù)據(jù)量不大這一障礙。即使數(shù)據(jù)量不大,針對特定任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型也可以重用于同一個域中的不同問題,這種技術(shù)被稱為遷移學(xué)習(xí)。
相信大家看了這篇文章以后對深度學(xué)習(xí)有所理解了吧?大家在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的時候一定要意識到一件事情,那就是深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支,想學(xué)好人工智能一定不能忽視了對深度學(xué)習(xí)的掌握和熟知。
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