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首頁(yè)精彩閱讀關(guān)于深度學(xué)習(xí)問(wèn)題的解答
關(guān)于深度學(xué)習(xí)問(wèn)題的解答
2019-05-10
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深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)分支，而機(jī)器學(xué)習(xí)又是人工智能的核心。可以見(jiàn)得，深度學(xué)習(xí)是十分重要的學(xué)科。關(guān)于深度學(xué)習(xí)的問(wèn)題有很多，問(wèn)題越多，說(shuō)明我們?cè)綈?ài)思考和發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，如果把這些問(wèn)題都解決了，這無(wú)疑是對(duì)我們學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)一個(gè)非常好的提升。在這篇文章我們來(lái)好后給大家介紹一下深度學(xué)習(xí)的問(wèn)題，希望這篇文章能夠給大家?guī)?lái)幫助。

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(gè)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(guò)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(lái)更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。在矩陣中，我們知道計(jì)算矩陣就是第一個(gè)數(shù)組的行與第二個(gè)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(gè)矩陣視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，第二個(gè)矩陣可以視為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。這似乎是一個(gè)簡(jiǎn)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(shí)間。

如果使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算密集部分由多個(gè)矩陣乘法組成。那么如何才能更快？我們可以簡(jiǎn)單地通過(guò)同時(shí)執(zhí)行所有操作，而不是一個(gè)接一個(gè)地執(zhí)行。這就是為什么我們要使用GPU而不是CPU來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原因。

2.何時(shí)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(lái)訓(xùn)練。對(duì)于圖像處理等復(fù)雜問(wèn)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(wèn)題分解為更簡(jiǎn)單的形式以便理解。對(duì)于傳統(tǒng)的算法來(lái)說(shuō)，這將更困難。硬件要求對(duì)于運(yùn)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(lái)得以成功實(shí)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(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型？

其實(shí)我們確實(shí)需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，但也可以通過(guò)遷移學(xué)習(xí)來(lái)克服數(shù)據(jù)量不大這一障礙。即使數(shù)據(jù)量不大，針對(duì)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(gè)域中的不同問(wèn)題，這種技術(shù)被稱(chēng)為遷移學(xué)習(xí)。

我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了3個(gè)有關(guān)深度學(xué)習(xí)的問(wèn)答，通過(guò)這些問(wèn)答我們對(duì)深度學(xué)習(xí)有了一個(gè)更深入的了解。當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)還有很多需要我們了解的知識(shí)，我們還要努力學(xué)習(xí)，集思廣益，讓自己更加出類(lèi)拔萃。

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