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關(guān)于深度學(xué)習(xí)問題的解答
2019-05-10
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深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中的一個分支，而機器學(xué)習(xí)又是人工智能的核心?？梢砸姷?，深度學(xué)習(xí)是十分重要的學(xué)科。關(guān)于深度學(xué)習(xí)的問題有很多，問題越多，說明我們越愛思考和發(fā)現(xiàn)問題，如果把這些問題都解決了，這無疑是對我們學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)一個非常好的提升。在這篇文章我們來好后給大家介紹一下深度學(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)。

我們在這篇文章中給大家介紹了3個有關(guān)深度學(xué)習(xí)的問答，通過這些問答我們對深度學(xué)習(xí)有了一個更深入的了解。當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)還有很多需要我們了解的知識，我們還要努力學(xué)習(xí)，集思廣益，讓自己更加出類拔萃。

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