深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)【4854】深度學(xué)習(xí)（〔美〕特倫斯·謝諾夫斯基著，姜悅兵譯，中信出版社，35萬字，2019年2月第1版，88元）

△18部分：機(jī)器學(xué)習(xí)的崛起；人工智能的重生；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黎明；大腦式的計(jì)算；洞察視覺系統(tǒng)；語音識(shí)別的突破；霍普霏爾德網(wǎng)絡(luò)和玻爾茲曼機(jī)；反向傳播算法；卷積學(xué)習(xí)；獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)習(xí)；火爆的NIPS；智能時(shí)代；算法驅(qū)動(dòng)；芯片崛起；信息科學(xué)；生命與意識(shí)；進(jìn)化的力量；深度智能。

〇全球科技巨頭紛紛擁抱深度學(xué)習(xí)、自動(dòng)駕駛、AI醫(yī)療、語音識(shí)別、圖像識(shí)別、智能翻譯等，背后都是深度學(xué)習(xí)在神奇的作用。深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)人工智能從一個(gè)概念，到如今實(shí)現(xiàn)應(yīng)用爆發(fā)的主流技術(shù)。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)，不再被動(dòng)按照指令運(yùn)轉(zhuǎn)，而是像自然進(jìn)化的生命那樣，開始自主地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

〇人工智能是科技王冠上的鉆石，而深度學(xué)習(xí)代表了其中一個(gè)承上啟下的重要階段。這本書有助于人們心目中更加清晰準(zhǔn)確地繪制人工智能的未來圖景。

〇《學(xué)習(xí)之道》。

〇深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它根植于數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)。

〇新教育體系：每個(gè)人都需要終身學(xué)習(xí)。

〇普京：“人工智能是未來，不僅對(duì)俄羅斯來說是這樣，對(duì)全人類也是一樣。它帶來了巨大的機(jī)會(huì)，但也會(huì)帶來難以預(yù)測(cè)的威脅。無論誰成為這個(gè)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，都將統(tǒng)治全世界”。

〇生命的一個(gè)重要特征，是細(xì)胞的自我復(fù)制能力。

〇人工智能擁有媲美人類大腦的操作系統(tǒng)。

〇每個(gè)物種都有智能。

（2020年7月25日夜11:40閱畢）

深度學(xué)習(xí)是什么 深度學(xué)習(xí)的意思是什么1、深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，DL）是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個(gè)數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣，通過合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理，就像人們識(shí)別物體標(biāo)注圖片一樣。

2、深度學(xué)習(xí)是從機(jī)器學(xué)習(xí)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展出來的新領(lǐng)域。早期所謂的“深度”是指超過一層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，其內(nèi)涵已經(jīng)超出了傳統(tǒng)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，甚至機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇，逐漸朝著人工智能的方向快速發(fā)展。

深度學(xué)習(xí)是什么？婡深臫度學(xué)頭習(xí)筿是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個(gè)性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽和思考等人類的活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。
背景介紹
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一門專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能的學(xué)科。
1959年美國(guó)的塞繆爾（Samuel)設(shè)計(jì)了一個(gè)下棋程序，這個(gè)程序具有學(xué)習(xí)能力，它可以在不斷地對(duì)弈中改善自己的棋藝。4年后，這個(gè)程序戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人。
又過了3年，這個(gè)程序戰(zhàn)勝了美國(guó)一個(gè)保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個(gè)程序向人們展示了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，提出了許多令人深思的社會(huì)問題與哲學(xué)問題。

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