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深度學(xué)習(xí)技術(shù)，深度學(xué)習(xí)就業(yè)前景好嗎

來源：整理 時間：2024-12-10 07:58:14 編輯：智能門戶 手機版

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1，深度學(xué)習(xí)就業(yè)前景好嗎

就業(yè)前景不錯的，但是你得達(dá)到相應(yīng)的能力，目前基本招人的學(xué)歷也是比較好的。
還行

深度學(xué)習(xí)就業(yè)前景好嗎

2，深度學(xué)習(xí)在無人駕駛汽車上面的運用有哪些

深度學(xué)習(xí)將計算機得到的圖像進行理解。專業(yè)詞語叫圖像語義分割。區(qū)分出哪里是什么物體，物體的大致邊緣等。例如FCN全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于的物體分割技術(shù)也有一些，大致功能是一樣的。只是可以利用多幀圖像運動物體的視差進行額外的判斷。
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深度學(xué)習(xí)在無人駕駛汽車上面的運用有哪些

3，深度學(xué)習(xí)有哪些加快收斂的tricks

深度學(xué)習(xí)，按個人的理解主要就是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前效果比較好的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前在圖像和音頻信號上效果比較好，而在自然語言處理上效果沒有顯示出來。深度學(xué)習(xí)從統(tǒng)計學(xué)的角度來說,就是在預(yù)測數(shù)據(jù)的分布，從數(shù)據(jù)中學(xué)得一個模型然后再通過這個模型去預(yù)測新的數(shù)據(jù)，這一點就要求測試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)必須是同分布。深度學(xué)習(xí)，它是在一定的學(xué)習(xí)量的積累基礎(chǔ)之上的質(zhì)的飛越，就是學(xué)習(xí)能力的質(zhì)變和新實現(xiàn)。度學(xué)習(xí)的前提在于大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟和支撐。同時，深度學(xué)習(xí)是一種經(jīng)驗的連接和運用。它是人類的經(jīng)驗和智慧在機器中的再生和活化。
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4，如何自學(xué)深度學(xué)習(xí)技術(shù)并少走彎路

確定自學(xué)方向的原則 確定自學(xué)方向，實際是個優(yōu)選法問題。方向?qū)︻^，少走彎路，容易成功。確定自學(xué)方向，應(yīng)該注意如下幾條原則。 一是同步效應(yīng)原則。即盡量做到專業(yè)選擇與工作業(yè)務(wù)同步；奮斗目標(biāo)與興趣愛好同步；發(fā)展方向與社會需求同步。這樣做容易使主觀與客觀相統(tǒng)一，產(chǎn)生共振。 二是優(yōu)勢積累原則。即根據(jù)社會的實際需要和自己的實際情況，確認(rèn)自己的優(yōu)勢和長處，然后，重點發(fā)展自己的優(yōu)勢和長處。需要注意的是，你自己最擅長的未必就是你的優(yōu)勢，還要看社會現(xiàn)實和社會發(fā)展的實際需要。相對的高起點和優(yōu)勢積累，有利于短線成才。 三是“定向爆破”原則。即注意發(fā)現(xiàn)和選擇能充分實現(xiàn)自我價值的“冷門”，努力奮斗，爭取幾年內(nèi)大見成效，多年后一鳴驚人。 四是量力而行原則。自學(xué)不怕起點低，但也不要好高騖遠(yuǎn)。應(yīng)該著眼長遠(yuǎn)，立足當(dāng)前。爭取春有耕耘，秋有收獲。碩果既可給你帶來喜悅，鼓舞你的斗志，又往往會改變你的境遇，使你從泥濘的土道走上柏油馬路。
現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)剛起步，網(wǎng)上各種說法，最直接的方式就是看大型企業(yè)當(dāng)中真真正正在做深度學(xué)習(xí)相關(guān)的研發(fā)需要用到什么技術(shù)，，可以在知乎上有個live: 《上市公司深度學(xué)習(xí)算法研發(fā) 實習(xí)生心得》

5，深度學(xué)習(xí)有哪些優(yōu)點和缺點

深度學(xué)習(xí)的主要優(yōu)點如下：1：學(xué)習(xí)能力強深度學(xué)習(xí)具備很強的學(xué)習(xí)能力。2：覆蓋范圍廣，適應(yīng)性好深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數(shù)，所以能解決很復(fù)雜的問題。3：數(shù)據(jù)驅(qū)動，上限高深度學(xué)習(xí)高度依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，它的表現(xiàn)就越好。在圖像識別、面部識別、NLP 等領(lǐng)域表現(xiàn)尤為突出。4：出色的可移植性由于深度學(xué)習(xí)的優(yōu)異表現(xiàn)，很多框架都可以使用，而且這些框架可以兼容很多平臺。深度學(xué)習(xí)的缺點：只能提供有限數(shù)據(jù)量的應(yīng)用場景下，深度學(xué)習(xí)算法不能夠?qū)?shù)據(jù)的規(guī)律進行無偏差的估計。為了達(dá)到很好的精度，需要大數(shù)據(jù)支撐。由于深度學(xué)習(xí)中圖模型的復(fù)雜化導(dǎo)致算法的時間復(fù)雜度急劇提升，為了保證算法的實時性，需要更高的并行編程技巧和更多更好的硬件支持。因此，只有一些經(jīng)濟實力比較強大的科研機構(gòu)或企業(yè)，才能夠用深度學(xué)習(xí)來做一些前沿而實用的應(yīng)用。
深度學(xué)習(xí)（DL）是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法，是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN（Artificial Neural Network）是從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象，建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)，簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，深度學(xué)習(xí)又叫深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN（Deep Neural Networks），是從之前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN模型發(fā)展而來的。優(yōu)點有以下幾點：1.相比于傳統(tǒng)的視覺和語音識別方面有了很大的提高；2.具有較好的transfer learning性質(zhì)。缺點如下：1.模型正確性驗證復(fù)雜且麻煩；2. 某些深度網(wǎng)絡(luò)不僅訓(xùn)練而且線上部署也需要GPU支持

6，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念

深度學(xué)習(xí)就是好好學(xué)習(xí)天天向上
現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是一個很熱的概念，不過經(jīng)過各種媒體的轉(zhuǎn)載播報，這個概念也逐漸變得有些神話的感覺：例如，人們可能認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)方式，從而能夠讓計算機具有人一樣的智慧；而這樣一種技術(shù)在將來無疑是前景無限的。那么深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上又是一種什么樣的技術(shù)呢？ 深度學(xué)習(xí)是什么 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中對模式（聲音、圖像等等）進行建模的一種方法，它也是一種基于統(tǒng)計的概率模型。在對各種模式進行建模之后，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那么這種識別便可以理解為語音識別。而類比來理解，如果說將機器學(xué)習(xí)算法類比為排序算法，那么深度學(xué)習(xí)算法便是眾多排序算法當(dāng)中的一種（例如冒泡排序），這種算法在某些應(yīng)用場景中，會具有一定的優(yōu)勢。 深度學(xué)習(xí)的“深度”體現(xiàn)在哪里 論及深度學(xué)習(xí)中的“深度”一詞，人們從感性上可能會認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)相對于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，能夠做更多的事情，是一種更為“高深”的算法。而事實可能并非我們想象的那樣，因為從算法輸入輸出的角度考慮，深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)的有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法的輸入輸出都是類似的，無論是最簡單的logistic regression，還是到后來的svm、boosting等算法，它們能夠做的事情都是類似的。正如無論使用什么樣的排序算法，它們的輸入和預(yù)期的輸出都是類似的，區(qū)別在于各種算法在不同環(huán)境下的性能不同。 那么深度學(xué)習(xí)的“深度”本質(zhì)上又指的是什么呢？深度學(xué)習(xí)的學(xué)名又叫深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural networks ），是從很久以前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks）模型發(fā)展而來。這種模型一般采用計算機科學(xué)中的圖模型來直觀的表達(dá)，而深度學(xué)習(xí)的“深度”便指的是圖模型的層數(shù)以及每一層的節(jié)點數(shù)量，相對于之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，有了很大程度的提升。 深度學(xué)習(xí)也有許多種不同的實現(xiàn)形式，根據(jù)解決問題、應(yīng)用領(lǐng)域甚至論文作者取名創(chuàng)意的不同，它也有不同的名字：例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks）、深度置信網(wǎng)絡(luò)（deep belief networks）、受限玻爾茲曼機（restricted boltzmann machines）、深度玻爾茲曼機（deep boltzmann machines）、遞歸自動編碼器（recursive autoencoders）、深度表達(dá)（deep representation）等等。不過究其本質(zhì)來講，都是類似的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 既然深度學(xué)習(xí)這樣一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在以前就出現(xiàn)過了，為什么在經(jīng)歷過一次沒落之后，到現(xiàn)在又重新進入人們的視線當(dāng)中了呢？這是因為在十幾年前的硬件條件下，對高層次多節(jié)點神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模，時間復(fù)雜度（可能以年為單位）幾乎是無法接受的。在很多應(yīng)用當(dāng)中，實際用到的是一些深度較淺的網(wǎng)絡(luò)，雖然這種模型在這些應(yīng)用當(dāng)中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于這種時間上的不可接受性，限制了其在實際應(yīng)用的推廣。而到了現(xiàn)在，計算機硬件的水平與之前已經(jīng)不能同日而語，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣一種模型便又進入了人們的視線當(dāng)中。
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