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深度學(xué)習(xí)是什么，如何獲取深度學(xué)習(xí)最新的研究狀況知乎

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-15 05:47:30 編輯：智能門(mén)戶手機(jī)版

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1，如何獲取深度學(xué)習(xí)最新的研究狀況知乎
2，深度學(xué)習(xí)之前對(duì)多媒體內(nèi)容的識(shí)別使用的是什么技術(shù)
3，機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)在于
4，深度學(xué)習(xí)有哪些加快收斂的tricks
5，數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)這些概念有區(qū)別嗎
6，深度學(xué)習(xí)有哪些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

1，如何獲取深度學(xué)習(xí)最新的研究狀況知乎

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中對(duì)模式（聲音、圖像等等）進(jìn)行建模的一種方法，它也是一種基于統(tǒng)計(jì)的概率模型。在對(duì)各種模式進(jìn)行建模之后，便可以對(duì)各種模式進(jìn)行識(shí)別了，例如待建模的模式是聲音的話，那么這種識(shí)別便可以理解為語(yǔ)音識(shí)別

如何獲取深度學(xué)習(xí)最新的研究狀況知乎

2，深度學(xué)習(xí)之前對(duì)多媒體內(nèi)容的識(shí)別使用的是什么技術(shù)

暈，深度學(xué)習(xí)本身就是構(gòu)建特征啊。。。CNN那個(gè)網(wǎng)絡(luò)最終產(chǎn)出的結(jié)果就是一個(gè)特征模型，你測(cè)試時(shí)有一個(gè)新的圖片輸入的時(shí)候，這個(gè)框架會(huì)把那張圖片表示成為一個(gè)特征說(shuō)通俗一點(diǎn)，其實(shí)最終你想要的結(jié)果和handcrafted特征并無(wú)區(qū)別。只不過(guò)是中間的過(guò)程不一樣之所以要大量數(shù)據(jù)，這是因?yàn)镃NN的參數(shù)實(shí)在太多了，只有大量的數(shù)據(jù)才會(huì)得到理想的效果，數(shù)據(jù)量太小很難起作用比如現(xiàn)在國(guó)外有些深度學(xué)習(xí)的模型，如果我沒(méi)記錯(cuò)的話好像是100多萬(wàn)的參數(shù)來(lái)著？作者：文刀叉點(diǎn)

深度學(xué)習(xí)之前對(duì)多媒體內(nèi)容的識(shí)別使用的是什么技術(shù)

3，機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)在于

大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上都是一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題，也就是尋找模型參數(shù)（優(yōu)化變量），使得損失函數(shù)（目標(biāo)函數(shù)）最小，同時(shí)為了避免過(guò)擬合，加入正則項(xiàng)，也就是約束要優(yōu)化的參數(shù)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它用于分類時(shí)，也是一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題。而一般的最優(yōu)化問(wèn)題不容易求解，是因?yàn)槿菀紫萑刖植孔顑?yōu)解，而不能得到全局最優(yōu)。如果這個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題恰巧是一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題，則可以高效地求解出模型最優(yōu)解，這是因?yàn)?，根?jù)凸函數(shù)的性質(zhì)，局部最優(yōu)就是全局最優(yōu)。

同問(wèn)。。。

機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)在于

4，深度學(xué)習(xí)有哪些加快收斂的tricks

深度學(xué)習(xí)，按個(gè)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(hào)上效果比較好，而在自然語(yǔ)言處理上效果沒(méi)有顯示出來(lái)。深度學(xué)習(xí)從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來(lái)說(shuō),就是在預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分布，從數(shù)據(jù)中學(xué)得一個(gè)模型然后再通過(guò)這個(gè)模型去預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)就要求測(cè)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(shí)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(shí)，深度學(xué)習(xí)是一種經(jīng)驗(yàn)的連接和運(yùn)用。它是人類的經(jīng)驗(yàn)和智慧在機(jī)器中的再生和活化。

我是來(lái)看評(píng)論的

5，數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)這些概念有區(qū)別嗎

數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理三者的關(guān)系：1、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理三者之間既有交集也有不同，彼此之間既有聯(lián)系和互相運(yùn)用，也有各自不同的領(lǐng)域和應(yīng)用。2、數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)交叉性很強(qiáng)的學(xué)科，可以用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的方法，最終的目的是要從數(shù)據(jù)中挖掘到需要的知識(shí)，從而指導(dǎo)人們的活動(dòng)。數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)在于應(yīng)用，用何種算法并不是很重要，關(guān)鍵是能夠滿足實(shí)際應(yīng)用背景。而機(jī)器學(xué)習(xí)則偏重于算法本身的設(shè)計(jì)。3、機(jī)器學(xué)習(xí)通俗的說(shuō)就是讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí)然后通過(guò)學(xué)習(xí)到的知識(shí)來(lái)指導(dǎo)進(jìn)一步的判斷。用一堆的樣本數(shù)據(jù)來(lái)讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行運(yùn)算，樣本數(shù)據(jù)可以是有類標(biāo)簽并設(shè)計(jì)懲罰函數(shù)，通過(guò)不斷的迭代，機(jī)器就學(xué)會(huì)了怎樣進(jìn)行分類，使得懲罰最小。然后用學(xué)習(xí)到的分類規(guī)則進(jìn)行預(yù)測(cè)等活動(dòng)。4、自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語(yǔ)言處理是一門(mén)融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語(yǔ)言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z(yǔ)言，所以它與語(yǔ)言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系但又有重要的區(qū)別。自然語(yǔ)言處理并不是一般地研究自然語(yǔ)言，而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分。自然語(yǔ)言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)，人工智能，語(yǔ)言學(xué)關(guān)注計(jì)算機(jī)和人類（自然）語(yǔ)言之間的相互作用的領(lǐng)域。

6，深度學(xué)習(xí)有哪些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

深度學(xué)習(xí)的主要優(yōu)點(diǎn)如下：1：學(xué)習(xí)能力強(qiáng)深度學(xué)習(xí)具備很強(qiáng)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(wèn)題。3：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，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(shí)別、面部識(shí)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(tái)。深度學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)：只能提供有限數(shù)據(jù)量的應(yīng)用場(chǎng)景下，深度學(xué)習(xí)算法不能夠?qū)?shù)據(jù)的規(guī)律進(jìn)行無(wú)偏差的估計(jì)。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(shí)間復(fù)雜度急劇提升，為了保證算法的實(shí)時(shí)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(jì)實(shí)力比較強(qiáng)大的科研機(jī)構(gòu)或企業(yè)，才能夠用深度學(xué)習(xí)來(lái)做一些前沿而實(shí)用的應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí)（DL）是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)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(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，建立某種簡(jiǎn)單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)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(lái)的。優(yōu)點(diǎn)有以下幾點(diǎn)：1.相比于傳統(tǒng)的視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別方面有了很大的提高；2.具有較好的transfer learning性質(zhì)。缺點(diǎn)如下：1.模型正確性驗(yàn)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

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