深度学习是机器学习技术,教计算机通过例子学习就像我们小时候学习。我们看到这种技术在自主车辆。gydF4y2Ba

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深入学习是捕捉我们所有人的注意,因为它是之前没有可能完成的结果。深度学习是机器学习技术,教计算机通过例子学习就像我们小时候学习。我们看到这种技术在自主车辆。它使路上的车辆来区分不同对象,使车辆停止时,看到红灯。自主车辆时可以确定安全前进或保持静止。gydF4y2Ba

在深度学习,电脑变得精通执行任务从图像,文本,或声音,和可以实现先进的准确性,多次超过人类实现。gydF4y2Ba

我们经常听到的术语:AI(人工智能),机器学习和深度的学习。那么,有哪些差异?机器学习是人工智能,但并不是所有的人工智能都是机器学习。人工智能是一个一般术语对于任何计算机程序做聪明。深度学习是机器学习的一个子集,机器学习是人工智能的一个子集。gydF4y2Ba

人工智能是计算机科学的领域,强调创造工作和回应像人类一样的智能机器。机器学习的基本过程是提供学习算法训练数据,进而产生一套新的规则,基于数据的推断。通过使用不同的训练数据,同样的学习算法可以用来生产不同的模型。推导的新指令数据机器学习的强项。可用的更多的数据训练算法,学习。gydF4y2Ba

深度学习使用这个词时,它通常指深的人工神经网络。深度的算法人工神经网络是一组集新最佳精度的关键问题,如图像识别、声音感知,语言处理。深度学习完成上级感知精度比以往任何时候都在消费电子产品等领域,它自动车辆等对安全性要求苛刻的应用程序是至关重要的。当前的发展深度学习有所提高,深度学习比人类执行很多任务。gydF4y2Ba

灵感来自于gydF4y2Ba神经元gydF4y2Ba构成人类的大脑,神经网络构成层连接在相邻层。层越多,更深层次的网络。单个神经元在大脑中,从其他神经元接收多达100000的信号。当其他神经元,它们应用令人兴奋或抑制作用的神经元相连。如果第一个神经元的输入添加到一个特定的基准电压,它也会火。gydF4y2Ba

在一个人工神经网络神经元之间的大脑信号旅行。但是而不是解雇一个电信号,将重点分配给各种神经元的神经网络。神经元的大量超过另一个神经元将施加更大的影响下一层神经元。最后一层补丁这些加权输入一起想出一个答案。gydF4y2Ba

这些神经网络的神经元层的加权。只有他们不模仿大脑的运作。他们的灵感来自于视觉系统。gydF4y2Ba

每层神经网络利用滤波器在图像中选择明确的形状和特征。最初的几层区别较大的特性,如斜线,而以下层接细节并将它们组织成复杂的特性。gydF4y2Ba

信贷:Aphex34 /维基共享gydF4y2Ba

类似于一个普通的神经网络,最后输出层是完全连接,这意味着所有的神经元,神经元层连接到所有在前面的层。各层的神经元夹在第一层的神经元(输入层)和最后一层的神经元(输出层),被称为隐藏层。这就是神经网络努力解决问题。回顾隐藏层的活动可以告诉很多关于网络的信息已经学会提取的数据。gydF4y2Ba

传统的神经网络只包含2 - 3隐藏层,而深层网络可以有多达150。标记的大量数据用于训练深度学习模型,使用神经网络架构,学习特性直接从数据而不需要手动特征提取。gydF4y2Ba

深度学习的机器不需要人类的程序员。这是有可能的,因为大量的数据收集和使用。数据是深度学习的动力模型。因此,深度学习机器已经被用于实际的目的。gydF4y2Ba

随着深度学习继续成熟,我们可以期待许多企业使用机器学习来增强客户体验。已经有深度学习模型被用于聊天机器人和在线自助服务解决方案。gydF4y2Ba

机器翻译并不新鲜,但深度学习是促进提高自动翻译的文本用多层神经网络的网络,允许翻译从图像。gydF4y2Ba

在过去,黑白电影必须手彩色图像,这是非常耗时和昂贵。现在这个过程可以自动完成深度学习模型,可以自动彩色化灰度图像卷积神经网络基础上,哪些特性融合层,允许艺术家合并本地信息依赖小图像的地区大规模的先验图像。gydF4y2Ba

先进的自然语言处理和深度学习可以帮助过滤新闻感兴趣的主题。新闻聚合器使用这种新技术可以过滤新闻情感分析的基础上,所以你可以创建消息流,只覆盖感兴趣的新闻包含故事发生。gydF4y2Ba

深度学习的另一种非凡的能力是确定图像并创建一个可理解的标题与适当的句子结构,照片就像一个人在写标题。gydF4y2Ba

深入学习机器甚至可以生成文本通过学习标点符号、语法和风格的一段文字。它可以使用它创建的这个模型自动生成全新的文本和正确的拼写、语法和风格的示例文本。詹姆斯Patterson-watch出来。gydF4y2Ba

深度学习的进化机器预计将加快步伐,创造更多创新的使用在未来几年。深度学习应用教育机器人可以通过观察人类的行为进行一个任务或者从其他几个AIs使用连接来执行操作。人类大脑处理输入从过去的经验。深度学习机器人将执行任务根据输入不同的人工智能的意见。gydF4y2Ba

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