現在人工智慧是乙個十分火熱的概念，但是大家知不知道，人工智慧這個事物的執行離不開乙個主要技術，那就是深度學習。近年來人工智慧包括語音識別和機器視覺取得了巨大突破的主要原因就是深度學習。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下深度學習的知識，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。
首先我們給大家介紹一下什麼是深度學習，其實計算機深度學習的方式與小孩認字的過程相似。乙個小孩要想認識乙個字，就需要反覆看這個字的多個寫法，直到形成乙個整體的印象，只要看的多了，下次見到這個字自然就認識了。而要教計算機認字，差不多也是同樣的道理。計算機也要先把每乙個字的圖案反覆看很多很多遍，然後，在計算機裡總結出乙個規律來，以後計算機再看到類似的圖案，只要符合之前總結的規律，計算機就能知道這圖案到底是什麼字了。其實也就是計算機用來學習的反覆看的叫訓練資料集。在訓練資料集中，一類資料區別於另一類資料的不同方面的屬性或特質，這就是所謂的特徵。計算機總結規律的過程，叫做建模。計算機總結出的規律，就是模型。而計算機通過反覆看圖， 總結出規律，然後學會認字的過程，這就是機器學習，所以機器學習和人類學習還是有所差別的。
看到這裡想必大家有乙個疑問，那就是計算機是怎麼總結出規律的呢？我們接著拿認字來說，傳統的機器學習會通過演算法告訴計算機識別不同字的規律，這樣做的很大乙個缺點就是如果增加字的種類，那就是失效了。如果要保證正確率那就需要引入其他判定條件。這樣才能夠保證其中的正確率，也能夠保證人工智慧的準確率。自然界的很多事物是可以劃分為無限的，即使科學家想了很多對映函式，但是這種有限的規律本質上就很難適應無限的自然。解決這種問題的方法目前只有深度學習。
我們在這篇文章中簡單的給大家介紹了深度學習產生的背景，為了解決這些問題就需要深度學習來解決。我們在做人工智慧的時候還是需要注意很多的問題，只有注意到這些我們的人工智慧才能夠發揮更多的作用。
深度了解深度學習（一）
現在人工智慧是乙個十分火熱的概念，但是大家知不知道，人工智慧這個事物的執行離不開乙個主要技術，那就是深度學習。近年來人工智慧包括語音識別和機器視覺取得了巨大突破的主要原因就是深度學習。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下深度學習的知識，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。首先我們給大家介紹一下什麼是深度學...
深度了解深度學習（二）
我們一直說深度學習，那麼什麼是深度學習呢？簡單地說，深度學習就是把計算機要學習的東西看成一大堆資料，把這些資料丟進乙個複雜的 包含多個層級的資料處理網路，也就是深度神經網路，然後檢查經過這個網路處理得到的結果資料是不是符合要求 如果符合，就保留這個網路作為目標模型，如果不符合，就一次次地 鍥而不捨地...
深度了解HashMap
基於hash演算法的圖,是一種資料結構。list set map queue都是資料結構 容器 資料結構 線性結構 陣列 列表list 佇列 棧 樹 二叉樹 b樹 堆 圖。特點 查詢非常快。什麼是hash？雜湊 或音譯雜湊 摘要演算法 把任意長度的輸入，通過雜湊演算法變成固定長度的輸出。不同的輸入，...