漫畫版什麼是深度學習？

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google 如何在短短幾秒鐘內將整個網頁翻譯成不同的語言，或者你的手機相簿如何根據它們的位置對進行分組? 這些都是深度學習的結果。

人工智慧是一種使機器能夠模仿人類行為的技術，機器學習是一種通過使用資料訓練的演算法來實現 ai 的技術，最後深度學習是一種受人腦結構（生物神經網路）啟發的機器學習。這種結構在深度學習領域稱為人工神經網路。

假設我們有乙個可以區分西紅柿和櫻桃的機器，如果使用機器學習完成，則必須告訴機器可以區分兩者的特徵。這些特徵可能是大小（size）和莖的類別（type of stem）。

在這裡，我們有三個學生，他們每人在一張紙上寫下數字 9, 但他們寫的並不完全一樣。人類的大腦可以很容易地識別數字，但是計算機如何識別它們？使用深度學習可以實現。

那麼深度學習有哪些應用呢？

在醫療行業，神經網路可檢測癌細胞並分析 mri 影象以提供詳細結果。

像科幻**一樣的自動駕駛汽車現在已經成為現實。蘋果、特斯拉和日產一些公司在研發自動駕駛汽車。

第乙個侷限性便是資料。雖然深度學習是處理非結構化資料的最有效方法，但神經網路需要大量的資料來訓練。

假設我們擁有大量的樣本資料，但並不是每台機器都有處理這些資料的能力，這給我們帶來了第二個限制：計算能力。通常簡稱「算力」。

訓練神經網路需要成千上萬的圖形處理單元。與 cpu 相比，gpu 當然更貴。

最後就是訓練時間，深度神經網路需要幾個小時甚至幾個月的訓練，時間隨著網路中資料量和層數的增加而增加。

一些流行的深度學習框架，包括 tensorflow、pytorch、caffe、dl4j 和 microsoft cognitive toolkit。

a. the bias is added 加偏差

b. the weighted sum of the inputs is calculated 計算輸入的加權和

c. specific neuron is activated 特異性神經元被啟用

d. the result is fed to an activation function 結果被輸入到啟用函式

b、計算輸入的加權和

a、加偏差

d、結果被輸入到啟用函式

c、特異性神經元被啟用

說明：在神經網路中，一層中的每個神經元都與相應層中的其他神經元相連。這些連線具有隨機權重。計算輸入的加權和，並以偏置形式新增乙個附加輸入（w * x + b）。其結果被輸入到啟用函式。基於特定的閾值，只有那些超過閾值的神經元才會被啟用。

momomo:

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