深度学习的现在和未来

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深度学习的现在和未来(1)

深度学习的现在和未来:DeepLearning、无监督

学习、NLP

原文摘要:深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善,包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域,例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP 算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数,这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据,比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。

机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能:从Web搜索到社会网络内容过滤,再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中,比如相机和智能手机。

机器学习系统被用来识别图片中的目标,将语音转换成文本,匹配新闻元素,根据用户兴趣职位或产品,选择相关的搜索结果。逐渐地,这些应用使用一种叫深度学习的技术。传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时,体现出来的能力是有限的。几十年来,想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统,需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器,把原始数据(如图像的像素值)转换成一个适当的内部特征表示或特征向量,子学习系统,通常是一个分类器,对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据,然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。深度学习就是一种特征学习方法,把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的,更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合,非常复杂的函数也可以被学习。对于分类任务,高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面,同时削弱不相关因素。比如,一副图像的原始格式是一个像素数组,那么在第一层

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