deep+learning
答：Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量（Word Embedding）方法对传统语言模型的提升[1]；而且我相信，deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展。当然，深度学习DeepLearning最为人所关注也表现最明显的，就是使语音、图像识别获得了长足的进步。其实有...
答：1、软件与系统不兼容，无法使用。2、软件文件丢失，卸载后重新下载安装再打开。3、电脑内存损坏或缓存满了，清理缓存或更换缓存后打开。
答：BN是批标准化的缩写，指的是在神经网络(Deep Learning)中，对一批(batch)数据进行标准化(normalization)的一种操作方法。具体而言，BN会通过计算批中数据集合的均值和方差，将当前批次中的数据通过一定的缩放和偏移达到标准正态分布的目的。这种操作可以让神经网络更稳定，收敛更快。BN在神经网络训练中具有...
答：如果未来要走深度学习方向的话，其实本科数学系的课程基本上够用了，如果不够的话，查缺补漏地看一些资料和书籍就可以了。不需要再去读一个数学系的研究生学位。推荐《Deep Learning》这本书。作者是 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 三位大牛。这本书的中文版于 2017 年 7 月 22 ...
答：1. 深度学习与AI。本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念。人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI，奥创那种才是强AI（甚至是boss级的）。而深度学习，是AI中的一种技术或思想，曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术（Deep Learnin...
答：处理流程是用户上传图片后，通过预处理、切分、Deep Learning识别、NLP纠错等步骤，将题目转化成文字，然后在题库中进行搜索和排序，最终返回题目答案以及解析，整个过程大约花费1秒。Deep Learning是机器学习其中的一个分支，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，例如图像...
答：这个社区不仅提供免费课程，还有验证证书作为你的技能证明，为简历增添亮点。它是程序员的天堂，无论你是初学者还是进阶者，都能在此找到适合自己的编程之旅。2. Coursera Free - 顶级课程宝库Coursera是一个课程丰富的在线学习平台，我最初通过deeplearning.ai的机器学习课程发现它。这里不仅有深度学习课程...
答：例如，撇开刚才讲到的情感问题不谈，如果我们关注一下神经元激活函数，就会发现实际生物体神经细胞中的input-output关系基本上是sigmoid [1]，但在deep learning中，激活函数sigmoid不一定好用，后来就出现了ReLU，大家发现ReLU比sigmoid好用得多。但ReLU的提出实际上是离生物体神经元越走越远，因此Deep ...
答：训练机器识别。《PictureThis》是海外研发的一款植物识别 App，用户只需上传/拍摄一张植物图片，就能知晓该植物的相关信息。植物识别app的工作原理就是依靠大量的植物影像进行学习，对机器识别模型进行训练，从而进行判别，号称DeepLearning（深度学习）。
答：“当代人工智能教父”、2018年图灵奖得主约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)认为,人工智能领域在近些年出现巨大变革要归功于 “深度学习”(deep learning)的出现。他在一篇名为《深度学习:人工智能的复兴》的署名文章中说,“近年来,深度学习已经成为了驱动人工智能领域发展的最主要力量,各大信息技术公司在这方面共掷下了数...
网友评论：
胥典18571732049：
深度学习有哪些优点和缺点 -
24090贾肃
： 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...
胥典18571732049：
科技术语有哪些?
24090贾肃
： 科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等.科技术语有很多,指的是科技类的术语,属于专业术...
胥典18571732049：
深度学习(deep learning)在训练数据较少时的训练效果如何?
24090贾肃
： 不比一般的学习方法好.深度学习基于深层神经网络算法,学习过程中的监督性行为较少,模型收敛较慢,学习到的特征的精度依靠的是大规模训练数据.所以,在训练数据较少的情况下,采用人工特征和向量机或浅层神经网络效果较好.
胥典18571732049：
deep learning初学该怎么入门?是要先好好学习神经网络吗 -
24090贾肃
： 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.所以学习深度学习的基本前提就是好好学习神经网络,在对神经网络有足够深刻的基础上再学习深度学习的部分.于此同时呢,深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.所以推荐的学习顺序是,机器学习,神经网络,深度学习,希望对你有所帮助.
胥典18571732049：
简述deep learning技术当前的主要应用有哪些 -
24090贾肃
： 简述deep learning技术当前的主要应用有哪些 因为自然语言太复杂多变,目前的所谓deep learning还只是深度的数据挖掘,仍然是启发式算法而不是真的人工智能.
胥典18571732049：
人工智能AI,机器学习和深度学习的区别 -
24090贾肃
： 机器学习:machine learning,是计算机科学和统计学的交叉学科,基本目标是学习一个x->y的函数(映射),来做分类或者回归的工作.之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的...
胥典18571732049：
如何评价AI圣经“花书”《深度学习》Deep Learning -
24090贾肃
： 同时又由于所有的v和h满足Boltzmann 分布,人们为了解决一个问题,即O = w1*B1 + W2*B2+,一层是隐藏层(h)..首先,就可以顾名思义了,形象地表示为,输出是O.上述就是Deep Learning的基本思想,那么能不能自动地学习一些特征...
胥典18571732049：
为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破 -
24090贾肃
： 当然,深度学**不是神,并不是无所不能.从上面的分析我们知道,是深度学**看起来无比光明的前景让大家把它应用到语音、图像领域.而它之所以能在语音和图像领域获得成功,又回过头促进深度学**发展,背后必然是有一定的道理的.第一...
胥典18571732049：
AI,机器学习和深度学习之间的区别是什么 -
24090贾肃
： 1. 深度学习与AI.本质上来讲,人工智能相比深度学习是更宽泛的概念.人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能,实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI,奥创那种才是强AI(甚至是boss级的).而深度学习,是AI中的一种...
胥典18571732049：
「大数据」和「深度学习」有什么区别 -
24090贾肃
： 简单来说:1)深度学习(Deep Learning)只是机器学习(Machine Learning)的一种类别,一个子领域.机器学习 > 深度学习2)大数据(Big Data)不是具体的方法,甚至不算具体的研究学科,而只是对某一类问题,或需处理的数据的描...
