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什么是深度学习,怎么学习深度学习?
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。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
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。
同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。
把学习结构看作一个网络,则深度学习的核心思路如下:
①无监督学习用于每一层网络的pre-train;
②每次用无监督学习只训练一层,将其训练结果作为其高一层的输入;
③用监督学习去调整所有层;
深度学习在大数据集上的表现比其他机器学习(ML)方法都要好(稍后将讨论例外情况)。这些又如何转化为现实生活中的情形呢?深度学习更适合无标记数据,因而它并不局限于以实体识别为主的自然语言处理(NLP)领域。[1]
深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等。
入门深度学习最重要的就是需要掌握三大基本网络框架,即CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络和GAN对抗神经网络。即CNN卷积神经网络:最流行的深度学习模型,已成为当前图像识别领域的研究热点。主要应用于图像分类、目标检测、人脸识别、风格迁移等;RNN循环神经网络:应用领域最广泛的深度学习模型,只要考虑时间先后顺序问题的都可以使用RNN来解决,常见的应用领域有:自然语言处理、机器翻译、语音识别、音乐合成、聊天机器人、推荐算法等;GAN对抗神经网络:这是非监督式学习的一种方法,GAN的应用范围较广,扩展性也很强,主要应用于图像生成、数据增强和图像处理等领域。
可以通过互联网寻找相应的公开课进行上述内容的学习,并且通过一些开源项目进行练习。
学习可分为浅学习和深学习,就像阅读可分为泛读和精读一样。深度学习说的就是学习的一种程度。
学习通常都是由浅入深的,一层一层进入,一步一步提升的。下面是根据当下很多人的学习现状,例举的几点关于深度学习的建议。
1、首先要学会对信息进行分级。
当下我们很多信息的来源都是一些自媒体内容,如果你关注或订阅了大量低质、无用的自媒体,这不仅浪费了你的大量时间,同时也大大消耗你的精力。所以,要学会“分级”,哪些信息是要认真阅读的,哪些是可以批量、大致看看的,做出分级,并且在关注/订阅数上也要控制。
2、其次,不要用“收藏”取代学习。
很多文章或课程平台都有提供收藏功能,它其实是针对人性去设计的,让我们误以为存下来了就等于知识到手了、学会了。只是不停的收藏没有用,当你阅读完一篇文章或资料后,觉得对自己有用、收藏后,一定要找一个时间进行系统的学习、思考、整理。比如每天收藏的内容,晚上就把它消化;或者以周为单位,专门抽出一段时间对收藏的内容进行系统学习。
3、其三,学习掌握“快速阅读”的能力。
快速阅读是一种根据材料、需要、时间、精力和内外部环境,有目的、有要点地进行阅读的方法。快速阅读的目的是“透过快速阅读快速建立书本、内容的知识地图,找到重要内容、挖掘出对自己有用的内容、产生“问题意识”,从而促使我们更好地完成阅读,以及对部分内容进行精读(拿一本书来说,重要的内容通常只占全书的两成左右)。
快速阅读能力的掌握,不断的阅读和积累是一方面,也就是多读,多读可以完善你的识文基础(词汇、知识背景、阅读技巧等),从而提高你的阅读速度。另外也需要专门的训练,比如“精英特快速阅读训练”,通过软件训练掌握到一两千字每分钟的阅读速度一般都非常容易就可以做到(正常未经过训练的人阅读速度在200-300字每分钟)。
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