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以前10年，人们对机械进修的兴趣激增。几乎天天，你都可以在各类各样的计算机科学课程、行业会议、华尔街日报等等看到有关机械进修的评论辩论。在所有关于机械进修的评论辩论中，很多人把机械进修能做的工作和他们欲望机械进修做的工作混为一谈。大年夜根本上讲，机械进修是应用算法大年夜原始数据中提守信息，并在某种类型的模型中表示这些信息。我们应用这个模型来揣摸还没有建模的其他数据。

神经收集是机械进修的一种模型，它们至少有50年汗青了。神经收集的根本单位是节点（node），根本上是受哺乳动物大年夜脑中的生物神经元启发。神经元之间的连接也以生物的大年夜脑为模型，这些连接跟着时光的推移而成长的方法是为“练习”。

在20世纪80年代中期和90年代初期，很多重要的架构进步都是在神经收集进行的。然而，为了获得好的结不雅须要大年夜量时光和数据，这阻碍了神经收集的采取，因而人们的兴趣也削减了。在21世纪初，计算才能呈指数级增长，计算技巧出现了“寒武编大年夜爆发”。在这个10年的爆炸式的计算增长中，深度进修成为这个范畴的重要的竞争者，博得了很多重要的机械进修比赛。直到2017年，这种兴趣也还没有冷却下来；今天，我们看到一说机械进修，就不得不提深度进修。

作者本人也注册了Udacity的“Deep Learning”课程，这门课很好地介绍了深度进修的念头，以及大年夜TensorFlow的复杂和/或大年夜范围的数据集中进修的智能体系的设计。在课程项目中，我应用处开辟了用于图像识其余卷积神经收集，用于天然说话处理的嵌入式神经收集，以及使悠揭捉?环神经收集/长短期记忆的字符级文本生成。

本文中，作者总结了10个强大年夜的深度进修办法，这是AI工程师可以应用于他们的机械进修问题的。起首，下面这张图直不雅地说清楚明了人工智能、机械进修和深度进修三者之间的关系。

人工智能的范畴很广泛，深度进修是机械进修范畴的一个子集，机械进修又是人工智能的一个子范畴。精深度进修收集与“经典的”前馈式独裁收集区分开来的身分如下:

• 比以前的收集有更多的神经元
• 更复杂的连接层的办法
• 用于练习收集的计算机才能的“寒武编大年夜爆炸”
• 主动特点提取

这里说的“更多的神经元”时，是指神经元的数量在逐年增长，以表达更复杂的模型。层（layers）也大年夜独裁收集中的每一层都完全连接，到在卷积神经收集中层之间连接局部的神经元，再到在轮回神经收集中与同一神经元的轮回连接（ recurrent connections）。

深度进修可以被定义为具有大年夜量参数和层的神经收集，包含以下四种根本收集构造：

• 无监督预练习收集
• 卷积神经收集
• 轮回神经收集
• 递归神经收集

在本文中，重要介绍后三种架构。根本上，卷积神经收集（CNN）是一个标准的神经收集，经由过程共享的权重在空间中扩大。CNN设计用于经由过程内部的卷积来辨认图像，它可以看到图像中待识其余物体的边沿。轮回神经收集（RNN）被设计用于辨认序列，例如语音旌旗灯号或文本。它的内部有轮回，这意味着收集上有短的记忆。递归神经收集更像是一个层级收集，在这个收集中，输入必须以一种树的方法进行分层处理。下面的10种办法可以应用于所有这些架构。

1. 反向传播

反向传播（Back-prop）是一种计算函数偏导数（或梯度）的办法，具有函数构成的情势（就像神经收集中）。当应用基于梯度的办法（梯度降低只是办法之一）解决优化问题时，你须要在每次迭代上钩算函数梯度。

对于神经收集，目标函数具有组合的情势。若何计算梯度呢？有两种常用的办法：(i)解析微分（Analytic differentiation）。你已经知道函数的情势，只须要用链式轨则（根本微积分）来计算导数。(ii)应用有限差分进行近似微分。这种办法在计算上很昂贵，因为函数值的数量是O(N)，N指代参数的数量。不过，有限差分平日用于在调试时验证back-prop实现。

2. 随机梯度降低法

一种直不雅懂得梯度降低的办法是想象一条河道大年夜山顶流下的路径。梯度降低的目标恰是河道尽力达到的目标——即，达到最底端（山脚）。

如今，如不雅山的地形是如许的，在达到最注目标地之前，河道不会完全停下来（这是山脚的最低点，那么这就是我们想要的幻想情况。）在机械进修中，相昔时夜初始点（山顶）开端，我们找到懂得决筹划的全局最小（或最佳）解。然而，可能因为地形的性质迫使河道的路径出现几个坑，这可能迫使河道陷仁攀困境。在机械进修术语中，这些坑被称为局部极小值，这是弗采取的。有很多办法可以解决这个问题。

词嵌入模型的目标是为每个词汇项进修一个高维密集表示，个中嵌入向量之间的类似性显示了响应词之间的语义或句法类似性。Skip-gram是进修单词嵌入算法的模型。

是以，梯度降低很轻易被困在局部极小值，这取决于地形的性质（用ML的术语来说是函数的性质)。然则，当你有一种特别的地形时（外形像一个碗，用ML的术语来说，叫做凸函数），算法老是包管能找到最优解。凸函数对ML的优化来说老是功德，取决于函数的初始值，你可能会以不合的路径停止。同样地，取决于河道的速度（即，梯度降低算法的进修速度尘土长），你可能以不合的方法达到最注目标地。这两个标准都邑影响到你是否陷入坑里（局部极小值）。

3. 进修率衰减

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本文标题：AI实践者需要掌握的10大深度学习方法：反向传播、迁移学习、梯度下降……

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