什么是卷积神经网络算法,卷积神经网络算法实现

简述深度学习的基本方法。

深度学习，需要怎么做到？

最佳答案1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。

2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。

速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。

如果你的阅读、学习效率低的话，可以好好的去练习一下。3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。

同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。

遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

FLDA 是人工智能算法么？？全名中英文是啥啊？？

应该不是写作猫。

人工智能之机器学习体系汇总监督学习Supervisedlearning Fisher的线性判别Fisher’slineardiscriminant线性回归LinearregressionLogistic回归Logisticregression多项Logistic回归Multinomiallogisticregression朴素贝叶斯分类器NaiveBayesclassifier感知Perceptron支持向量机Supportvectormachine分类和回归树（CART）Classificationandregressiontree(CART)迭代Dichotomiser3（ID3）IterativeDichotomiser3(ID3)C4.5算法C4.5algorithmC5.0算法C5.0algorithm卡方自动交互检测（CHAID）Chi-squaredAutomaticInteractionDetection(CHAID)决策残端DecisionstumpID3算法ID3algorithm随机森林RandomforestSLIQ朴素贝叶斯NaiveBayes高斯贝叶斯GaussianNaiveBayes多项朴素贝叶斯MultinomialNaiveBayes平均一依赖性评估（AODE）AveragedOne-DependenceEstimators(AODE)贝叶斯信念网络（BNN）BayesianBeliefNetwork(BBN)贝叶斯网络（BN）BayesianNetwork(BN)自动编码器Autoencoder反向传播Backpropagation玻尔兹曼机Boltzmannmachine卷积神经网络ConvolutionalneuralnetworkHopfield网络Hopfieldnetwork多层感知器Multilayerperceptron径向基函数网络（RBFN）Radialbasisfunctionnetwork(RBFN)受限玻尔兹曼机RestrictedBoltzmannmachine回归神经网络（RNN）Recurrentneuralnetwork(RNN)自组织映射（SOM）Self-organizingmap(SOM)尖峰神经网络Spikingneuralnetwork人工神经网络Artificialneuralnetwork 贝叶斯Bayesian 决策树DecisionTree 线性分类Linearclassifier 无监督学习Unsupervisedlearning k-最近邻算法（K-NN）k-nearestneighborsclassification(K-NN)局部异常因子LocaloutlierfactorBIRCHDBSCAN期望最大化（EM）Expectation-maximization(EM)模糊聚类FuzzyclusteringK-means算法K-meansalgorithmk-均值聚类K-meansclusteringk-位数K-medians平均移Mean-shiftOPTICS算法OPTICSalgorithm单连锁聚类Single-linkageclustering概念聚类Conceptualclustering先验算法ApriorialgorithmEclat算法EclatalgorithmFP-growth算法FP-growthalgorithm对抗生成网络前馈神经网络Feedforwardneurralnetwork 逻辑学习机Logiclearningmachine自组织映射Self-organizingmap极端学习机Extremelearningmachine人工神经网络Artificialneuralnetwork 关联规则学习Associationrulelearning 分层聚类Hierarchicalclustering 聚类分析Clusteranalysis 异常检测Anomalydetection 半监督学习Semi-supervisedlearning 生成模型Generativemodels低密度分离Low-densityseparation基于图形的方法Graph-basedmethods联合训练Co-training强化学习Reinforcementlearning 时间差分学习TemporaldifferencelearningQ学习Q-learning学习自动LearningAutomata状态-行动-回馈-状态-行动（SARSA）State-Action-Reward-State-Action(SARSA)深度学习Deeplearning 深度信念网络Deepbeliefmachines深度卷积神经网络DeepConvolutionalneuralnetworks深度递归神经网络DeepRecurrentneuralnetworks分层时间记忆Hierarchicaltemporalmemory深度玻尔兹曼机（DBM）DeepBoltzmannMachine(DBM)堆叠自动编码器StackedBoltzmannMachine生成式对抗网络Generativeadversarialnetworks迁移学习Transferlearning 传递式迁移学习TransitiveTransferLearning其他 主成分分析（PCA）Principalcomponentanalysis(PCA)主成分回归（PCR）Principalcomponentregression(PCR)因子分析FactoranalysisBootstrapaggregating(Bagging)AdaBoost梯度提升机（GBM）Gradientboostingmachine(GBM)梯度提升决策树（GBRT）Gradientboosteddecisiontree(GBRT)集成学习算法 降维。

机器学习的研究方向有哪些，刚上研一，大方向是机器学习，有懂的人可以推荐介绍一个具体的研究方向，参考

近年来，有很多新型的机器学习技术受到人们的广泛关注，也在解决实际问题中，提供了有效的方案。

这里，我们简单介绍一下深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习，让大家可以明确机器学习的方向都有哪些，这样再选择自己感兴趣或擅长的研究方向，我觉得这是非常理智的做法。

▌深度学习不同于传统的机器学习方法，深度学习是一类端到端的学习方法。基于多层的非线性神经网络，深度学习可以从原始数据直接学习，自动抽取特征并逐层抽象，最终实现回归、分类或排序等目的。

在深度学习的驱动下，人们在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破，达到或甚至超过了人类水平。深度学习的成功主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算，因此这三个方向都是当前研究的热点。

在过去的几十年中，很多不同的深度神经网络结构被提出，比如，卷积神经网络，被广泛应用于计算机视觉，如图像分类、物体识别、图像分割、视频分析等等；循环神经网络，能够对变长的序列数据进行处理，被广泛应用于自然语言理解、语音处理等；编解码模型（Encoder-Decoder）是深度学习中常见的一个框架，多用于图像或序列生成，例如比较热的机器翻译、文本摘要、图像描述（imagecaptioning）问题。

▌强化学习2016年3月，DeepMInd设计的基于深度卷积神经网络和强化学习的AlphaGo以4:1击败顶尖职业棋手李世乭，成为第一个不借助让子而击败围棋职业九段棋手的电脑程序。

此次比赛成为AI历史上里程碑式的事件，也让强化学习成为机器学习领域的一个热点研究方向。

强化学习是机器学习的一个子领域，研究智能体如何在动态系统或者环境中以“试错”的方式进行学习，通过与系统或环境进行交互获得的奖赏指导行为，从而最大化累积奖赏或长期回报。

由于其一般性，该问题在许多其他学科中也进行了研究，例如博弈论、控制理论、运筹学、信息论、多智能体系统、群体智能、统计学和遗传算法。

▌迁移学习迁移学习的目的是把为其他任务（称其为源任务）训练好的模型迁移到新的学习任务（称其为目标任务）中，帮助新任务解决训练样本不足等技术挑战。

之所以可以这样做，是因为很多学习任务之间存在相关性（比如都是图像识别任务），因此从一个任务中总结出来的知识（模型参数）可以对解决另外一个任务有所帮助。

迁移学习目前是机器学习的研究热点之一，还有很大的发展空间。▌对抗学习传统的深度生成模型存在一个潜在问题：由于最大化概率似然，模型更倾向于生成偏极端的数据，影响生成的效果。

对抗学习利用对抗性行为（比如产生对抗样本或者对抗模型）来加强模型的稳定性，提高数据生成的效果。

近些年来，利用对抗学习思想进行无监督学习的生成对抗网络（GAN）被成功应用到图像、语音、文本等领域，成为了无监督学习的重要技术之一。

▌对偶学习对偶学习是一种新的学习范式，其基本思想是利用机器学习任务之间的对偶属性获得更有效的反馈/正则化，引导、加强学习过程，从而降低深度学习对大规模人工标注数据的依赖。

对偶学习的思想已经被应用到机器学习很多问题里，包括机器翻译、图像风格转换、问题回答和生成、图像分类和生成、文本分类和生成、图像转文本和文本转图像等等。

▌分布式学习分布式技术是机器学习技术的加速器，能够显著提高机器学习的训练效率、进一步增大其应用范围。

当“分布式”遇到“机器学习”，不应只局限在对串行算法进行多机并行以及底层实现方面的技术，我们更应该基于对机器学习的完整理解，将分布式和机器学习更加紧密地结合在一起。

▌元学习元学习（metalearning）是近年来机器学习领域的一个新的研究热点。字面上来理解，元学习就是学会如何学习，重点是对学习本身的理解和适应，而不仅仅是完成某个特定的学习任务。

也就是说，一个元学习器需要能够评估自己的学习方法，并根据特定的学习任务对自己的学习方法进行调整。

深度学习和AI有什么关系，学习什么内容呢？

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码(Autoencoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类(SparseCoding)。

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

深度学习作为实现机器学习的技术，拓展了人工智能领域范畴，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理。

推动市场从无人驾驶和机器人技术行业扩展到金融、医疗保健、零售和农业等非技术行业，因此掌握深度学习的AI工程师成为了各类型企业的招聘热门岗位。

、中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍深度学习的最新应用成果单层/深度学习与机器学习人工智能的关系及发展简第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战梯度下降优化方法前馈神经网络的基本结构和训练过程反向传播算法TensorFlow开发环境安装“计算图”编程模型深度学习中图像识别的操作原理第三阶段循环神经网络原理及项目实战语言模型及词嵌入词嵌入的学习过程循环神经网络的基本结构时间序列反向传播算法长短时记忆网络（LSTM）的基本结构LSTM实现语言模型第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理GAN的训练过程GAN用于图片生成的实现第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战多GPU并行实现分布式并行的环境搭建分布式并行实现第六阶段深度强化学习及项目实战强化学习介绍智能体Agent的深度决策机制（上）智能体Agent的深度决策机制（中）智能体Agent的深度决策机制（下）第七阶段车牌识别项目实战数据集介绍及项目需求分析OpenCV库介绍及车牌定位车牌定位车牌识别学员项目案例评讲第八阶段深度学习前沿技术简介深度学习前沿技术简介元学习迁移学习等了解更多查看深度学习。

究竟什么是机器学习 深度学习和人工智能

目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。

这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。

深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。

起码目前存在以下问题：1.深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；2.有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；3.深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。

深度学习大佬YoshuaBengio在Quora上回答一个类似的问题时，有一段话讲得特别好，这里引用一下，以回答上述问题：ScienceisNOTabattle,itisacollaboration.Weallbuildoneachother'sideas.Scienceisanactoflove,notwar.Loveforthebeautyintheworldthatsurroundsusandlovetoshareandbuildsomethingtogether.Thatmakesscienceahighlysatisfyingactivity,emotionallyspeaking!这段话的大致意思是，科学不是战争而是合作，任何学科的发展从来都不是一条路走到黑，而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰，站在巨人的肩膀上不断前行。

机器学习的研究也是一样，你死我活那是邪教，开放包容才是正道。结合机器学习2000年以来的发展，再来看Bengio的这段话，深有感触。

进入21世纪，纵观机器学习发展历程，研究热点可以简单总结为2000-2006年的流形学习、2006年-2011年的稀疏学习、2012年至今的深度学习。未来哪种机器学习算法会成为热点呢？

深度学习三大巨头之一吴恩达曾表示，“在继深度学习之后，迁移学习将引领下一波机器学习技术”。但最终机器学习的下一个热点是什么，谁又能说得准呢。

编辑于2017-12-2729918条评论分享收藏感谢收起阿里云云栖社区用户标识1已认证的官方帐号39人赞同了该回答人工智能并不是一个新的术语，它已经有几十年的历史了，大约从80年代初开始，计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。

在算法方面，最重要的算法是神经网络，由于过拟合而不是很成功（模型太强大，但数据不足）。尽管如此，在一些更具体的任务中，使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的成功，并且这也构成了当今机器学习的基础。

在模仿方面，人工智能专注于图像识别，语音识别和自然语言处理。人工智能专家们花费了大量的时间来创建诸如边缘检测，颜色配置文件，N-gram，语法树等。不过，这些进步还不足以达到我们的需求。

传统的机器学习：机器学习（ML）技术在预测中发挥了重要的作用，ML经历了多代的发展，形成了具有丰富的模型结构，例如：1.线性回归。2.逻辑回归。3.决策树。4.支持向量机。5.贝叶斯模型。

6.正则化模型。7.模型集成（ensemble）。8.神经网络。这些预测模型中的每一个都基于特定的算法结构，参数都是可调的。

训练预测模型涉及以下步骤：1. 选择一个模型结构（例如逻辑回归，随机森林等）。2. 用训练数据（输入和输出）输入模型。3. 学习算法将输出最优模型（即具有使训练错误最小化的特定参数的模型）。

每种模式都有自己的特点，在一些任务中表现不错，但在其他方面表现不佳。但总的来说，我们可以把它们分成低功耗（简单）模型和高功耗（复杂）模型。选择不同的模型是一个非常棘手的问题。

由于以下原因，使用低功率/简单模型是优于使用高功率/复杂模型：在我们拥有强大的处理能力之前，训练高功率模型将需要很长的时间。

在我们拥有大量数据之前，训练高功率模型会导致过度拟合问题（因为高功率模型具有丰富的参数并且可以适应广泛的数据形状，所以我们最终可能训练一个适合于特定到当前的训练数据，而不是推广到足以对未来的数据做好预测）。

然而，选择一个低功率的模型会遇到所谓的“欠拟合”的问题，模型结构太简单，如果它复杂，就无法适应训练数据。

（想象一下，基础数据有一个二次方关系：y=5*x^2;你无法适应线性回归：y=a*x+b，不管我们选择什么样的a和b。

为了缓解“不适合的问题”，数据科学家通常会运用他们的“领域知识”来提出“输入特征”，这与输出关系更为直接。

（例如，返回二次关系y=5*square（x），如果创建了一个特征z=x^2，则可以拟合线性回归：y=a*z+b，通过选择a=5和b=0）。

机器学习的主要障碍是特征工程这个步骤，这需要领域专家在进入训练过程之前就要找到非常重要的特征。特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识，因此它成为当今大多数机器学习任务的主要瓶颈。

换句话说，如果我们没有足够的处理能力和足够的数据，那么我们必须使用低功耗/更简单的模型，这就需要我们花费大量的时间和精力来创建合适的输入特征。这是大多数数据科学家今天花时间去做的地方。

神经网络的回归：在大数据时代，云计算和大规模并行处理基础架构的共同发展，使得机器处理能力在二十一世纪初得到了极大的提升。我们不再局限于低功耗/简单的模型。

例如，当今最流行的两种主流机器学习模型是随机森林和梯度提升树。尽管如此，两者都非常强大，并且提供了非线性模型拟合的训练数据，但数据科学家仍然需要仔细地创建特征以获得良好的性能。

与此同时，计算机科学家重新使用神经网络的许多层来完成这些人类模仿的任务。这给DNN（深度神经网络）带来了新的生机，并在图像分类和语音识别任务方面提供了重大突破。

DNN的主要区别在于，你可以将原始信号（例如RGB像素值）直接输入DNN，而不需要创建任何域特定的输入功能。

通过多层神经元（这就是为什么它被称为“深度”神经网络），DNN可以“自动”通过每一层产生适当的特征，最后提供一个非常好的预测。这极大地消除了寻找“特征工程”的麻烦，这是数据科学家们最喜欢看到的。

DNN也演变成许多不同的网络拓扑结构，所以有CNN（卷积神经网络），RNN（递归神经网络），LSTM（长期短期记忆），GAN（生成敌对网络），转移学习，注意模型（attentionmodel）所有的这些被统称为深度学习（DeepLearning），它正在引起整个机器学习界的关注。

强化学习：另一个关键组成部分是关于如何模仿一个人（或动物）的学习，设想感知/行为/奖励循环的非常自然的动物行为。一个人或者一个动物首先会通过感知他或者她所处的状态来了解环境。

在此基础上，他或者她会选择一个“动作”，将他或者她带到另一个“状态”。那么他或她将获得“奖励”，循环重复，直到他或她消失。这种学习方式（称为强化学习）与传统监督机器学习的曲线拟合方法有很大不同。

尤其是，强化学习学习得非常快，因为每一个新的反馈（例如执行一个行动并获得奖励）都被立即发送到影响随后的决定。

强化学习也提供了预测和优化的平滑整合，因为它在采取不同的行动时保持当前状态的信念和可能的转换概率，然后做出决定哪些行动可以导致最佳结果。

深度学习+强化学习=AI与经典的ML技术相比，DL提供了一个更强大的预测模型，通常可以产生良好的预测结果。与经典优化模型相比，强化学习提供了更快的学习机制，并且更适应环境的变化。

机器学习vs深度学习在深度探讨machinelearning和datascience的联系之前，这里简要地讨论一下machinelearning和deeplearning。

machinelearning是一套算法，来训练数据集做预测或者采取行动以使得系统最优化。

举例来说，supervisedclassificationalgorithms被用来根据历史数据将想要贷款的客户分成预期好的和预期差的(goodorbadprospects)。

对于给定的任务(比如监督聚类)，需要的技术多种多样：naiveBayes、SVM、neuralnets、ensembles、associationrules、decisiontrees、logisticregression，或者是很多技术的组合。

所有这些都是数据科学的子集。当这些算法自动化后，比如无人驾驶飞机或者无人驾驶汽车，这就叫AI了，或者说的具体一点，deeplearning。

如果采集的数据来自传感器并且通过互联网传播，那么这就是机器学习或数据科学或深度学习应用于物联网了。有些人对深度学习有不同的定义，他们认为深度学习是更深层次的神经网络(一种机器学习的技术)。

AI(ArtificialIntelligence)是创建于20世纪60年代的计算机科学的一个子领域，是关于解决那些对人类来讲非常容易但是对计算机而言很难的任务。

值得一提的是，所谓的strongAI可能可以做所有人类可以做的事情(可能除了纯粹的物理问题)。

这是相当广泛的，包括各种各样的事情，比如做计划，在世界上到处溜达，识别物体和声音，说话，翻译，社交或者商业交易，还有创造性工作(比如写诗画画)等等。

NLP(Naturallanguageprocessing)只是AI要处理的语言部分，尤其是写。

Machinelearning是这样的一种情况：给出一些可以被以离散形式描述的AI问题(比如从一系列动作中选出对的那个)，然后给定一堆外部世界的信息，在不需要程序员手动写程序的情况下选出那个“正确的”行为。

通常情况需要借助外界的一些过程来判断这个动作对不对。在数学上，这就是函数：你给一些输入，然后你想要他处理一下得到正确的输出，所以整个问题就简化为用一些自动的方式建立这种数学函数模型。

和AI区分一下：如果我写了一段特别机智的程序有着人类的行为，那这就可以是AI，但是除非它的参量都是自动从数据中学会的，否则就不是机器学习。Deeplearning是当下非常流行的机器学习的一种。

它包含一种特殊的数学模型，可以想成是一种特定类型的简单块的组合(或者说是块的功能的组合)，这些块可以进行调整来更好的预测最终结果。

什么是深度学习，促进深度学习的策略

最近几年，人工智能技术快速发展，深度学习领域迎来爆发，越来越多的人才加入到深度学习行业。很多小白在初学深度学习的时候，经常会遇到各种各样的问题，如何才能快速入门呢？

我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。

所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。

按我们的学习经验，从一个数据源开始——即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快、更靠谱的掌握深度学习技术。

为了帮助行业人才更快地掌握人工智能技术，中公优就业联合中科院自动化研究所专家，开设人工智能《深度学习》课程，通过深度剖析人工智能领域深度学习技术，培养人工智能核心人才。

在为期5周的课程学习中，你将全面了解AI深度学习的相关知识，掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理，并应用于企业级项目实战。

通过对专业知识的掌握，你会更系统地理解深度学习前沿技术，并对学会学习（元学习）、迁移学习等前沿主流方向发展有自己的想法。