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   北京萬門教育科技有限公司的宗旨是整合優(yōu)質(zhì)的萬門大學教育資源，以開發(fā)和提高莘莘學子的智慧為根本，形成一種新型的萬門售后服務的教學模式，進而創(chuàng)建中國專業(yè)的以萬門售后服務為主的教育培訓機構。 延伸拓展 產(chǎn)品詳情：深度學習——一種實現(xiàn)機器學習的技術源自最早進行機器學習那群人的另一種算法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ArtificialNeuralNetworks)，它已有幾十年的歷史。神經(jīng)網(wǎng)絡的靈感來自于我們對大腦生物學的理解——所有神經(jīng)元之間的相互連接。但是不像生物大腦中的任何神經(jīng)元，可以在一定的物理距離內(nèi)連接到任何其他神經(jīng)元，這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡的層、連接和數(shù)據(jù)傳播方向是離散的。比如你可以把一個圖像切成一堆碎片并輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡的層中。然后層的單個神經(jīng)元們將數(shù)據(jù)傳遞給第二層。第二層神經(jīng)元將數(shù)據(jù)傳給第三層，如此一直傳到最后一層并輸出最終結果。每個神經(jīng)元分配一個權重到它的輸入——評估所執(zhí)行的任務的準確或不準確。然后最終的輸出由所有這些權重來確定。所以想想那個停止標志的例子。一個停止標志圖像的特征被切碎并由神經(jīng)元來「檢查」——它的形狀、它的消防紅色彩、它的獨特字母、它的交通標志尺寸以及和它的運動或由此帶來的缺失。神經(jīng)網(wǎng)絡的任務是判定它是否為一個停止標志。這提出了一個「概率向量」，它真是一個基于權重的高度受訓的猜測。在我們的例子中，系統(tǒng)可能有86%的把握認為圖像是一個停止標志，7%的把握認為這是一個限速標志，5%的把握認為這是一只被卡在樹上的風箏，等等——然后網(wǎng)絡架構告訴神經(jīng)網(wǎng)絡結果的正確與否。甚至這個例子都有些超前了，因為直到現(xiàn)在，神經(jīng)網(wǎng)絡都被人工智能研究社區(qū)避開了。自從最早的人工智能起，他們一直在做這方面研究，而「智能」成果收效甚微。問題很簡單，即最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡屬于計算密集型，這并不是一個實用的方法。不過，由多倫多大學的GeoffreyHinton帶領的異端研究小組一直在繼續(xù)相關研究工作，最終在超級計算機上運行并行算法證明了這個概念，但這是直到GPU被部署之后才兌現(xiàn)的諾言。如果我們再回到停止標志的例子，當網(wǎng)絡正在進行調(diào)整或者「訓練」時，出現(xiàn)大量的錯誤答案，這個機會是非常好的。它需要的就是訓練。它需要看到成千上萬，甚至數(shù)以百萬計的圖像，直到神經(jīng)元的輸入權重被調(diào)整，從而幾乎每一次都能得到正確答案——無論有霧沒霧，晴天還是雨天。在這一點上，神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)教會了自己停止標志看起來會是什么樣的或者在Facebook例子中就是識別媽媽的臉或者吳恩達2012年在谷歌所做的貓的圖片。吳恩達的突破在于從根本上使用這些神經(jīng)網(wǎng)絡并將它們變得龐大，增加了層數(shù)和神經(jīng)元的數(shù)量，然后通過系統(tǒng)運行大量的數(shù)據(jù)來訓練它。吳恩達使用了1000萬個YouTube視頻的圖像。他將「深度」運用在深度學習中，這就描述了這些神經(jīng)網(wǎng)絡的所有層。感謝深度學習，讓人工智能有一個光明的未來。深度學習已經(jīng)實現(xiàn)了許多機器學習方面的實際應用和人工智能領域的全面推廣。深度學習解決了許多任務讓各種機器助手看起來有可能實現(xiàn)。無人駕駛機車、更好的預防醫(yī)療，甚至是更好的電影推薦，如今都已實現(xiàn)或即將實現(xiàn)。人工智能在當下和未來。有了深度學習，人工智能甚至可以達到我們長期所想象的科幻小說中呈現(xiàn)的狀態(tài)。我拿走你的C-3PO，你可以留著終結者。

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