大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于新思維機(jī)械原理在線閱讀的問題，于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹新思維機(jī)械原理在線閱讀的解答，讓我們一起看看吧。
什么是深度學(xué)習(xí)，怎么學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)？
深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個(gè)性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。典型的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( convolutional neural network)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stacked auto-encoder network)模型等。
入門深度學(xué)習(xí)最重要的就是需要掌握三大基本網(wǎng)絡(luò)框架，即CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GAN對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。即CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：最流行的深度學(xué)習(xí)模型，已成為當(dāng)前圖像識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。主要應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、人臉識(shí)別、風(fēng)格遷移等;RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：應(yīng)用領(lǐng)域最廣泛的深度學(xué)習(xí)模型，只要考慮時(shí)間先后順序問題的都可以使用RNN來解決，常見的應(yīng)用領(lǐng)域有:自然語言處理、機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、音樂合成、聊天機(jī)器人、推薦算法等;GAN對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一種方法，GAN的應(yīng)用范圍較廣，擴(kuò)展性也很強(qiáng)，主要應(yīng)用于圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和圖像處理等領(lǐng)域。
可以通過互聯(lián)網(wǎng)尋找相應(yīng)的公開課進(jìn)行上述內(nèi)容的學(xué)習(xí)，并且通過一些開源項(xiàng)目進(jìn)行練習(xí)。
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。
同機(jī)器學(xué)習(xí)方法一樣，深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法也有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之分.不同的學(xué)習(xí)框架下建立的學(xué)習(xí)模型很是不同.例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural networks，簡稱CNNs)就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)(Deep Belief Nets，簡稱DBNs)就是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
把學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)看作一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，則深度學(xué)習(xí)的核心思路如下:
①無監(jiān)督學(xué)習(xí)用于每一層網(wǎng)絡(luò)的pre-train;
②每次用無監(jiān)督學(xué)習(xí)只訓(xùn)練一層，將其訓(xùn)練結(jié)果作為其高一層的輸入;
③用監(jiān)督學(xué)習(xí)去調(diào)整所有層；
深度學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)比其他機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)方法都要好(稍后將討論例外情況)。這些又如何轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生活中的情形呢?深度學(xué)習(xí)更適合無標(biāo)記數(shù)據(jù)，因而它并不局限于以實(shí)體識(shí)別為主的自然語言處理(NLP)領(lǐng)域。[1]
學(xué)習(xí)可分為淺學(xué)習(xí)和深學(xué)習(xí)，就像閱讀可分為泛讀和精讀一樣。深度學(xué)習(xí)說的就是學(xué)習(xí)的一種程度。
學(xué)習(xí)通常都是由淺入深的，一層一層進(jìn)入，一步一步提升的。下面是根據(jù)當(dāng)下很多人的學(xué)習(xí)現(xiàn)狀，例舉的幾點(diǎn)關(guān)于深度學(xué)習(xí)的建議。
1、首先要學(xué)會(huì)對(duì)信息進(jìn)行分級(jí)。
當(dāng)下我們很多信息的來源都是一些自媒體內(nèi)容，如果你關(guān)注或訂閱了大量低質(zhì)、無用的自媒體，這不僅浪費(fèi)了你的大量時(shí)間，同時(shí)也大大消耗你的精力。所以，要學(xué)會(huì)“分級(jí)”，哪些信息是要認(rèn)真閱讀的，哪些是可以批量、大致看看的，做出分級(jí)，并且在關(guān)注/訂閱數(shù)上也要控制。
2、其次，不要用“收藏”取代學(xué)習(xí)。
很多文章或課程平臺(tái)都有提供收藏功能，它其實(shí)是針對(duì)人性去設(shè)計(jì)的，讓我們誤以為存下來了就等于知識(shí)到手了、學(xué)會(huì)了。只是不停的收藏沒有用，當(dāng)你閱讀完一篇文章或資料后，覺得對(duì)自己有用、收藏后，一定要找一個(gè)時(shí)間進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)、思考、整理。比如每天收藏的內(nèi)容，晚上就把它消化；或者以周為單位，專門抽出一段時(shí)間對(duì)收藏的內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)。
3、其三，學(xué)習(xí)掌握“快速閱讀”的能力。
快速閱讀是一種根據(jù)材料、需要、時(shí)間、精力和內(nèi)外部環(huán)境，有目的、有要點(diǎn)地進(jìn)行閱讀的方法?？焖匍喿x的目的是“透過快速閱讀快速建立書本、內(nèi)容的知識(shí)地圖，找到重要內(nèi)容、挖掘出對(duì)自己有用的內(nèi)容、產(chǎn)生“問題意識(shí)”，從而促使我們更好地完成閱讀，以及對(duì)部分內(nèi)容進(jìn)行精讀（拿一本書來說，重要的內(nèi)容通常只占全書的兩成左右）。
快速閱讀能力的掌握，不斷的閱讀和積累是一方面，也就是多讀，多讀可以完善你的識(shí)文基礎(chǔ)（詞匯、知識(shí)背景、閱讀技巧等），從而提高你的閱讀速度。另外也需要專門的訓(xùn)練，比如“精英特快速閱讀訓(xùn)練”，通過軟件訓(xùn)練掌握到一兩千字每分鐘的閱讀速度一般都非常容易就可以做到（正常未經(jīng)過訓(xùn)練的人閱讀速度在200-300字每分鐘）。
到此，以上就是小編對(duì)于新思維機(jī)械原理在線閱讀的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于新思維機(jī)械原理在線閱讀的1點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
