北京万门教育科技有限公司

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   北京万门教育科技有限公司的宗旨是整合优质的万门大学教育资源，以开发和提高莘莘学子的智慧为根本，形成一种新型的万门售后服务的教学模式，进而创建中国专业的以万门售后服务为主的教育培训机构。 延伸拓展 产品详情：深度学习——一种实现机器学习的技术源自最早进行机器学习那群人的另一种算法是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)，它已有几十年的历史。神经网络的灵感来自于我们对大脑生物学的理解——所有神经元之间的相互连接。但是不像生物大脑中的任何神经元，可以在一定的物理距离内连接到任何其他神经元，这些人工神经网络的层、连接和数据传播方向是离散的。比如你可以把一个图像切成一堆碎片并输入到神经网络的层中。然后层的单个神经元们将数据传递给第二层。第二层神经元将数据传给第三层，如此一直传到最后一层并输出最终结果。每个神经元分配一个权重到它的输入——评估所执行的任务的准确或不准确。然后最终的输出由所有这些权重来确定。所以想想那个停止标志的例子。一个停止标志图像的特征被切碎并由神经元来「检查」——它的形状、它的消防红色彩、它的独特字母、它的交通标志尺寸以及和它的运动或由此带来的缺失。神经网络的任务是判定它是否为一个停止标志。这提出了一个「概率向量」，它真是一个基于权重的高度受训的猜测。在我们的例子中，系统可能有86%的把握认为图像是一个停止标志，7%的把握认为这是一个限速标志，5%的把握认为这是一只被卡在树上的风筝，等等——然后网络架构告诉神经网络结果的正确与否。甚至这个例子都有些超前了，因为直到现在，神经网络都被人工智能研究社区避开了。自从最早的人工智能起，他们一直在做这方面研究，而「智能」成果收效甚微。问题很简单，即最基本的神经网络属于计算密集型，这并不是一个实用的方法。不过，由多伦多大学的GeoffreyHinton带领的异端研究小组一直在继续相关研究工作，最终在超级计算机上运行并行算法证明了这个概念，但这是直到GPU被部署之后才兑现的诺言。如果我们再回到停止标志的例子，当网络正在进行调整或者「训练」时，出现大量的错误答案，这个机会是非常好的。它需要的就是训练。它需要看到成千上万，甚至数以百万计的图像，直到神经元的输入权重被调整，从而几乎每一次都能得到正确答案——无论有雾没雾，晴天还是雨天。在这一点上，神经网络已经教会了自己停止标志看起来会是什么样的或者在Facebook例子中就是识别妈妈的脸或者吴恩达2012年在谷歌所做的猫的图片。吴恩达的突破在于从根本上使用这些神经网络并将它们变得庞大，增加了层数和神经元的数量，然后通过系统运行大量的数据来训练它。吴恩达使用了1000万个YouTube视频的图像。他将「深度」运用在深度学习中，这就描述了这些神经网络的所有层。感谢深度学习，让人工智能有一个光明的未来。深度学习已经实现了许多机器学习方面的实际应用和人工智能领域的全面推广。深度学习解决了许多任务让各种机器助手看起来有可能实现。无人驾驶机车、更好的预防医疗，甚至是更好的电影推荐，如今都已实现或即将实现。人工智能在当下和未来。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们长期所想象的科幻小说中呈现的状态。我拿走你的C-3PO，你可以留着终结者。

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