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企業(yè)想要更快提高工作效率?深度學(xué)習(xí)算法為你助力!

作者 aidekangsai | 2022-04-15
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據(jù)了解,機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。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(lái)解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音和文本。 通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示,含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)。其好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來(lái)替代手工獲取特征。

據(jù)了解,深度學(xué)習(xí)有很好的表現(xiàn),引領(lǐng)了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表現(xiàn)優(yōu)異的應(yīng)用都用到了深度學(xué)習(xí)。近幾年,金蝶旗下的深度學(xué)習(xí)算法就為企業(yè)帶來(lái)了很多支持。為企業(yè)提高工作效率。

要知道深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,但是并不完全等于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不過(guò)在叫法上,很多深度學(xué)習(xí)算法中都會(huì)包含”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這個(gè)詞,比如:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以,深度學(xué)習(xí)可以說(shuō)是在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的升級(jí),約等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

據(jù)悉,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有相互連接的節(jié)點(diǎn)的計(jì)算系統(tǒng),其節(jié)點(diǎn)的工作方式更像是人腦中的神經(jīng)元。這些神經(jīng)元在它們之間進(jìn)行處理并傳遞信息。每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是一系列的算法,這些算法試圖通過(guò)一個(gè)模擬人類(lèi)大腦運(yùn)作的過(guò)程來(lái)識(shí)別一組數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)系。

假設(shè)深度學(xué)習(xí)要處理的信息是“水流”,而處理數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由管道和閥門(mén)組成的巨大水管網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的入口是若干管道開(kāi)口,網(wǎng)絡(luò)的出口也是若干管道開(kāi)口。這個(gè)水管網(wǎng)絡(luò)有許多層,每一層有許多個(gè)可以控制水流流向與流量的調(diào)節(jié)閥。根據(jù)不同任務(wù)的需要,水管網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層的調(diào)節(jié)閥數(shù)量可以有不同的變化組合。

而對(duì)復(fù)雜任務(wù)來(lái)說(shuō),調(diào)節(jié)閥的總數(shù)可以成千上萬(wàn)甚至更多。水管網(wǎng)絡(luò)中,每一層的每個(gè)調(diào)節(jié)閥都通過(guò)水管與下一層的所有調(diào)節(jié)閥連接起來(lái),組成一個(gè)從前到后,逐層完全連通的水流系統(tǒng)。

此外,深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)很多,其學(xué)習(xí)能力強(qiáng),覆蓋范圍廣、適應(yīng)性好。深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很多,寬度很廣,理論上可以映射到任意函數(shù),所以能解決很復(fù)雜的問(wèn)題。

由上文可知,深度學(xué)習(xí)高度依賴(lài)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量越大,他的表現(xiàn)就越好。在圖像識(shí)別、面部識(shí)別、NLP 等部分任務(wù)甚至已經(jīng)超過(guò)了人類(lèi)的表現(xiàn)。同時(shí)還可以通過(guò)調(diào)參進(jìn)一步提高他的上限。相信未來(lái)金蝶會(huì)不斷跟進(jìn)與強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)算法,為大家?guī)?lái)更多便利!

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