1樓：沉夜孤星
第一，深度神經網路不是黑盒，個人電腦開機直到神經網路執行在記憶體中的每一位元的變化都是可以很細微的觀察的。沒有任何神秘力量，沒有超出科學解釋的現象發生。第二，深度神經網路的工作方式是基於傳統的電腦架構之上的，就是資料+演算法。
但人們確實從中窺探到了一種全新的電子大腦方式。所以目前有研究提煉一些常用神經網路演算法加速硬體。微軟等巨頭則在開發量子計算。
第三，深度神經網路是乙個很初級的特徵自動提取器。說初級因豎握為簡單粗暴。以前為了節約算力特徵關鍵模型都是人工親團纖銀自設定。
而現在這部分塌宴工作隨著算力的提高可以自動化。所以從某種意義上來說深度神經網路也是一種自動程式設計機，但和人們相比，一點點小小的自動化都需要很多很多的計算力支援，這一點也不重要，重要的是，它能工作(手動英文)。那麼深度神經網路究竟是什麼呢？
它是乙個能迭代更新自己的特徵提取演算法。現在這個演算法可是像全自動高階工廠，資料往裡一丟，不得了！整個工廠裡面所有機器都動了起來。
沒見過的小夥伴當場就被嚇呆瓜了，用流行的話說叫懵住。幾千只機械手把資料搬來搬去，拿出魔方一樣的盒子裝來裝去又倒出來。整個場面就叫乙個震撼。
演算法執行規模也更大了。
2樓：5402滅韓坦蝕
我用樂高做例卜並子，不做公式羅列了。深度學習就好比用樂高搭房子。如果用基礎件搭房子，我需要許多的引數，幾個方塊，幾個圓柱，幾個三角，幾個環形，幾個紅色，幾個綠色……（輸入層）；如果我將基礎塊進行簡單的組合，組合成幾塊牆壁，幾塊屋頂，幾塊窗戶和幾個門…（隱含層），這時引數就比較少了，特徵也很明顯了，這些特徵是無導師監督學習到的，而且是完備的（這些牆壁屋頂足夠你搭房子用，不會出現不夠用）。
隱含層多了，元件也越整合，所需元件的個數也越少（特徵的可描述性越強，引數越少）。這時再拿乙個樂高模型給你，很快就可以通過判斷有沒有屋頂、窗戶、牆壁和門，來斷定這個模型是不是房子，而不用再去數有多少個型別的樂高基礎塊。與之前神經網路學習演算法比較，dl的優勢還在於它的特徵是網路春念自己學習到的（無導師監督），不需要人工探索特徵提取的方法，不用依賴個人的經驗選取特徵。
它最終得到的特徵空間具有理論依據，更為可靠（通過看有沒有屋頂、牆壁、窗戶和門判斷是否是房子，比數有幾塊方塊、型森跡幾個圓柱、幾個三角更可靠）。
3樓：知04092箍仙
所謂神經網路演算法，就是對州磨人類學習能力的一運尺種模擬演算法。理論認為人的認知模式，處事方式是儲存在神經元與神經元之間的連線上的，稱為「神經元連線權重」，人腦神經佈局類似網狀結構，神經元是網的交叉點，權重就是網的連線，這些連線有粗有細，也就是權重的大小不同。而人類的學習能力就是去不斷改變權重的值，從而改變自己的認知模式和處事方式，簡單的說，不同人對同乙個外部事物有不同看法，就是因為同樣的初始訊號，在不同粗細的神經元連線放大或縮小後，變成了側重點不同的最終訊號。
最開始的「感知機"只用了2層神經元，即輸入層和輸出層，發現很多問題無法模擬，最著名的就是「異或」問題。 後來聰明的人在輸入層和輸出層之間加了一層神經元叫做隱藏層，3層的神經網路已經可以模擬二維上的旁跡高任意函式曲線。只不過此時對「連線權重」的訓練過程就變得非常複雜，通常使用一種叫「誤差反傳」的計算方法。
參考人腦，人腦大概有億級層數的神經元（當然，人腦是多工處理器集合，某些特定的任務如人臉識別，只需用到大腦的某個區域性）。於是人們會猜想，更多的隱藏層是否會有更高的學習效果。事實證明的確如此，隨著隱藏層數的增加，一些**，語音的識別率越來越高。
因此，就有了深度神經網路這一概念。但隱藏層數越多訓練過程也越複雜，且誤差會在多層傳遞的時候衰減，導致gradientvanish問題，最終導致訓練結果收斂在區域性最優或者難以收斂。後來又有聰明的人不斷改進誤差訓練演算法，神經網路的層數深度越來越大，現在最nb的是微軟的「殘差神經網路」，已經將隱藏層提高至152層。
深度神經網路中是如何應用的?
4樓：自醉薔薇
深度神經網路鏈笑禪在人工智慧領域中被廣泛應用，可以用於影象識別、語音識別、自然語言處理等多個方面。在深度神經網路中，通常使用的是卷積神經網路和迴圈神經網路。
在影象識別中，深度神經網路可以對影象進行分類、識別等操作。棚塵例如，在計算機視覺中，深度神經網路可以用於分析影象中的物體、人臉、車輛等，並進行即時識別和分類。在語音識別中，深度神經網路可以將輸入的語音訊號轉換為文字或者其他形式的輸出，實現自然語言處理。
在自然語言處理中，深度神經網路可以對文字進行分類、摘要、翻譯等操作。例如，在新聞報道中，深度神經網路可公升茄以用於自動摘要和新聞分類，提高新聞的處理效率。
深度神經網路的應用還可以推廣到更多的領域，例如醫療診斷、金融分析、自動駕駛等。在這些領域中，深度神經網路可以通過學習大量的資料，自動提取出有用的資訊，並進行決策或**，提高工作效率和準確性。
深度神經網路目前有哪些成功的應用
5樓：網友
其次深度學習應用最成功的領域就是影象識別，目前識別準確率已經超越人類。深度學習成了影象識別段姿的標配，以至於目前做影象不懂深度學碧燃蠢習都不好意思悔陪跟人打招呼。（這種狀態個人覺得是不好的）
其中影象識別中，應用最廣的是人臉識別。
自然語言理解方面，深度學習也非常活躍，主要是使用一種叫做lstm的深度學習方法。
深度學習已經深入各個領域。
無人車，智慧型，智慧型翻譯，天氣預報，****，人臉比對，聲紋比對，等。
其他許多有趣的應用，比如智慧型插畫，自動作詩，自動寫作文，等都可以通過深度學習來完成。
深度神經網路的功能
6樓：手心餘溫
微軟介紹，這種新型語音識別軟體採用了名為「深度神經網路」的技術，使得該軟體處理人類語音的過程與人腦相似。對此微軟必應(bing)搜尋業務部門主管斯特凡·維茨(stefan weitz)在本週一表示：「我們試圖複製人腦聆聽和處理人類語音的方式。
微軟還表示，與原有wp手機語音識別技術相比，新型技術的語音識別準確性提高了15%，且建立相應文字及搜尋關鍵詞的速度也更快。如此一來，必應返回相應搜尋結果所用時薯拍間比以前快了兩冊遊倍。
微軟語音處理技術部門高階專案經理麥可·特加爾夫(michael tjalve)也表示：「通過我們最新的語音識別數姿羨器，你不但得到的結果更好，而且速度更快。」
微軟已面向美國市場的windows phone手機使用者釋出了這項技術。使用者通過這項新技術，將更容易使用語音命令來建立簡訊、進行網路搜尋等活動。
深度學習和深度神經網路的AI有什麼區別
ai就是人工智慧 artificial intelligence 的簡稱。機器學習 一種實現人工智慧的方法，機器學習最基本的做法，是使用演算法來解析資料 從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和 機器學習演算法可以分為監督學習 如分類問題 無監督學習 如聚類問題 半監督學習 整合學習 深度學習和強...
出納的工作流程主要有什麼？出納具體工作流程是什麼
出納工作流程主要是 根據涉及現金，銀行存款業務的發生情況編制相應的分錄，然後登記現金，銀行存款日記賬。出納是按照有關規定和制度，辦理本單位的現金收付 銀行結算及有關賬務，保管庫存現金 有價 財務印章及有關票據等工作的總稱。出納的工作流程如下 一 辦理銀行存款和現金領取。二 負責支票 匯票 發票 收據...
出納關於現金收付的工作流程是什麼？
收現是根據會計崗開具的收據或發票收款 先檢查收據或發票開具的金額 是否正確，大小寫是否滾純一致 是否有經手人簽名。 在收據或發票上簽字並加蓋財務結算章，將收據或發票 交顧客 聯交給交款人。 憑記賬聯逗頃登記現金流水賬。 登記票據傳遞登記本。 將記賬聯連同票據登記本傳給會計製作記賬憑山備陸證。付現方法...