1樓：長頸鹿表示驚慌
alphago依靠精確的專家評估系統（value network）:專家系統是乙個智慧型電腦程式系統，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。
基於海量資料的深度神經網路（policy network）:多層的好處是可以用較少的參數列示複雜的函式。在監督學習中，以前的多層神經網路的問題是容易陷入區域性極值點。
如果訓練樣本足夠充分覆蓋未來的樣本，那麼學到的多層權重可以很好的用來**新的測試樣本。但是很多工難以得到足夠多的標記樣本，在這種情況下，簡單的模型，比如線性迴歸或者決策樹往往能得到比多層神經網路更好的結果。非監督學習中，以往沒有有效的方法構造多層網路。
多層神經網路的頂層是底層特徵的高階表示，比如底層是畫素點，上一層的結點可能表示橫線，三角； 而頂層可能有乙個結點表示人臉。
傳統的人工智慧方法蒙特卡洛樹搜尋的組合：是一種人工智慧問題中做出最優決策的方法，一般是在組合博弈中的行動（move）規劃形式。它結合了隨機模擬的一般性和樹搜尋的準確性。
如何選擇深度學習模型中最優的學習率和原始碼
2樓：匿名使用者
從乙個低學習率開始訓練，並在每個批次中指數提高學習率，然後畫出學習率與損失函式的變化趨勢影象。
另一種方式是畫出學習率與損失函式變化率（損失函式關於迭代次數的導數）的曲線。雖然看起來雜訊比較大，可以用簡單易懂平**做緩化處理。
深度學習的優化方法如何 避開區域性最小
3樓：匿名使用者
這是乙個全世界都在亟待解決的問題。
想提高效果，就好好學習一下深度學習，自己設計方法吧。
不同的深度學習模型有各自最適用的最優化方法嗎
4樓：高達之天使閹
深度學習和機器學習的區別是，深度學習是機器學習研究中的乙個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。
5樓：匿名使用者
最簡單的一種方法是利用人工神經網路的特點，人工神經網路（ann）本身就是具有層次結構的系統，如果給定乙個神經網路，我們假設其輸出與輸入是相同的，然後訓練調整其引數，得到每一層中的權重，自然地，我們就得到了輸入i的幾種不同表示（每一層代表一種表示），這些表示就是特徵，在研究中可以發現，如果在原有的特徵中加入這些自動學習得到的特徵可以大大提高精確度，甚至在分類問題中比目前最好的分類演算法效果還要好！這種方法稱為autoencoder。當然，我們還可以繼續加上一些約束條件得到新的deep learning方法，如如果在autoencoder的基礎上加上l1的regularity限制（l1主要是約束每一層中的節點中大部分都要為0，只有少數不為0，這就是sparse名字的**），我們就可以得到sparse autoencoder方法。
深度學習能夠學會程式設計嗎
6樓：江西新華電腦學院
it的就業前景還是不錯的。
選擇學校方面 一定要選擇 有資質的。
教學 師資力量 環境不錯的。
看學校 歷年來的畢業生如何。
7樓：網友
用lstm單元組成深度圖靈機可以實現的。**也是時序資料。只是需要正確編寫**還是有待調參。
深度學習權重初始化為什麼要隨機
8樓：
以卷積神經網路為例，如果你初試化兩個卷積核權值都一樣，那麼在一次訓練後兩個卷積核變化都一樣，卷積後的特徵層都一樣；如果你定義了100個一樣的卷積核本質上只提取了乙個特徵。
如果你一百個卷積核的權值隨機定義，你就能提取100個特徵。
深度學習訓練資料的時間怎麼計算
9樓：小安說事兒
1.很大。以來cnn為例，訓練需要。
大量源資料，大bai量迭代，對du
深度學習模型訓練中隨機種子指的是什麼
10樓：律碧玉
樓上的不夠確切，嚴格來說不對。
事實上隨機種子和深度學習。
沒有直接關係，隨機種子在百科中的定義是：一種以隨機數。
作為物件的以真隨機數（種子）為初始條件的隨機數。
簡單的說，計算機中生成隨機數的過程並不隨機，但是其初始數（種子）是隨機的。
在深度學習中，（比如深度神經網路）我們常常需要對網路中超。
引數設定初始值，比如權重，在這裡我們需要用到一些生成隨機數的函式，這些函式一般可以手動設定種子，如果種子設定為相同的，那麼得到的數就是一樣的。
11樓：網友
學習程序中階段性的始點。
深度學習訓練迭代次數越多效果越好麼
12樓：網友
並不是，到一定次數，基本就沒效果了，還可能會產生過擬合，
前端開發如何入門深度學習，如何入門深度學習
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