深度学习概述

2016-06-18 682

1.简述

2. RNN

rnn,Recurrent Neural Network,循环神经网络。

在rnn中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出。

适用场景：自然语言处理、语音识别、手写体识别等。因为样本出现的时间顺序对于这三种应用非常重要。

3.LTSM

LSTM,Long-Short Term Memory，长短期记忆(模型)。
根据深度学习三大牛的阐述，LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。
原生的RNN会遇到一个很大的问题，叫做 The vanishing gradient problem for RNNs，也就是后面时间的节点对于前面时间的节点感知力下降，也就是忘事儿。解决这个问题用到的就叫LSTM。
一个Cell由三个Gate（input、forget、output）和一个cell单元组成。

4.CNN

cnn,Convolutional Neural Network,卷积神经网络。
下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接，带来的潜在问题是参数数量的膨胀。
对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是通过“卷积核”作为中介。同一个卷积核在所有图像内是共享的，图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。
适用场景：计算机视觉问题。

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机器换人！浙江高院庭审引入语音识别技术！

人工智能被认为是全球科技大发展的下一幕。从围棋人机大战，到预测《我是歌手》冠军，再到挑战高考作文。人工智能正在加速闯入大众生活的方方面面，这也包括司法领域。(深入了解语音识别技术，可详阅：https://yq.aliyun.com/topic/24） “现在开庭。”6月7日上午，随着一声清脆的法槌声，被告人宣某危险驾驶案在浙江省杭州市西湖区人民法院开庭审理。法官话音未落，显示屏上就同步出现汉字：“审判长：现在开庭”……十分钟不到，庭审结束，显示屏上记录着庭审中法官和诉讼参与人说的每句话，但书记员却从始至终都没有碰过电脑键盘。这是国内首例由人工智能程序替代书记员完成庭审笔录的案件，这款程序来自阿里云，被称为小Ai。随后，西湖法院又对一起盗窃案试用了小Ai，准确率高达96.2%。小Ai识别结果 2014年8月以来，浙江高院为有效缓解案多人

2016-06-08

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Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 《Computer Science》,2013 Abstract：本文提出了一种深度学习方法，利用强化学习的方法，直接从高维的感知输入中学习控制策略。模型是一个卷积神经网络，利用 Q-learning的一个变种来进行训练，输入是原始像素，输出是预测将来的奖励的 value function。将此方法应用到 Atari 2600 games 上来，进行测试，发现在所有游戏中都比之前的方法有效，甚至在其中3个游戏中超过了一个人类玩家的水平。 Introduction：从高维感知输入中学习控制agents，像视觉或者speech 是强化学习中一个长期的挑战。大部分成功的涉及到这几个领域的RL 应用都依赖于手工设计的feature 和线性策略函数或者策略表示的组合。明显，这种系统的性能严重的依赖于特征表示的质量。最近深度学习的发展，对于从原始感知数据中提取高层feature 称为可能，并且在计算机视觉和语音识别上面取得了很大的进展。这些方法利用神经网络结构，包括神经网络，多层感知机，RB...

2016-06-20

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。