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地址:湖北省武汉市江夏区金融港智慧园11栋
联系人:孙总

正规的手机神马搜索大冶电话

2021-04-10 10:52:22

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UC浏览器的用户没有特定的人群,所以用户的消费理念也是比较符合平均化结果的,基本上就是大众时尚为主,高端品牌偶尔消费,奢侈品牌极少消费。UC浏览器的适用用户范围很广。


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UC浏览器的小说功能还是不错的,基本上能够拥有主流小说软件的所有功能,而不足之处依然是评论功能。QQ阅读是可以逐句进行评论的,而UC浏览器的小说没有办法进行逐句评论。



正规的手机神马搜索大冶电话 神经网络浅讲:从神经元到深度学习   马斯克的这种精神值得让人敬佩。
图35 Yann LeCun
多层神经网络的研究仍在进行中。
现在最为火热的研究技术包括RNN,LSTM等,研究方向则是图像理解方面。
图像理解技术是给计算机一幅图片,让它用语言来表达这幅图片的意思。
ImageNet竞赛也在不断召开,有更多的方法涌现出来,刷新以往的正确率。
1.影响
我们回顾一下神经网络发展的历程。
神经网络的发展历史曲折荡漾,既有被人捧上天的时刻,也有摔落在街头无人问津的时段,中间经历了数次大起大落。
从单层神经网络(感知器)开始,到包含一个隐藏层的两层神经网络,再到多层的深度神经网络,一共有三次兴起过程。
详见下图。
图36 三起三落的神经网络
上图中的顶点与谷底可以看作神经网络发展的高峰与低谷。
图中的横轴是时间,以年为单位。
纵轴是一个神经网络影响力的示意表示。
如果把1949年Hebb模型提出到1958年的感知机诞生这个10年视为落下(没有兴起)的话,那么神经网络算是经历了“三起三落”这样一个过程,跟“小平”同志类似。
俗话说,天将降大任于斯人也,必先苦其心志,劳其筋骨。
经历过如此多波折的神经网络能够在现阶段取得成功也可以被看做是磨砺的积累吧。
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神经网络浅讲:从神经元到深度学习   就普通人看来,这么辛苦的做各种实验,以及投入大量的人力就是为了实现一些不及孩童能力的视觉能力,未免有些不值。
但是这只是第一步。
虽然计算机需要很大的运算量才能完成一个普通人简单能完成的识图工作,但计算机最大的优势在于并行化与批量推广能力。
使用计算机以后,我们可以很轻易地将以前需要人眼去判断的工作交给计算机做,而且几乎没有任何的推广成本。
这就具有很大的价值。
正如火车刚诞生的时候,有人嘲笑它又笨又重,速度还没有马快。
但是很快规模化推广的火车就替代了马车的使用。
人工智能也是如此。
这也是为什么目前世界上各著名公司以及政府都对此热衷的原因。
目前看来,神经网络要想实现人工智能还有很多的路要走,但方向至少是正确的,下面就要看后来者的不断努力了。
图40 人工智能
总结
本文回顾了神经网络的发展历史,从神经元开始,历经单层神经网络,两层神经网络,直到多层神经网络。
在历史介绍中穿插讲解神经网络的结构,分类效果以及训练方法等。
本文说明了神经网络内部实际上就是矩阵计算,在程序中的实现没有“点”和“线”的对象。


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