人工智能高清在线-人工智能高清在线：深度学习与人类直觉的差距？

人工智能高清在线视频流：目录机器学习电影推荐系统机器学习在家居智能空间和医疗产品中的应用神经网络和深度学习whynottrainaneuralnetwork?深度学习是未来的发展趋势,我们不应该放弃。但是,深度学习离人类的直觉是有差距的。为什么?首先，我们要理解为什么深度学习需要人类直觉作为中介。图像生成，风格迁移，图像增强，光流算法，etc.由于特征信息对于人类直觉而言存在偏差，且它们之间存在着相关性人工智能高清在线，但这是我们可以计算出来的。

深度学习需要一个公式，来描述许多计算过程，但是还不能使用目前已有的ai模型，因为对于人类来说，这些计算过程是基于直觉和经验的。相反人工智能高清在线，深度学习是需要像人类的直觉这样的理论框架做中介的。为了达到这个目的，有以下优势：可以训练，用大型的机器学习模型去训练学习，加快速度；很难重现失败的人工学习的场景。上图给出了我们的想法。

第一，我们创建了许多人工标记的nlp数据。第二，我们建立了一个神经网络，用它来输入每个tensor(m维度,信息图层的分支数)在两个领域之间转换。1.1神经网络深度学习会获得经验的人工标记的训练数据，并且人工标记的信息可以很容易的反映直觉。这包括，训练数据非常高的灵活性，不受gpu的硬件限制，比如cpu。

利用经验的人工标记的训练数据的好处是有价值的，这可以扩展现有的学习算法和方法，从而获得更大的推荐量。我认为训练数据分为两种类型：经验。直觉。一个最重要的区别是，人们认为直觉比经验对任何公司而言都重要。1.2优化目标深度学习的优化方法并不是很容易。在深度学习的优化中，不断迭代机器学习方法，这有助于进行组合优化，以获得最好的结果。

cnn由于可以建立更好的层，因此通常是最好的深度学习方法，其他方法对它们来说同样适用。深度学习一直在变化，最新技术由于更好的效果会跟上。深度学习的非线性模型相对于其他传统机器学习算法来说也不那么简单。即使你真的有线性回归的知识也不一定能推导出来。尽管你有线性回归的知识，神经网络仍然会优于传统的线性回归模型。

当然，机器学习是以人类经验为基础的，而大多数人工神经网络并不完全来自于人类的直觉。这一切都取决于人工神经网络使用的数据本身，如果有来自非常新的数据，使用哪种深度学习模型很容易决定。如果来自比较旧的数据，比如电影推荐。由于样本和预测的准确性不确定，这里面的话题和问题就会变得非常复杂。还有，传统的svm，bundleadjustment以及最近的mlp模型可以解决很多问题，而使用深度学习来计算它们是个更难的任务。