企業(yè)想要更快提高工作效率？深度學(xué)習(xí)算法為你助力！

據(jù)了解，機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。 通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示，含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)。其好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。

據(jù)了解，深度學(xué)習(xí)有很好的表現(xiàn)，引領(lǐng)了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表現(xiàn)優(yōu)異的應(yīng)用都用到了深度學(xué)習(xí)。近幾年，金蝶旗下的深度學(xué)習(xí)算法就為企業(yè)帶來了很多支持。為企業(yè)提高工作效率。

要知道深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，但是并不完全等于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不過在叫法上，很多深度學(xué)習(xí)算法中都會包含”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這個詞，比如：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以，深度學(xué)習(xí)可以說是在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的升級，約等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

據(jù)悉，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個具有相互連接的節(jié)點的計算系統(tǒng)，其節(jié)點的工作方式更像是人腦中的神經(jīng)元。這些神經(jīng)元在它們之間進行處理并傳遞信息。每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是一系列的算法，這些算法試圖通過一個模擬人類大腦運作的過程來識別一組數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)系。

假設(shè)深度學(xué)習(xí)要處理的信息是“水流”，而處理數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是一個由管道和閥門組成的巨大水管網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的入口是若干管道開口，網(wǎng)絡(luò)的出口也是若干管道開口。這個水管網(wǎng)絡(luò)有許多層，每一層有許多個可以控制水流流向與流量的調(diào)節(jié)閥。根據(jù)不同任務(wù)的需要，水管網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層的調(diào)節(jié)閥數(shù)量可以有不同的變化組合。

而對復(fù)雜任務(wù)來說，調(diào)節(jié)閥的總數(shù)可以成千上萬甚至更多。水管網(wǎng)絡(luò)中，每一層的每個調(diào)節(jié)閥都通過水管與下一層的所有調(diào)節(jié)閥連接起來，組成一個從前到后，逐層完全連通的水流系統(tǒng)。

此外，深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點很多，其學(xué)習(xí)能力強，覆蓋范圍廣、適應(yīng)性好。深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數(shù)，所以能解決很復(fù)雜的問題。

由上文可知，深度學(xué)習(xí)高度依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，他的表現(xiàn)就越好。在圖像識別、面部識別、NLP 等部分任務(wù)甚至已經(jīng)超過了人類的表現(xiàn)。同時還可以通過調(diào)參進一步提高他的上限。相信未來金蝶會不斷跟進與強化深度學(xué)習(xí)算法，為大家?guī)砀啾憷?/p>