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企業想要更快提高工作效率?深度學習算法為你助力!

作者 aidekangsai | 2022-04-15
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據了解,機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法。其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,它模仿人腦的機制來解釋數據,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,以發現數據的分布式特征表示,含多隱層的多層感知器就是一種深度學習算法的結構。其好處是用非監督式或半監督式的特征學習和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。

據了解,深度學習有很好的表現,引領了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表現優異的應用都用到了深度學習。近幾年,金蝶旗下的深度學習算法就為企業帶來了很多支持。為企業提高工作效率。

要知道深度學習的概念源于人工神經網絡的研究,但是并不完全等于傳統神經網絡。不過在叫法上,很多深度學習算法中都會包含”神經網絡”這個詞,比如:卷積神經網絡、循環神經網絡。所以,深度學習可以說是在傳統神經網絡基礎上的升級,約等于神經網絡。

據悉,神經網絡是一個具有相互連接的節點的計算系統,其節點的工作方式更像是人腦中的神經元。這些神經元在它們之間進行處理并傳遞信息。每個神經網絡都是一系列的算法,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據中的潛在關系。

假設深度學習要處理的信息是“水流”,而處理數據的深度學習網絡是一個由管道和閥門組成的巨大水管網絡。網絡的入口是若干管道開口,網絡的出口也是若干管道開口。這個水管網絡有許多層,每一層有許多個可以控制水流流向與流量的調節閥。根據不同任務的需要,水管網絡的層數、每層的調節閥數量可以有不同的變化組合。

而對復雜任務來說,調節閥的總數可以成千上萬甚至更多。水管網絡中,每一層的每個調節閥都通過水管與下一層的所有調節閥連接起來,組成一個從前到后,逐層完全連通的水流系統。

此外,深度學習算法的優點很多,其學習能力強,覆蓋范圍廣、適應性好。深度學習的神經網絡層數很多,寬度很廣,理論上可以映射到任意函數,所以能解決很復雜的問題。

由上文可知,深度學習高度依賴數據,數據量越大,他的表現就越好。在圖像識別、面部識別、NLP 等部分任務甚至已經超過了人類的表現。同時還可以通過調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習算法,為大家帶來更多便利!

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