北京萬門教育科技有限公司

   北京萬門教育科技有限公司是一家以萬門售后服務(wù)、萬門中學(xué)售后服務(wù)和萬門售后為主要業(yè)務(wù)的公司。我們致力于提供有優(yōu)質(zhì)的萬門品牌店服務(wù)。北京萬門教育科技有限公司成立于2014-05-19，作為一家社會責(zé)任感強(qiáng)的公司，萬門教育將依托強(qiáng)大的實力，在免費(fèi)課程資源x34af09n領(lǐng)域內(nèi)樹立口碑的品牌形象。

   北京萬門教育科技有限公司的宗旨是整合優(yōu)質(zhì)的萬門大學(xué)教育資源，以開發(fā)和提高莘莘學(xué)子的智慧為根本，形成一種新型的萬門售后服務(wù)的教學(xué)模式，進(jìn)而創(chuàng)建中國專業(yè)的以萬門售后服務(wù)為主的教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。 延伸拓展 產(chǎn)品詳情：深度學(xué)習(xí)——一種實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)源自最早進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)那群人的另一種算法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks)，它已有幾十年的歷史。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈感來自于我們對大腦生物學(xué)的理解——所有神經(jīng)元之間的相互連接。但是不像生物大腦中的任何神經(jīng)元，可以在一定的物理距離內(nèi)連接到任何其他神經(jīng)元，這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層、連接和數(shù)據(jù)傳播方向是離散的。比如你可以把一個圖像切成一堆碎片并輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層中。然后層的單個神經(jīng)元們將數(shù)據(jù)傳遞給第二層。第二層神經(jīng)元將數(shù)據(jù)傳給第三層，如此一直傳到最后一層并輸出最終結(jié)果。每個神經(jīng)元分配一個權(quán)重到它的輸入——評估所執(zhí)行的任務(wù)的準(zhǔn)確或不準(zhǔn)確。然后最終的輸出由所有這些權(quán)重來確定。所以想想那個停止標(biāo)志的例子。一個停止標(biāo)志圖像的特征被切碎并由神經(jīng)元來「檢查」——它的形狀、它的消防紅色彩、它的獨特字母、它的交通標(biāo)志尺寸以及和它的運(yùn)動或由此帶來的缺失。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是判定它是否為一個停止標(biāo)志。這提出了一個「概率向量」，它真是一個基于權(quán)重的高度受訓(xùn)的猜測。在我們的例子中，系統(tǒng)可能有86%的把握認(rèn)為圖像是一個停止標(biāo)志，7%的把握認(rèn)為這是一個限速標(biāo)志，5%的把握認(rèn)為這是一只被卡在樹上的風(fēng)箏，等等——然后網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)告訴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的正確與否。甚至這個例子都有些超前了，因為直到現(xiàn)在，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都被人工智能研究社區(qū)避開了。自從最早的人工智能起，他們一直在做這方面研究，而「智能」成果收效甚微。問題很簡單，即最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于計算密集型，這并不是一個實用的方法。不過，由多倫多大學(xué)的GeoffreyHinton帶領(lǐng)的異端研究小組一直在繼續(xù)相關(guān)研究工作，最終在超級計算機(jī)上運(yùn)行并行算法證明了這個概念，但這是直到GPU被部署之后才兌現(xiàn)的諾言。如果我們再回到停止標(biāo)志的例子，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)正在進(jìn)行調(diào)整或者「訓(xùn)練」時，出現(xiàn)大量的錯誤答案，這個機(jī)會是非常好的。它需要的就是訓(xùn)練。它需要看到成千上萬，甚至數(shù)以百萬計的圖像，直到神經(jīng)元的輸入權(quán)重被調(diào)整，從而幾乎每一次都能得到正確答案——無論有霧沒霧，晴天還是雨天。在這一點上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)教會了自己停止標(biāo)志看起來會是什么樣的或者在Facebook例子中就是識別媽媽的臉或者吳恩達(dá)2012年在谷歌所做的貓的圖片。吳恩達(dá)的突破在于從根本上使用這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將它們變得龐大，增加了層數(shù)和神經(jīng)元的數(shù)量，然后通過系統(tǒng)運(yùn)行大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它。吳恩達(dá)使用了1000萬個YouTube視頻的圖像。他將「深度」運(yùn)用在深度學(xué)習(xí)中，這就描述了這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有層。感謝深度學(xué)習(xí)，讓人工智能有一個光明的未來。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)實現(xiàn)了許多機(jī)器學(xué)習(xí)方面的實際應(yīng)用和人工智能領(lǐng)域的全面推廣。深度學(xué)習(xí)解決了許多任務(wù)讓各種機(jī)器助手看起來有可能實現(xiàn)。無人駕駛機(jī)車、更好的預(yù)防醫(yī)療，甚至是更好的電影推薦，如今都已實現(xiàn)或即將實現(xiàn)。人工智能在當(dāng)下和未來。有了深度學(xué)習(xí)，人工智能甚至可以達(dá)到我們長期所想象的科幻小說中呈現(xiàn)的狀態(tài)。我拿走你的C-3PO，你可以留著終結(jié)者。

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