深度學習的AI算法

上一篇 / 下一篇  2020-04-24 16:15:48 / 個人分類:生活

深度學習本質上是一種源自傳統模式識別的自主學習系統。經過大量數據訓練後,深度學習網絡將自動找到這些數據的模式,然後使用這些模式來預測未知數據。以Kaggle比賽中貓和狗的分類為例,具體步驟為:(1)讓計算機“看到”成千上萬張包含貓和狗的圖像;(2)程序對圖像數據進行分類和聚類(例如:邊緣,形狀,顏色,形狀之間的距離等)以建立模型,足夠的模型可以得到最終的預測模型;(3)運行該程序,通過預測模型查看新圖像集,然後與預測模型進行比較以確定該圖像是貓還是狗。深度學習算法通過模擬我們的大腦神經元網絡的人工神經網絡來實現類似於人腦的功能。該算法將在操作過程中執行各種循環,通過縮小模型與實際之間的距離來改善每個循環的預測,最後建立一個最佳的預測模型。

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安全行業中的人臉識別應用程序是深度學習的良好工業應用程序案例。人臉識別算法使用大量帶標籤的人臉數據來訓練模型,並且該算法會自動識別人臉的關鍵點。通過調用算法,設備將捕獲多個關鍵點,並將這些關鍵點發送到深度學習模型,該深度學習模型由內置引擎和執行預測模型進行判斷。使用強化學習的一個很好的例子是讓機器人學會走路。首先,機器人向前邁出了一大步,然後摔倒了。如此巨大的跌落是強化學習系統的響應點。由於反饋為負,請繼續進行調整,系統將基於多個負反饋進行調整,

強化學習也是一種自主學習系統,但主要通過反複試驗來學習。有限次執行該操作即可獲得最高獎勵,從而確定最佳答案。換句話說,它通過實踐學習並從實踐中找到最佳結果。這就像我小時候學騎自行車。我一開始經常摔倒,但是隨著摔倒次數的減少,我逐漸掌握了竅門。此學習過程是強化學習。當計算機使用強化學習時,他們將嘗試不同的行為,從反饋中了解行為是否可以獲得更好的結果,然後記住可以取得良好結果的行為。規範是計算機執行多次迭代,然後自主修改算法,直到做出正確的判斷為止。

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