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AlphaGo核心技术之二,深度学习简单介绍

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科普

深度学习
深度学习指多层的人工神经网络及其学习方法。与普通的人工神经网络不同的是,深度学习模拟人脑进行分析、学习的能力更强。一般来讲,神经网络把一大批矩阵数字作文输入,然后通过非线性激活函数(如Sigmoid())来取权重,再产生一个集合作为输出。人类的生物大脑有类似的工作机理,外部的信号经过初步处理后,交给多层的神经组织形成的神经网络处理,不同的是你的大脑里没有任何中间的矩阵数字。

最早的神经网络算法Back Propagation在上世纪80年代就有了,之所以机器学习到现在才开始流行,是因为人工神经网络的训练需要海量的数据,Google写的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)在没有外界指令的自发条件下,通过1.6万块CPU,看了YouTube上1000万段视频,才有了“猫”这个概念。如今倡导大数据的时代,机器学习算法自然有足够的数据去学习,也就导致了其蓬勃发展。