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【AW600091】【AW600091】
一見鐘情，只是個傳說；日久生情，才是真擁有。沒有天生適合的兩個人，只有后來磨合的兩顆心；沒有一世不變的激情，只有一生不悔的深情。知道讓步不是認輸，而是在乎；懂得原諒不是沒生氣，而是放不下。值得的人，才會做值得的事；舍不得的情，才會說舍不得的話。時間在走，人心在變，不變的才是真情；緣分在換，感情在換，不換的才是愛人！
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美國FORNEY， 　　這篇文章主要講述一個正在演化的論題，主要解釋深度學習的基礎，以及深度學習算法如何應用于物聯網及智慧城市等。
　　本文作者Ajit Jaokar是futuretext的創始人。
　　這篇文章主要講述一個正在演化的論題。現在，我將主要解釋深度學習的基礎，以及深度學習算法如何應用于物聯網及智慧城市等。尤其是，像我接下來論述的一樣，我對于使用物聯網數據來完善深度學習算法很感興趣。我在物聯網數據科學課程項目中闡述過這些想法，這個課程的目的是培養物聯網數據科學家(與我在牛津大學和馬德里理工大學的課程類似)。我還會在上海同濟大學城市科學國際會議、舊金山物聯網大會(IoTworld event)上針對這些理論進行論述。如果你希望獲得最新信息，請在我的 linkedin上聯系我。
　　深度學習
　　深度學習經常會被認為是模仿大腦的一系列算法。但更加精確的定義應該是「利用神經層進行學習」的算法。深度學習涉及通過讓計算機從簡單概念之上建立起復雜概念的神經層進行學習。
　　深度學習逐漸從黑暗中摸索出了光明的道路，谷歌的研究員為他們的試驗性深度學習系統輸入了數千萬張來自于YouTube的隨機圖像，繼而指導系統去識別圖像的基本元素，以及如何將這些元素相互整合。這個有著16000個CPU的系統能夠識別出有著共同特點的圖像(例如貓咪的圖像)。谷歌權威性的實驗展示了深度學習的無限潛力。深度學習算法可以應用在多種領域，包括計算機視覺、圖像識別、模式識別、語音識別以及行為識別等。
　　計算機如何學習?
　　為了理解深度學習算法的驚人之處，首先必須了解計算機如何思考和學習。從很早以來，研究員就嘗試過創造可以思考的計算機。直至最近，這種努力最近已經成為了「自上而下」方法的規則。這種方法包括了為所有可能的情況寫出足夠的規則。但是此方法很明顯受限于規則的數量，以及其有限的規則依據。
　　為了克服這些限制，一個由下至上的方法被提出來。這種想法是從經驗中學習。「標識數據」提供這些經驗。標識數據輸入到系統中，系統基于回應進行訓練。這種方法對過濾垃圾郵件這樣的應用十分。然而，大部分數據(圖像、視頻、語言等)并沒有標識，即使有，也并不完善。
　　另一個問題是解決無限的問題域。例如，國際象棋的問題域非常復雜，但是有限，因為它有著有限的基元(32個棋子)以及有限的可采取步驟(在64個格子上)。但是在真實生活中，無論何時，我們都有著無限多的變量。問題域因此而變得非常大。
　　像國際象棋這樣的問題可以根據一系列形式化規則向電腦進行描述。而反過來，許多真實世界的問題能夠被人們容易地理解(直覺)但是卻不是那么容易地向計算機表達。像這樣需要直覺的例子包括了在圖片上識別文字與臉。這樣的問題很難向計算機表達，因為問題域是無限的。因此，問題描述承受著維度的詛咒——當維度增加，空間的體積會增加得非常迅速，使可用的數據變得稀疏。計算機無法在稀疏數據中訓練。這樣的情景很難描述，因為沒有足夠的數據去合適地表達由維度代表的組合。即使如此，這樣「無限的選擇」問題在日常生活中也很常見。
　　深度學習算法如何學習?
　　深度學習涉及「困難/直覺性」的高維度無規則問題。在此，系統必須在不知道規則的前提下學習去處理未預料的情況。許多現存的系統例如Siri的語音識別與Facebook的臉部識別就在這些宗旨下運作。深度學習系統現在有著完善的可能，因為三個原因：高CPU配置，更好的算法，以及更多的數據。在接下去的許多年，這些因素會帶來深度學習算法更多的應用。
　　深度學習算法基于大腦的運作進行模擬。大腦可能會被視為一種大規模并行模擬計算機，有著 10^10個簡單處理器(神經元)——每一個都只需要幾毫秒去對輸入進行回應。為了從理論上模擬大腦的運行，每個神經元都被設計為一個小型電子設備，有著與生物神經元相似的傳輸功能。我們繼而可以連接這些神經元，模擬大腦的運作方式。從實踐上來說，這證明了這個模型并不是那么容易去完善，并且很難訓練。
　　因此我們制作了一些模型的簡化版本。這類神經網絡叫做「前饋反向傳播網絡」。簡化和限制在于：我們改變了神經元之間的相連方式，這樣它們可以位于不同層。每層中的每個神經元都與下一層的每個神經元相連。信號只能在一個方向上傳播。最終，我們簡化了神經元的設計，使其基于其他神經元傳來的簡單、權重驅動的輸入做出反應。這樣簡化的網絡(前饋神經網絡模型)在更容易構建和使用。
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