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企业想要更快提高工作效率?深度学习算法为你助力!

作者 aidekangsai | 2022-04-15
238 浏览

据了解,机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。 通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习算法的结构。其好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

据了解,深度学习有很好的表现,引领了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表现优异的应用都用到了深度学习。近几年,金蝶旗下的深度学习算法就为企业带来了很多支持。为企业提高工作效率。

要知道深度学习的概念源于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。不过在叫法上,很多深度学习算法中都会包含”神经网络”这个词,比如:卷积神经网络、循环神经网络。所以,深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级,约等于神经网络。

据悉,神经网络是一个具有相互连接的节点的计算系统,其节点的工作方式更像是人脑中的神经元。这些神经元在它们之间进行处理并传递信息。每个神经网络都是一系列的算法,这些算法试图通过一个模拟人类大脑运作的过程来识别一组数据中的潜在关系。

假设深度学习要处理的信息是“水流”,而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口,网络的出口也是若干管道开口。这个水管网络有许多层,每一层有许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要,水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。

而对复杂任务来说,调节阀的总数可以成千上万甚至更多。水管网络中,每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来,组成一个从前到后,逐层完全连通的水流系统。

此外,深度学习算法的优点很多,其学习能力强,覆盖范围广、适应性好。深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题。

由上文可知,深度学习高度依赖数据,数据量越大,他的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等部分任务甚至已经超过了人类的表现。同时还可以通过调参进一步提高他的上限。相信未来金蝶会不断跟进与强化深度学习算法,为大家带来更多便利!

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