塘厦网络公司Google是怎么做深度学习的，整合意味着理解 如果你不理解信息中的奥秘，那么你也很难去组织它。

  Jeff Dean是Google系统架构组院士，在讲座：“大规模深度学习构建智能计算机系统”中提到这句和Google的使命：整合全球信息，使人人皆可访问并从中受益。早期他们通过收集，清理，存储，索引，汇报，检索数据完成“整合”的工作，当Google完成这个使命，就去迎接下一个挑战。

  理解到底是什么含义？如果想从图像去解释物理世界，计算机需要去选择跟那些感兴趣的点，阅读文字并去真正理解。 像下面的文字“car parts for sale”，传统的Google通过关键字匹配来给出结果，清溪网络公司但更好的匹配是第二个。这是一个需求深度理解的过程，而不能停留在字面，要去做一个优秀搜索和语言理解产品。

  Google跟其他公司的不同是，2011年就开始Google大脑计划，当时想通过使用神经网络来提升技术水准，但并没有把研究做成像大学象牙塔那种，而是结合安卓，Gmail，图片去改进产品解决真正问题。这对其他公司也是很好的借鉴，把研究和员工工作结合起来。

  神经网络老早就开始研究，上世纪60年代发明，东莞网络公司 在80年代和90年代早期也流行过，后来又不火了。两个原因：缺少计算能力去训练数据模型，这样也不能用来做更大规模的问题；

  缺少大量有效的数据集。而Google通过算法的力量，在加上他们强大的基础架构，海量数据集创造了AI的绝佳温床。模型很赞的原因是因为灌了很多原始形式的数据。你不需要教工程师很多特征点，模型的力量在于从观察一些例子就能自动识别数据中的有用信息。

  + b; G* m( w" i! [& J+ G$ \ 深度神经网络是什么？ $ r. n% z+ x& k8 u0 G* \, p 神经网络就是一些从数据提炼的复杂函数。从一个空间输入在转化为另一个空间的输出。这里的函数不是像平方，而是真正复杂的函数。当你给出一些原始像素，比如猫，而输出就是对象的类别。 7 U( M6 T& g; c" c 深度学习中的“深度”指的是神经网络中的层数。这个系统的良好性质是一组简单的可以训练的数学函数集合。深度神经网络适用于很多机器学习风格。

  比如你给输入一张猫的图片，输出是人工标记的猫图片，这是 监督学习。你把很多这样监督样本给系统，让它去学习近似的函数，如同从监督样本中观察出来的。 还有一种是非监督学习，给出一个图片，你也不知道里面是啥，系统可以学习去寻找在很多图片中出现的模式。这样即使不认识图片，它也能识别所有的图片中都有一只猫。

  增强学习也适用，这也是AlphaGo用到的技术。 什么是深度学习？ 深度网络模型是类似于大脑行为的原理。但不是具体模拟神经元如何工作。而是一种简单抽象的神经元版本。

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