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關于深度學習問題的解答
2019-05-10
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深度學習是機器學習中的一個分支，而機器學習又是人工智能的核心?？梢砸姷?，深度學習是十分重要的學科。關于深度學習的問題有很多，問題越多，說明我們越愛思考和發現問題，如果把這些問題都解決了，這無疑是對我們學習深度學習一個非常好的提升。在這篇文章我們來好后給大家介紹一下深度學習的問題，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

1.為什么構建深度學習模型需要使用GPU？

在深度學習中，深度學習模型有兩個主要的操作，也就是前向傳遞和后向傳遞。前向傳遞將輸入數據通過神經網絡后生成輸出；后向傳遞根據前向傳遞得到的誤差來更新神經網絡的權重。在矩陣中，我們知道計算矩陣就是第一個數組的行與第二個數組的列元素分別相乘。因此，在神經網絡中，我們可以將第一個矩陣視為神經網絡的輸入，第二個矩陣可以視為網絡的權重。這似乎是一個簡單的任務。但是數據有很多，如果我們用傳統的方法，訓練這種系統需要幾年的時間。

如果使用神經網絡的計算密集部分由多個矩陣乘法組成。那么如何才能更快？我們可以簡單地通過同時執行所有操作，而不是一個接一個地執行。這就是為什么我們要使用GPU而不是CPU來訓練神經網絡的原因。

2.何時應用神經網絡？

首先，深度學習模型需要清晰且豐富的數據來訓練。對于圖像處理等復雜問題使用深度學習需要很謹慎。深度學習算法屬于表示學習算法。這些算法將復雜問題分解為更簡單的形式以便理解。對于傳統的算法來說，這將更困難。硬件要求對于運行深度神經網絡模型也至關重要。神經網絡很久以前就被發現了，但近年來得以成功實現，硬件資源更加強大也是其主要原因。

3.是否需要大量數據來訓練深度學習模型？

其實我們確實需要大量的數據來訓練深度學習模型，但也可以通過遷移學習來克服數據量不大這一障礙。即使數據量不大，針對特定任務進行訓練的深度學習模型也可以重用于同一個域中的不同問題，這種技術被稱為遷移學習。

我們在這篇文章中給大家介紹了3個有關深度學習的問答，通過這些問答我們對深度學習有了一個更深入的了解。當然，深度學習還有很多需要我們了解的知識，我們還要努力學習，集思廣益，讓自己更加出類拔萃。


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