【.com速递】虽然很难预测未来，但采用人工智能等新兴技术可以洞悉发展趋势。据研究人员和分析师称，到2024年，全球使用的数字助理数量预计将达到84亿。AI的一些主要用例包括超个性化、聊天机器人、预测行为分析等。人工智能正在彻底改变人们的工作和生活，引领着不可预知的未来。人工智能技术的应用看似铺天盖地，但其中最重要的两个技术分支是机器学习和深度学习。利用机器学习技术，它可以检测每天发送的3000亿封电子邮件中的垃圾邮件。然而，近年来，深度学习以其高精度、有效性、效率和处理大量数据的能力而得到广泛应用。深度学习是机器学习的一个分支，通过学习划分出各种概念层级，每个概念都具有很大的灵活性和威力。使用人工神经网络，深度学习算法训练机器对大量数据执行复杂的计算。深度学习算法使机器能够像人脑一样执行工作和处理数据。深度学习算法高度依赖人工神经网络，并基于人脑的结构和功能进行工作。下面罗列了大数据时代大家需要知道的10大深度学习算法：1.自编码器自编码器是一种前馈神经网络，一种输入输出相同的深度学习算法。它由GeoffreyHinton于1980年开发，用于解决无监督学习问题。它有一个训练有素的神经网络，可以将数据从输入层传输到输出层。自编码器的一些重要用例包括：图像处理、药物检索和人口预测。以下是自编码器的三个主要组成部分：编码器（Encoder）编码器（Coder）解码器（Decoder）2.受限玻尔兹曼机（RBM）受限玻尔兹曼机（RBM）是一种能够从概率分布中学习的随机神经网络而不是一组输入。这种深度学习算法由GeoffreyHinton开发，用于主题建模、特征学习、协同过滤、回归、分类和降维。受限玻尔兹曼机(RBM)分两个阶段工作：前向传播后向传播此外，它由两层组成：隐藏单元可见单元每个可见单元都连接到所有现有的隐藏单元。受限玻尔兹曼机(RBM)也有一个连接到所有隐藏单元和可见单元的偏置单元，但没有输出节点。3.自组织图（SOM）自组织图（SOM）通过自组织人工神经网络降低数据的维度，实现数据可视化。这种深度学习算法是由TeuvoKohonen教授开发的。数据可视化可以解决人类在处理高维数据时难以可视化的问题。开发自组织图（SOM）的目的是为了更好地理解高维信息。4.多层感知（MLP）开始学习深度学习算法的最佳起点是多层感知（MLP）。它属于前馈神经网络的范畴，包含许多感知层的激活函数。它由两个全连接层组成：输入层输出层MultilayerPerception(MLP)包含相同数量的输入和输出层，并且可能有不同的隐藏层。多层感知(MLP)的一些重要用例包括图像识别、人脸识别和机器翻译软件。5.DeepBeliefNetwork(DBN)DeepBeliefNetwork(DBN)具有多层潜变量和随机变量。潜在变量通常称为隐藏单元并包含二进制值。这些是玻尔兹曼机的堆栈，层与层之间有连接。每个受限玻尔兹曼机(RBM)层都连接到后续层和先前层。深度信念网络(DBN)的用例包括视频识别、图像识别和动作捕捉数据。6.径向基函数网络（RBFN）径向基函数网络（RBFN）是一种特殊的前馈神经网络，它使用径向基函数作为激活函数。它由以下层组成：输入层隐藏层输出层径向基函数网络(RBFN)层用于回归、分类和时间序列预测。7.生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（GAN）是一种深度学习算法，它创建类似于训练数据的新数据实例。生成对抗网络(GAN)有助于生成逼真的图片、卡通人物、人脸图像创建和3D对象渲染。视频游戏开发人员使用生成对抗网络(GAN)通过对图像进行训练来提高分辨率。生成对抗网络(GAN)有两个重要组成部分：生成器：能够生成假数据。鉴别器：它能够从错误信息中学习。8.递归神经网络(RNN)递归神经网络(RNN)由有助于形成定向循环的连接组成，这些连接允许长短期记忆网络(LSTM)的输出作为当前阶段的输入。由于其内部存储器，循环神经网络(RNN)能够记住以前的输入。循环神经网络(RNN)的一些常见用例是：手写识别、机器翻译、自然语言处理、时间序列分析、图像字幕。9.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）又称卷积网络，包含很多层，主要用于物体检测和图像处理。第一个卷积神经网络(CNN)由YannLeCun于1988年开发和部署。当时叫LeNet，主要用于数字、邮编等字符识别。卷积神经网络(CNN)的一些重要用例包括医学图像处理、卫星图像识别、时间序列预测和异常检测。以下是卷积神经网络（CNN）的一些关键层，它们在数据处理和从数据中提取特征方面起着关键作用：卷积层整流线性单元（ReLU）池化层全连接层10。长短期记忆网络（LSTMs）长短期记忆网络（LSTMs）是一类能够学习和记忆长期依赖关系的循环神经网络（RNNs）。长短期记忆网络(LSTM)也能够对过去的信息进行长期记忆。它保留了随时间变化的信息，这在时间序列预测中被证明是有益的。它具有链状结构，其中4个交互层以独特的方式连接和通信。除了用于时间序列预测外，长短期记忆网络(LSTM)还用于药物发现、音乐创作和语音识别。结论可以没有信息就可以有数据，但是没有数据就不能有信息。当今深度学习算法和技术的流行很大程度上是由于它们能够处理大量数据，然后将其转换为信息。通过其隐藏层架构，深度学习首先定义低级类别（如字母），然后是中级类别（如单词），然后是高级类别（如句子）。根据一些预测，深度学习将彻底改变供应链自动化。百度首席科学家、谷歌大脑计划杰出负责人之一吴恩达指出，“在深度学习的应用中，深度学习模型就是火箭发动机，而海量数据就是这些火箭发动机的燃料。“技术的演进和发展永远不会停止。将会停止，深度学习技术和算法也会停止。每个人都必须跟上最新的技术进步，才能在这个不断发展的世界中保持竞争力。原标题：2021年值得关注的10个关键深度学习算法，作者：AlihaTanveer
