哪個單位開發了一個深度神經網路

1. 深度神經網路具體的工作流程是什麼樣的

所謂神經網路演算法，就是對人類學習能力的一種模擬演算法。理論認為人的認知模式，處事方式是存儲在神經元與神經元之間的連接上的，稱為「神經元連接權重」，人腦神經布局類似網狀結構，神經元是網的交叉點，權重就是網的連線，這些連線有粗有細，也就是權重的大小不同。而人類的學習能力就是去不斷改變權重的值，從而改變自己的認知模式和處事方式，簡單的說，不同人對同一個外部事物有不同看法，就是因為同樣的初始信號，在不同粗細的神經元連線放大或縮小後，變成了側重點不同的最終信號。最開始的「感知機"只用了2層神經元，即輸入層和輸出層，發現很多問題無法模擬，最著名的就是「異或」問題。 後來聰明的人在輸入層和輸出層之間加了一層神經元叫做隱藏層，3層的神經網路已經可以模擬二維上的任意函數曲線。只不過此時對「連接權重」的訓練過程就變得非常復雜，通常使用一種叫「誤差反傳」的計算方法。參考人腦，人腦大概有億級層數的神經元（當然，人腦是多任務處理器集合，某些特定的任務如人臉識別，只需用到大腦的某個局部）。於是人們會猜想，更多的隱藏層是否會有更高的學習效果。事實證明的確如此，隨著隱藏層數的增加，一些圖片，語音的識別率越來越高。因此，就有了深度神經網路這一概念。但隱藏層數越多訓練過程也越復雜，且誤差會在多層傳遞的時候衰減，導致GradientVanish問題，最終導致訓練結果收斂在局部最優或者難以收斂。後來又有聰明的人不斷改進誤差訓練演算法，神經網路的層數深度越來越大，現在最NB的是微軟的「殘差神經網路」，已經將隱藏層提高至152層。

2. 深度神經網路演算法用什麼軟體處理

微軟介紹，這種新型語音識別軟體採用了名為「深度神經網路」的技術，使得該軟體處理人類語音的過程與人腦相似。對此微軟必應(Bing)搜索業務部門主管斯特凡·維茨(Stefan Weitz)在本周一表示：「我們試圖復制人腦聆聽和處理人類語音的方式。」
微軟還表示，與原有WP手機語音識別技術相比，新型技術的語音識別准確性提高了15%，且創建相應文本及搜索關鍵詞的速度也更快。如此一來，必應返回相應搜索結果所用時間比以前快了兩倍。
微軟語音處理技術部門高級項目經理邁克爾·特加爾夫(Michael Tjalve)也表示：「通過我們最新的語音識別器，你不但得到的結果更好，而且速度更快。」
微軟已面向美國市場的Windows Phone手機用戶發布了這項技術。用戶通過這項新技術，將更容易使用語音命令來創建簡訊、進行網路搜索等活動。

3. 深度神經網路的工作

多層的好處是可以用較少的參數表示復雜的函數。
在監督學習中，以前的多層神經網路的問題是容易陷入局部極值點。如果訓練樣本足夠充分覆蓋未來的樣本，那麼學到的多層權重可以很好的用來預測新的測試樣本。但是很多任務難以得到足夠多的標記樣本，在這種情況下，簡單的模型，比如線性回歸或者決策樹往往能得到比多層神經網路更好的結果（更好的泛化性，更差的訓練誤差）。
非監督學習中，以往沒有有效的方法構造多層網路。多層神經網路的頂層是底層特徵的高級表示，比如底層是像素點，上一層的結點可能表示橫線，三角； 而頂層可能有一個結點表示人臉。一個成功的演算法應該能讓生成的頂層特徵最大化的代表底層的樣例。如果對所有層同時訓練，時間復雜度會太高； 如果每次訓練一層，偏差就會逐層傳遞。這會面臨跟上面監督學習中相反的問題，會嚴重欠擬合。
2006年，hinton提出了在非監督數據上建立多層神經網路的一個有效方法，簡單的說，分為兩步，一是每次訓練一層網路，二是調優使原始表示x向上生成的高級表示r和該高級表示r向下生成的x'盡可能一致。方法是
1，首先逐層構建單層神經元，這樣每次都是訓練一個單層網路。
2，當所有層訓練完後，hinton使用wake-sleep演算法進行調優。將除最頂層的其它層間的權重變為雙向的，這樣最頂層仍然是一個單層神經網路，而其它層則變為了圖模型。向上的權重用於」認知「，向下的權重用於」生成「。然後使用Wake-Sleep演算法調整所有的權重。讓認知和生成達成一致，也就是保證生成的最頂層表示能夠盡可能正確的復原底層的結點。比如頂層的一個結點表示人臉，那麼所有人臉的圖像應該激活這個結點，並且這個結果向下生成的圖像應該能夠表現為一個大概的人臉圖像。Wake-Sleep演算法分為醒(wake)和睡(sleep)兩個部分。
2.1，wake階段，認知過程，通過外界的特徵和向上的權重（認知權重）產生每一層的抽象表示（結點狀態），並且使用梯度下降修改層間的下行權重（生成權重）。也就是「如果現實跟我想像的不一樣，改變我的權重使得我想像的東西就是這樣的「。
2.2，sleep階段，生成過程，通過頂層表示（醒時學得的概念）和向下權重，生成底層的狀態，同時修改層間向上的權重。也就是「如果夢中的景象不是我腦中的相應概念，改變我的認知權重使得這種景象在我看來就是這個概念「。
由於自動編碼器（auto-encoder，即上面說的神經網路。廣義上的自動編碼器指所有的從低級表示得到高級表示，並能從高級表示生成低級表示的近似的結構，狹義上指的是其中的一種，谷歌的人臉識別用的）有聯想功能，也就是缺失部分輸入也能得到正確的編碼，所以上面說的演算法也可以用於有監督學習，訓練時y做為頂層網路輸入的補充，應用時頂層網路生成y'。

4. 深度神經網路演算法工程師是怎麼產生的

你可以把深度學習看作是神經網路的進階版，一個更復雜龐大的神經網路

5. 深度神經網路目前有哪些成功的應用

深度學習最成功的應用是在音視頻的識別上，幾乎所有的商用語音識別都是深度學習來完成的。其次深度學習應用最成功的領域就是圖像識別，目前識別准確率已經超越人類。深度學習成了圖像識別的標配，以至於目前做圖像不懂深度學習都不好意思跟人打招呼。（這種狀態個人覺得是不好的）其中圖像識別中，應用最廣的是人臉識別。自然語言理解方面，深度學習也非常活躍，主要是使用一種叫做LSTM的深度學習方法。深度學習已經深入各個領域無人車，智能回答，智能翻譯，天氣預報，股票預測，人臉比對，聲紋比對，等其他許多有趣的應用，比如智能插畫，自動作詩，自動寫作文，等都可以通過深度學習來完成深度神經網路目前有哪些成功的應用

6. 如何構建深度神經網路

找好損失函數，設置好步長， 把電腦放到散熱好的地方， 運行， 等待

7. 深度神經網路與傳統神經網路有什麼區別

從名字就可以看出來，一個字，深
目前深度網路已經達到幾千層甚至上萬的深度，隨之而來的的就是數以億計的模型參數
你所謂的傳統神經網路大概是指MLP，RBF這些深度在幾層的上古網路

8. 深度神經網路的介紹

這種新型語音識別軟體採用了名為「深度神經網路」的技術，使得該軟體處理人類語音的過程與人腦相似。

9. lt;深度神經網路>具體是怎樣工作的

學習神經網路可以上<神經網路之家>nnetinfo:
你把它當成分類,只分出故障與非故障,那相比邏輯回歸,它的局限就是不能得知出故障的概率.
另一方面,它對於故障與非故障的分界並不具有SVM那麼強的要求.只要求了在歷史數據上分類正確就可以了.
不過,神經網路只是一個工具,只要理解它的原理,可以結合業務,發動你的大腦,對模型對進針對性改進.例如你希望輸出概率,而不是分類,那麼可以使用不進行競爭的概率神經網路,,那也是可以輸出一個概率的,再根據你的業務知識,改善一下模型,採集數據也採集得均勻些,也是可以提高輸出的精準度的.

10. 深度神經網路的功能

微軟介紹，這種新型語音識別軟體採用了名為「深度神經網路」的技術，使得該軟體處理人類語音的過程與人腦相似。對此微軟必應(Bing)搜索業務部門主管斯特凡·維茨(Stefan Weitz)在本周一表示：「我們試圖復制人腦聆聽和處理人類語音的方式。」
微軟還表示，與原有WP手機語音識別技術相比，新型技術的語音識別准確性提高了15%，且創建相應文本及搜索關鍵詞的速度也更快。如此一來，必應返回相應搜索結果所用時間比以前快了兩倍。
微軟語音處理技術部門高級項目經理邁克爾·特加爾夫(Michael Tjalve)也表示：「通過我們最新的語音識別器，你不但得到的結果更好，而且速度更快。」
微軟已面向美國市場的Windows Phone手機用戶發布了這項技術。用戶通過這項新技術，將更容易使用語音命令來創建簡訊、進行網路搜索等活動。