深度网络技术有哪些

㈠ 有哪些深度神经网络模型

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN) 、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN) 、深度自动编码器(AutoEncoder) 和生成对抗网络(GAN) 等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork) ;另一种是结构递归神经网络(Recursive Neural Network)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

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㈡ 5g无线接入的关键技术主要包含

5G网络技术主要分为三类：核心网、回传和前传网络、无线接入网。核心网关键技术主要包括：网络功能虚拟化（NFV）、软件定义网络（SDN）、网络切片和多接入边缘计算（MEC）。
NFV，就是通过IT虚拟化技术将网络功能软件化，并运行于通用硬件设备之上，以替代传统专用网络硬件设备。
NFV将网络功能以虚拟机的形式运行于通用硬件设备或白盒之上，以实现配置灵活性、可扩展性和移动性，并以此希望降低网络CAPEX和OPEX。
NFV要虚拟化的网络设备主要包括：交换机（比如OpenvSwitch）、路由器、HLR（归属位置寄存器）、SGSN、GGSN、CGSN、RNC（无线网络控制器）、SGW（服务网关）、PGW（分组数据网络网关）、RGW（接入网关）、BRAS（宽带远程接入服务器）、CGNAT（运营商级网络地址转换器）、DPI（深度包检测）、PE路由器、MME（移动管理实体）等。NFV独立于SDN，可单独使用或与SDN结合使用。

㈢ 计算机网络技术包括哪些

计算机网络技术是通信技术与计算机技术相结合的产物。计算机网络是按照网络协议，将地球上分散的、独立的计算机相互连接的集合。连接介质可以是电缆、双绞线、光纤、微波、载波或通信卫星。计算机网络具有共享硬件、软件和数据资源的功能，具有对共享数据资源集中处理及管理和维护的能力。计算机网络可按网络拓扑结构、网络涉辖范围和互联距离、网络数据传输和网络系统的拥有者、不同的服务对象等不同标准进行种类划分。一般按网络范围划分为：（1）局域网（LAN）；（2）城域网（MAN）；（3）广域网（WAN）。局域网的地理范围一般在10千米以内，属于一个部门或一组群体组建的小范围网，例如一个学校、一个单位或一个系统等。广域网涉辖范围大，一般从几十千米至几万千米，例如一个城市，一个国家或洲际网络，此时用于通信的传输装置和介质一般由电信部门提供，能实现较大范围的资源共享。城域网介于LAN和WAN之间，其范围通常覆盖一个城市或地区，距离从几十千米到上百千米。
计算机网络由一组结点和链络组成。网络中的结点有两类：转接结点和访问结点。通信处理机、集中器和终端控制器等属于转接结点，它们在网络中转接和交换传送信息。主计算机和终端等是访问结点，它们是信息传送的源结点和目标结点。
计算机网络技术实现了资源共享。人们可以在办公室、家里或其他任何地方，访问查询网上的任何资源，极大地提高了工作效率，促进了办公自动化、工厂自动化、家庭自动化的发展。
21世纪已进入计算机网络时代。计算机网络极大普及，计算机应用已进入更高层次，计算机网络成了计算机行业的一部分。新一代的计算机已将网络接口集成到主板上，网络功能已嵌入到操作系统之中，智能大楼的兴建已经和计算机网络布线同时、同地、同方案施工。随着通信和计算机技术紧密结合和同步发展，我国计算机网络技术飞跃发展。

㈣ 深度神经网络有哪些

深度神经网络有卷积神经网络，循环神经网络，生成对抗网咯

㈤ 计算机网络技术包括哪些

简单地说，计算机网络技术就是学会建网、管网、用网。建网就是规划、设计网络；管网就是网络设备如交换机、路由器、防火墙的配置管理、服务器的部署、网络的安全设置；用网是网络的应用，包括网站的部署、邮件服务器的部署、其他应用软件的部署等。网络的关键技术有网络结点、宽带网络系统，资源管理和任务调度工具，应用层的可视化工具，网络计算
1、网络结点是网络计算资源的提供者，包括高端服务器，集群系统，MPP系统大型存储设备、数据库等;
2、宽带网络系统是在网络计算环境中，提供高性能通信的必要手段;
3、资源管理和任务调度工具用来解决资源的描述，组织和管理等关键问题，任务调度工具根据当前系统的负载情况，对系统内的任务进行动态调度，提高系统的运行效率;
4、网络计算主要是科学计算，它往往伴随着海量数据,如果把计算结果转换成直观的图形信息，就能帮助研究人员摆脱理解数据的困难。这需要开发能在网络计算中传输和读取，并提供友好用户界面的可视化工具。

㈥ 深度学习，包括哪些

作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。

可以说，如果你想要提升技能，在专业领域更上一步，《AI深度学习》可以成为你当下的选择！

㈦ 什么是互联网信息服务深度合成技术

互联网信息服务深度合成技术是指利用学习、虚拟现实等生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等网络信息技术。具体包括篇章生成、文本风格转换、问答对话等生成或者编辑文本内容的技术，文本转换语音、语音转换、语音属性编辑、人脸操控、姿态操控等生成或者编辑图像、视频内容中生物特征的技术等。

㈧ CNN、RNN、DNN的一般解释

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？

转自知乎 科言君  的回答

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫 感知机 （perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。 （扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）

但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力（比如最为典型的“异或”操作）。连异或都不能拟合，你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□╰)o

随着数学的发展，这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人（反正就是一票大牛）发明的 多层感知机 （multilayerperceptron）克服。多层感知机，顾名思义，就是有多个隐含层的感知机（废话……）。好好，我们看一下多层感知机的结构：

图1 上下层神经元全部相连的神经网络——多层感知机

多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚，使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。对，这货就是我们现在所说的 神经网络 NN ——神经网络听起来不知道比感知机高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）很重要！

多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷，同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。相信年轻如Hinton当时一定是春风得意。

多层感知机给我们带来的启示是， 神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力 ——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数[1]。

（Bengio如是说：functions that can be compactly

represented by a depth k architecture might require an exponential number of

computational elements to be represented by a depth k − 1 architecture.）

即便大牛们早就预料到神经网络需要变得更深，但是有一个梦魇总是萦绕左右。随着神经网络层数的加深， 优化函数越来越容易陷入局部最优解 ，并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络，性能还不如较浅层网络。同时，另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加， “梯度消失”现象更加严重 。具体来说，我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度为1的信号，在BP反向传播梯度时，每传递一层，梯度衰减为原来的0.25。层数一多，梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。

2006年，Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题，将隐含层推动到了7层[2]，神经网络真正意义上有了“深度”，由此揭开了深度学习的热潮。这里的“深度”并没有固定的定义——在语音识别中4层网络就能够被认为是“较深的”，而在图像识别中20层以上的网络屡见不鲜。为了克服梯度消失，ReLU、maxout等传输函数代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式。单从结构上来说， 全连接的 DNN 和图 1 的多层感知机是没有任何区别的 。

值得一提的是，今年出现的高速公路网络（highway network）和深度残差学习（deep resial learning）进一步避免了梯度消失，网络层数达到了前所未有的一百多层（深度残差学习：152层）[3,4]！具体结构题主可自行搜索了解。如果你之前在怀疑是不是有很多方法打上了“深度学习”的噱头，这个结果真是深得让人心服口服。

图2 缩减版的深度残差学习网络，仅有34 层，终极版有152 层，自行感受一下

如图1所示，我们看到 全连接 DNN 的结构里下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接 ，带来的潜在问题是 参数数量的膨胀 。假设输入的是一幅像素为1K*1K的图像，隐含层有1M个节点，光这一层就有10^12个权重需要训练，这不仅容易过拟合，而且极容易陷入局部最优。另外，图像中有固有的局部模式（比如轮廓、边界，人的眼睛、鼻子、嘴等）可以利用，显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是 通过“卷积核”作为中介。同一个卷积核在所有图像内是共享的，图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。 两层之间的卷积传输的示意图如下：

图3 卷积神经网络隐含层（摘自Theano 教程）

通过一个例子简单说明卷积神经网络的结构。假设图3中m-1=1是输入层，我们需要识别一幅彩色图像，这幅图像具有四个通道ARGB（透明度和红绿蓝，对应了四幅相同大小的图像），假设卷积核大小为100*100，共使用100个卷积核w1到w100（从直觉来看，每个卷积核应该学习到不同的结构特征）。用w1在ARGB图像上进行卷积操作，可以得到隐含层的第一幅图像；这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角100*100区域内像素的加权求和，以此类推。同理，算上其他卷积核，隐含层对应100幅“图像”。每幅图像对是对原始图像中不同特征的响应。按照这样的结构继续传递下去。CNN中还有max-pooling等操作进一步提高鲁棒性。

图4 一个典型的卷积神经网络结构，注意到最后一层实际上是一个全连接层（摘自Theano 教程）

在这个例子里，我们注意到 输入层到隐含层的参数瞬间降低到了 100*100*100=10^6 个 ！这使得我们能够用已有的训练数据得到良好的模型。题主所说的适用于图像识别，正是由于 CNN 模型限制参数了个数并挖掘了局部结构的这个特点 。顺着同样的思路，利用语音语谱结构中的局部信息，CNN照样能应用在语音识别中。

全连接的DNN还存在着另一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而， 样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要 。对了适应这种需求，就出现了题主所说的另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。

在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。而在 RNN 中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身 ，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出！表示成图就是这样的：

图5 RNN 网络结构

我们可以看到在隐含层节点之间增加了互连。为了分析方便，我们常将RNN在时间上进行展开，得到如图6所示的结构：

图6 RNN 在时间上进行展开

Cool， （ t+1 ）时刻网络的最终结果O(t+1) 是该时刻输入和所有历史共同作用的结果 ！这就达到了对时间序列建模的目的。

不知题主是否发现，RNN可以看成一个在时间上传递的神经网络，它的深度是时间的长度！正如我们上面所说， “梯度消失”现象又要出现了，只不过这次发生在时间轴上 。对于t时刻来说，它产生的梯度在时间轴上向历史传播几层之后就消失了，根本就无法影响太遥远的过去。因此，之前说“所有历史”共同作用只是理想的情况，在实际中，这种影响也就只能维持若干个时间戳。

为了解决时间上的梯度消失，机器学习领域发展出了 长短时记忆单元 LSTM ，通过门的开关实现时间上记忆功能，并防止梯度消失 ，一个LSTM单元长这个样子：

图7 LSTM 的模样

除了题主疑惑的三种网络，和我之前提到的深度残差学习、LSTM外，深度学习还有许多其他的结构。举个例子，RNN既然能继承历史信息，是不是也能吸收点未来的信息呢？因为在序列信号分析中，如果我能预知未来，对识别一定也是有所帮助的。因此就有了 双向 RNN 、双向 LSTM ，同时利用历史和未来的信息。

图8 双向RNN

事实上， 不论是那种网络，他们在实际应用中常常都混合着使用，比如 CNN 和RNN 在上层输出之前往往会接上全连接层，很难说某个网络到底属于哪个类别。 不难想象随着深度学习热度的延续，更灵活的组合方式、更多的网络结构将被发展出来。尽管看起来千变万化，但研究者们的出发点肯定都是为了解决特定的问题。题主如果想进行这方面的研究，不妨仔细分析一下这些结构各自的特点以及它们达成目标的手段。入门的话可以参考：

Ng写的Ufldl： UFLDL教程 - Ufldl

也可以看Theano内自带的教程，例子非常具体： Deep Learning Tutorials

欢迎大家继续推荐补充。

当然啦，如果题主只是想凑个热闹时髦一把，或者大概了解一下方便以后把妹使，这样看看也就罢了吧。

参考文献：

[1]

Bengio Y. Learning Deep

Architectures for AI[J]. Foundations & Trends® in Machine Learning, 2009,

2(1):1-127.

[2]

Hinton G E, Salakhutdinov R R.

Recing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 2006,

313(5786):504-507.

[3]

He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep

Resial Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385, 2015.

[4]

Srivastava R K, Greff K,

Schmidhuber J. Highway networks. arXiv:1505.00387, 2015.

㈨ 深度学习目前主要有哪些研究方向

矿压岩层控制“实用矿压岩层控制理论”的开创者和奠基人创造性地建立了以岩层运动为核心的理论体系，包括岩层运动预测与控制、矿山压力控制、控制效果设计与决策。我们建立并完善了以岩层移动为中心的实用矿井。

• 长期以来，语音识别系统大多采用高斯混合模型来描述每个建模单元的概率模型

该模型简单、方便，适合大规模数据培训。该模型具有较好的切分训练算法，保证了模型的良好训练。长期以来在语音识别应用领域占据主导地位。

㈩ 深度学习的职业发展方向有哪些

当前，人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动，各国政府高度重视、资本热潮仍在加码，各界对其成为发展热点也达成了共识。本文旨在分析深度学习技术现状，研判深度学习发展趋势，并针对我国的技术水平提出发展建议。
一、深度学习技术现状
深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率，基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段，带来新产业的兴起。
深度学习是大数据时代的算法利器，成为近几年的研究热点。和传统的机器学习算法相比，深度学习技术有着两方面的优势。一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征，削减了对每一个问题设计特征提取器的工作，而传统机器学习算法需要人工提取特征。因此，深度学习成为大数据时代的热点技术，学术界和产业界都对深度学习展开了大量的研究和实践工作。
深度学习各类模型全面赋能基础应用。卷积神经网络和循环神经网络是两类获得广泛应用的深度神经网络模型。计算机视觉和自然语言处理是人工智能两大基础应用。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域，在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的表现大大超越传统方法。循环神经网络适合解决序列信息相关问题，已广泛应用于自然语言处理领域，如语音识别、机器翻译、对话系统等。
深度学习技术仍不完美，有待于进一步提升。一是深度神经网络的模型复杂度高，巨量的参数导致模型尺寸大，难以部署到移动终端设备。二是模型训练所需的数据量大，而训练数据样本获取、标注成本高，有些场景样本难以获取。三是应用门槛高，算法建模及调参过程复杂繁琐、算法设计周期长、系统实施维护困难。四是缺乏因果推理能力，图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pearl指出当前的深度学习不过只是“曲线拟合”。五是存在可解释性问题，由于内部的参数共享和复杂的特征抽取与组合，很难解释模型到底学习到了什么，但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要，算法的可解释性又是十分必要的。因此，深度学习仍需解决以上问题。
二、深度学习发展趋势
深度神经网络呈现层数越来越深，结构越来越复杂的发展趋势。为了不断提升深度神经网络的性能，业界从网络深度和网络结构两方面持续进行探索。神经网络的层数已扩展到上百层甚至上千层，随着网络层数的不断加深，其学习效果也越来越好，2015年微软提出的ResNet以152层的网络深度在图像分类任务上准确率首次超过人眼。新的网络设计结构不断被提出，使得神经网络的结构越来越复杂。如：2014年谷歌提出了Inception网络结构、2015年微软提出了残差网络结构、2016年黄高等人提出了密集连接网络结构，这些网络结构设计不断提升了深度神经网络的性能。
深度神经网络节点功能不断丰富。为了克服目前神经网络存在的局限性，业界探索并提出了新型神经网络节点，使得神经网络的功能越来越丰富。2017年，杰弗里辛顿提出了胶囊网络的概念，采用胶囊作为网络节点，理论上更接近人脑的行为，旨在克服卷积神经网络没有空间分层和推理能力等局限性。2018年，DeepMind、谷歌大脑、MIT的学者联合提出了图网络的概念，定义了一类新的模块，具有关系归纳偏置功能，旨在赋予深度学习因果推理的能力。
深度神经网络工程化应用技术不断深化。深度神经网络模型大都具有上亿的参数量和数百兆的占用空间，运算量大，难以部署到智能手机、摄像头和可穿戴设备等性能和资源受限的终端类设备。为了解决这个问题，业界采用模型压缩技术降低模型参数量和尺寸，减少运算量。目前采用的模型压缩方法包括对已训练好的模型做修剪（如剪枝、权值共享和量化等）和设计更精细的模型（如MobileNet等）两类。深度学习算法建模及调参过程繁琐，应用门槛高。为了降低深度学习的应用门槛，业界提出了自动化机器学习（AutoML）技术，可实现深度神经网络的自动化设计，简化使用流程。
深度学习与多种机器学习技术不断融合发展。深度学习与强化学习融合发展诞生的深度强化学习技术，结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，克服了强化学习只适用于状态为离散且低维的缺陷，可直接从高维原始数据学习控制策略。为了降低深度神经网络模型训练所需的数据量，业界引入了迁移学习的思想，从而诞生了深度迁移学习技术。迁移学习是指利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型，应用于新领域的一种学习过程。通过将训练好的模型迁移到类似场景，实现只需少量的训练数据就可以达到较好的效果。
三、未来发展建议
加强图网络、深度强化学习以及生成式对抗网络等前沿技术研究。由于我国在深度学习领域缺乏重大原创性研究成果，基础理论研究贡献不足，如胶囊网络、图网络等创新性、原创性概念是由美国专家提出，我国研究贡献不足。在深度强化学习方面，目前最新的研究成果大都是由DeepMind和OpenAI等国外公司的研究人员提出，我国尚没有突破性研究成果。近几年的研究热点生成式对抗网络（GAN）是由美国的研究人员Goodfellow提出，并且谷歌、facebook、twitter和苹果等公司纷纷提出了各种改进和应用模型，有力推动了GAN技术的发展，而我国在这方面取得的研究成果较少。因此，应鼓励科研院所及企业加强深度神经网络与因果推理模型结合、生成式对抗网络以及深度强化学习等前沿技术的研究，提出更多原创性研究成果，增强全球学术研究影响力。
加快自动化机器学习、模型压缩等深度学习应用技术研究。依托国内的市场优势和企业的成长优势，针对具有我国特色的个性化应用需求，加快对深度学习应用技术的研究。加强对自动化机器学习、模型压缩等技术的研究，加快深度学习的工程化落地应用。加强深度学习在计算机视觉领域应用研究，进一步提升目标识别等视觉任务的准确率，以及在实际应用场景中的性能。加强深度学习在自然语言处理领域的应用研究，提出性能更优的算法模型，提升机器翻译、对话系统等应用的性能。
来源：产业智能官
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