加速深度学习训练的 2 种方法

在现代数字时代，“不可能”一词似乎已不在词汇表中。人工智能(AI)的诞生，让曾经梦想的一切都变成了现实。从巧妙的头脑中构思出来的人工智能受到了崇敬，并继续令整个民众敬畏。

随着网络世界的发展，其组成部分也在发展。有些事情你以前从未在学校学到过，也从未遇到过。人们对不同的平台、算法、框架有模糊的认识，对技术术语和表达有深入的理解。

一个例子是开源机器库的创新，它开启了指数级的可能性。使用 Pytorch和其他软件，算法是使用计算科学框架创建的，并嵌入其脚本语言。

众所周知，人工智能创新多年来一直是人们日常生活的一部分。它的发展是完全深不可测的，而且非常令人困惑。看到其有利的结果，人们可能会问：“潘多拉的盒子里有什么?”

人工智能

人工智能是一个系统，其中机器展示了类人的直觉。这是一种用于模仿人类认知的设备。它们由数学函数和复合算法组成。例如移动设备、监控、数字银行、视频游戏、汽车和社交媒体平台。这些人工智能产品集成了分析、推理和解决问题的能力。

如今，人工智能已经通过升级系统得到高度增强，可能会超越人类的思维能力。'多远才算远?'国家问。这些创新是为了一个共同的目的——提高生活质量。

机器学习和深度学习

机器学习是人工智能的一个子集。人工智能的应用使机器能够在没有明确编程的情况下进行学习。它通过算法和加密数据实现了人工智能，产生了令人满意的输出。它遵循所学的逐步方法。

顾名思义，深度学习 (DL) 需要模仿人脑的动作。它是人工智能的一个子集，使用的术语是“人工神经网络”。它由一个类人神经元框架构成，被认为是深度学习的一个组成部分。

从输入层、隐藏层和输出层传递一个激活函数来调整权重和偏差，以从机器产生令人满意的输出。深度学习可以快速分析多个任务并自行做出决策;这就是它与机器学习的区别。