信念網路是什麼意思

㈠ 從廣州火車站(總站)到廣州信念網路有限公司怎麼走還望那位知道的仁兄告訴小弟，我實在沒分 。不好意思

你在火車站公交總站乘坐210路（坐5站）到白雲索道站1轉乘298路（坐6站）到天壽路站下。向前走100米左轉入沾益直街，見到潤鵬大廈上1115房就是了

㈡ belief什麼意思

belief[英][bɪˈli:f] [美][bɪˈlif]
生詞本
簡明釋義
n.信，信任；信念，意見；信條
復數：beliefs

以下結果由 金山詞霸 提供
柯林斯高階英漢詞典 網路釋義 網路釋義 短語片語 同反義詞
1.N-UNCOUNT信心；信念；信仰Belief is a feeling of certainty that something exists, is true, or is good.

One billion people throughout the world are Muslims, united by belief in one god.
全世界有10億穆斯林，共同的一神信仰將他們團結在一起。
...a belief in personal liberty.
對個人自由的信仰

㈢ 了解NB四大件表面噴漆作業中異常問題及問題處理什麼意思 NB是什麼意思

NB演算法就是樸素貝葉斯（Naive Bayes）分類演算法，在數據挖掘領域我們常常簡稱其為NB演算法。[2]
這種分類演算法假定類條件獨立，即假定各變數之間相互獨立，這樣可以簡化計算。只有當假定成立時，該演算法准確定最高。在實際中，變數之間往往存在某種依賴關系，這是必須用降低獨立性假設的貝葉斯信念網路（也稱貝葉斯網路，信念網路或概率網路）代替NB演算法來進行分類。NB：三廂Notchback

㈣ nb是什麼

演算法用語

NB演算法就是樸素貝葉斯（Naive Bayes）分類演算法，在數據挖掘領域我們常常簡稱其為NB演算法。

這種分類演算法假定類條件獨立，即假定各變數之間相互獨立，這樣可以簡化計算。只有當假定成立時，該演算法准確定最高。在實際中，變數之間往往存在某種依賴關系，這是必須用降低獨立性假設的貝葉斯信念網路（也稱貝葉斯網路，信念網路或概率網路）代替NB演算法來進行分類。

編程語言

NiceBASIC中文編程語言的簡寫。

行政用語

香港警署毒品犯罪調查科（Narcotics
Bureau，簡稱NB）

於1954年10月成立，隸屬於香港警務處刑事及保安處刑事部，主要負責搜集有關在香港和海外進口、製造和分銷毒品的情報，並且負責統籌掃毒行動。該部門除直接執法以打擊罪犯外，也會同海外執法機關緊密合作，遏止與香港有關的集團在其他司法管轄區活動。同時，該科亦積極追查、凍結和充公販毒活動的收益。
。

ACG用語

全拼為「Nice Boat」，原意是好船，後發展為「和諧」或者「很好很強大」。其全拼亦用於網路用語來源於07年新番動畫《school
days》。

游戲用語

游戲里也有Noob的用意，意思是菜鳥。

NB 就是 not beautiful 的意思

㈤ 求網路用語！最流行的都有哪些

哪樣的縮寫，你自己寫就好了！就像你說的這些不需要的呀，你想說什麼直接縮寫就好了，LZ要的都是要自己用到的，LZ你要這樣的縮寫，什麼都可以縮寫額！
但要對方能看的懂，就像（勁舞是AU）（我玩天龍就是TL）你要讓對方懂，這些縮寫只能是比如一起玩一個游戲的，比較熟系的人！

1。80後的重要任務是製造08後。
2。事實證明，感情經得起風雨，卻經不起平淡；友情經得起平淡，卻經不起風雨。
3。人家有的是背景，而我有的只是背影~~。
4。是金子總要發光的，但當滿地都是金子的時候，我自己也不知道自己是哪顆了。
5。提醒大家要學會修自己的筆記本，這是很重要的！從前有個人，他不會修自己的筆記本。。。。。。後來的事情大家都知道了。
6。我不是廣場上算卦的，嘮不出那麼多你愛聽的嗑。
7。不是故事的結局不夠好，而是我們對故事的要求過多！
8。愛情就像兩個拉橡皮筋的人，受傷的總是不願放手的那個。
9。鮮花往往不屬於賞花的人，而屬於牛糞。
10。謊言與誓言的區別在於：一個是聽的人當真了，一個是說的人當真了。
11。單身並不難，難的是應付那些千方百計想讓你結束單身的人。
12。有時候，不是對方不在乎你，而是你把對方看的太重。
13。就算是believe，中間也藏著一個lie。
14。付出真心，才會得到真心，卻也可能傷的徹底。保持距離，就能保護自己，卻也註定永遠寂寞。
15。真正的好朋友，並不是在一起就有聊不完的話題，而是在一起，就算不說話，也不會覺得尷尬。
16。沒有100分的另一半，只有50分的兩個人！
17。冷漠，有時候並不是無情，只是一種逃避被傷害的工具！
18。如果我們之間有1000步的距離，你只要跨出第1步，我就會朝著你的方向走其餘的999步。
19。通常願意留下來跟你爭吵的人，才是真正愛你的人！
20、人生沒有綵排，每天都是直播；不僅收視率低，而且工資不高。
21、能用錢解決的問題都不是問題，可問題是我是窮人。
22、春天到了，小樹發芽了，股市也跟著變綠了。
23、唯女人與英雄難過也，唯老婆與工作難找也。
24、不要整天抱怨生活，生活根本就不會知道你是誰，更別說它會聽你的抱怨。
25、只知道剛的人，難免會被折斷；只有柔的人，到頭來終是懦夫。
26、問一同事：「你買了中石油嗎？」同事說：「呸！你才買了中石油呢。你們全家都買了中石油，還買了中石化！」
27、信念這玩意不是說出來的，是做出來的。光榮在於平淡，艱巨在於漫長。
28、人生重要的不是所站的位置，而是所朝的方向。
29。踏遍青樓人未老，請用匯仁腎寶。
30。徵婚啟事：要求如下，A活的，B女的。
31。給點陽光我就腐爛。
32。要適當吃一點，才有力氣減肥。
33。搖啊搖，搖到奈何橋。
34。你快回來，我一人忽悠不來！
35。不要和地球人一般見識~~~
36。不想當廚子的裁縫，不是好司機。
37、愛我的人我不愛他 我愛的人卻不愛我 所以我很好奇為什麼會有那麼多人結婚
38、愛情就像快餐，不在乎什麼味道，能填飽生理需要就可以
49、愛 就像打籃球 拚命的搶 拚命的追 當得到以後便毫不猶豫的拋出去
40、為了更好的離婚 我們結婚吧
41、緣分一詞本就是個矛盾的個體，緣，分？
42、老虎不發威是給你hello kitty的面子
43、那天看到一位大媽在燒紙，邊燒邊嘟囔著：收到了千萬別買基金啊~
44、如果中了一千萬，我就去買30套房子租給別人，每天都去收一次房租。哇咔咔~~充實！
45、凡是在食堂、自習室、教學樓前當眾瘋狂接吻的——都是開不起房的！！！
46、剛從日企實習完的女同學回來感慨道：「不管多高檔的會議、多高檔的人參加，那幫人台上斯文地在跟你開著會，而台下卻總有人在摸你大腿！」
47女友和我分居了，其實我們的性生活還是蠻和諧的——我性無能，她性冷淡……
48、現在女孩身上衣服件數越多，反而露得越多；衣服件數越少，反而露得越少！49、人家文院女生身上莫名元素一大堆，還露著大腿呢；咱們工院女生就外套+褲子，兩件就把全身裹了個嚴嚴實實！
50、哄女人像掛Q一樣，每天至少兩小時，達到一定的天數後就可以太陽了……
51、假如給女孩一個安全的環境，她能Y D得讓你流鼻血流到死！
52、朋友的老婆叫「有容」，他真幸福～而我心中的最愛還是「依山盡」……
53、PPMM都是過眼的浮雲，永恆的只有那溫暖的右手……
54、對女人你要多用心去感受，別拿你的*****去思考！
56、就因為你，青島海域都出現大海怪了！！！
57、我都不好意思抓你了，你怎麼還好意思偷呢？
58、你的樣子長得不孕不育的！
59、你就是陳佩斯的搭檔朱時茂的妹妹豬八戒啊？
60、很高興，又湊夠1塊5，終於又能上網了！
61、物價與歐洲接軌，房價與月球接軌，工資與非洲接軌……
62、別和我談理想，戒了 ！
63、媽媽說：人最好不要錯過兩種東西。最後一班回家的車，和一個深愛你的人。我想坐著最後一班車到愛我的人身邊。
64、寧可高傲的發霉，不去卑微的戀愛！
65、去愛吧，如同沒有受過傷一樣；歌唱吧，如同沒人聆聽一樣；跳舞吧，如同沒人欣賞一樣；工作吧，就當沒有工資一樣；生活吧，就當今天是未日一樣
66、這輩子，你是來放債的還是來還債的？
67、男人是用來靠的，所以要可靠；女人是用來愛的，所以要可愛。
68、男人喜歡聽話的女人，但男人若是喜歡一個女人，就會不知不覺聽她的話。
69、你讓我滾，我滾了。你讓我回來，對不起，滾遠了
70、你有什麼不開心的事？ 說出來讓大家開心一下。
71、用iphone的人都有個共同點：就是不好意思說不好用。
72、生子當如孫仲謀，找爹就找金日成。
73、孟姜女哭倒長城干紅，白娘子水漫金山詞霸。
74、您真是賤人多忘事啊
75、時有風吹裙動，一僧曰風動，一僧曰裙動，吾進曰：是非風動，是非裙動，色者心動！
76、作為一名煙客，必須具備三個條件：煙、打火機、及抽煙時露出的那種無恥神韻！]
77、很黑的深夜，我突然想要學習，可是當我找到蠟燭的時候，天已經亮了……
78、現在的碩士學位，就像腳底的一粒米，不拿不舒服，拿了又不能吃
79、我把一萬句誓言裝在機槍里向你掃射，你倒在血泊中，渾身鑲滿了丘比特的子彈！
80、我費勁千辛爬上梯子的頂端，卻發現梯子搭錯了牆頭……
81、孩子死了，你來奶了！
82、現在的導師都不叫導師，也不叫老闆，叫科研包工頭！
83、扛一面頂風的大旗～～上寫兩個大字：好人！！
84、人要是無聊啊 鼻涕泡都能拿來玩會
85、逆風的方向，更適合飛翔。我不怕萬人阻擋，只怕自己投降。
86、好的愛情是你透過一個男人看到世界，壞的愛情是你為了一個人舍棄世界
87、上班無聊嗎？拋硬幣玩吧，正面就上網，反面就睡覺，豎起就工作，傾斜就努力工作，摔粉碎了就申請加班，如果摔出兩枚，那就天天摔！
88、同志們：別炒股，風險太大了，還是做豆腐最安全！做硬了是豆腐乾，做稀了是豆腐腦，做薄了是豆腐皮，做沒了是豆漿，放臭了是臭豆腐！穩賺不虧呀。
89、我終究沒能飆得過那輛寶馬，只能眼看著它在夕陽中絕塵而去，不是我的引擎不好，而是我的車鏈子掉了。
掛個鏈子，覺得經典~~~~~~
一婦女拿假鈔去買早點，小販惱了：「大姐，你給假鈔也就算了，那起碼是張印的，你這張鈔票居然是畫的！退一萬步說，畫的也就算了，你給畫一張十塊的、五塊的都行，你還給畫張七塊的！ 七塊就七塊吧，最起碼也得畫彩色的啊，居然用鉛筆，算了，黑白就黑白的好了，可不能用手紙畫啊！手感太差了，就算是手紙你也得用剪子把邊剪齊了啊，這個用手撕的，毛邊太誇張了，行，毛邊我也忍了，可你也撕個長方型啊，這個三角型就太說不過去了
89以後的呢？還有誰看過呢？嘿嘿——
90、原來，寂寞時是自己的手指數腳指；原來，思念時是連呼吸也會心痛；原來，一個人就是一輩子。。。
91、球形也是一種身材！
92、老婆是電視，情人是手機，在家看電視，出門帶手機；破產賣電視，發財換手機；偶爾守電視，整天玩手機；固定的電視，移動的手機；頻道免費，手機收費。男人都想拿著手機看電視。
93、別人的錢財乃我的身外之物。
94、廢話是人際關系的第一句。
95、上聯：金沙江，嘉陵江，黑龍江，江江可投！ 下聯：實驗樓，教學樓，宿舍樓，樓樓可跳！
橫批：空前絕後
上聯：愛國愛家愛師妹！ 下聯：防火防盜防師兄！ 橫批：戀愛自由
96、妻子如衣服–流行如此變幻，衣服的開銷曰漸昂貴；男人沒有一個好東西–但它畢竟是女人最大的買方市場。
97、大齡未婚男女像是坐巴士坐過了站。有時是因為巴士上的座位太舒適了，簡直不願下車；有時是因為不認識自己該下的站台。終身不結婚的男女呢？他們是巴士司機。
98、示愛者是動物，被愛者是植物。如果愛被拒絕，離開的當然是動物，因為植物是不會生出腳來跑路的。
99、有了自己的房子，未婚女子就像是憑空小了幾歲，又有耐心慢慢地挑選愛人了。一男向一女征詢意見：我們先租房子住，結了婚攢了錢再買房子吧？女答：那我還不如先租丈夫呢。
100、我小學十年，中學十二年，我被評為全校最熟悉的面孔，新老師來了都跟我打聽學校內幕……
101、生日是一個舞台，一次考驗，一個機會。戀愛時，男人更會利用這一點；結婚後，女人更會利用這一點。
102、年輕時候，拍下許多照片，一本本擺在客廳給別人看；等到老了，方才明白照片是拍給自己看的。厚厚的一生的鏡頭擺在眼前，連寫回憶錄都省下了。
103、小時候把一次吃上20個包子當作人生理想時，我很幸福；當月收入超過5000之後，我仍然感覺不到快樂。當事業、愛情、家庭、金錢什麼都不缺時，人們經常還缺一樣東西–飢感。保有底線的慾望是幸福的。
104、一未婚女子感嘆：為什麼成熟的男人、好男人全成了人家的老公，沒結婚的男人沒一個像樣的？有人提醒她：妻子們培養好丈夫都是自產自銷，沒有男人能自學成材。
105、男人認為是調情 女人以為是感情
106、多了 人家說走的橋比你走的路多，吃的鹽比你吃的飯多，今天屁特多，於是「我放的屁你的拉的屎有分量」這句話就油然而生了
107、到學校報道後來到寢室，迫不及待打開電腦，結果是學校還沒開通網線 於是想到把上學期遺留下的歷史問題給

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㈥ 信仰是什麼意思

信仰指對某種思想或宗教及對某人某物的信奉和敬仰，並把它奉為自己的行為准則。

信仰帶有理智的主觀和情感體驗色彩，特別體現在宗教信仰上，極致甚至會喪失理智。

哲學家定義的信仰：「一種強烈的信念，通常表現為對缺乏足夠證據的、不能說服每一個理性人的事物的固執信任。」

(6)信念網路是什麼意思擴展閱讀：

進化生物學家道金斯認為，我們這個世界的許多大問題，不是由對信仰的不寬容而起，而是由對信仰的過於寬容而起。

辨明真偽是非的利器，非科學世界觀與方法論莫屬。科學方法的基礎有二，一曰邏輯，一曰實證——從證據來，尋證據去。而科學世界觀與方法論的死敵，便是所謂的信仰——不講邏輯、不顧證據的盲信盲從。

最新研究發現，暗示人們進行分析性思維會動搖他們的宗教信仰，即便只是些微的動搖。科學家們認為這一發現對於理解宗教的認知基礎具有重要價值。

㈦ faith什麼意思

faith
faith[feɪθ]

[詞典釋義]

n. 信仰；信念；信任；忠實
n. (Faith)人名；(匈)福伊特；(英)費思，費絲(女名)；(瑞典)法伊特

[網路短語]

Faith信仰,信念,信心
keep faith守信,忠於信仰,衛道者
The Faith最終信仰,信念,信義

㈧ 信念的英文是啥

翻譯成信仰了估計是faith之類，但是這個詞是可用的，不過您得結合語境；在漢語中信念本來就有信仰的意思，不過現代漢語很少這么用，不過信仰這個詞並不一定是宗教崇拜，只是會上升到某種高度
belief主要是對外物或者別人抱有信心
甚至包括trust(和前者接近，不過重點在信用)在內這些詞的語源都是一樣的，其實都差不多
conviction是形容排除了不信，表現出確信的樣子，這個詞有判斷的意思
樓下說的persuasion已經是自己讓別人信了
creed給人的印象是具體、刻板的，信條、守則、經典、主張，也就是說雖然抽象但是個東西
還有些像的詞

religion完全是宗教用的
principle，我們說原則上怎麼樣怎麼樣會用這個

㈨ 網路的定義

網路是由節點和連線構成，表示諸對象及其相互聯系。在數學上，網路是一種圖，一般認為它專指加權圖。網路除了數學定義外，還有具體的物理含義，即網路是從某種相同類型的實際問題中抽象出來的模型。在網路安全管理中小草軟體小編在計算機領域中的理解，網路是信息傳輸、接收、共享的虛擬平台，通過它把各個點、面、體的信息聯繫到一起，從而實現這些資源的共享。

㈩ 深度學習對於非it人員有必要學習嗎

深度學習本身是一個非常龐大的知識體系。本文更多想從程序員的視角出發，讓大家觀察一下深度學習對程序員意味著什麼，以及我們如何利用這樣一個高速發展的學科，來幫助程序員提升軟體開發的能力。
本文根據費良宏在2016QCon全球軟體開發大會（上海）上的演講整理而成。
前言
1973年，美國上映了一部熱門的科幻電影《WestWorld》，三年之後又有一個續集叫做《FutureWorld》。這部電影在80年代初被引進到中國叫《未來世界》。那部電影對我來講簡直可以說得上是震撼。影片中出現了很多機器人，表情豐富的面部下面都是集成電路板。這讓那時候的我覺得未來世界都是那麼遙遠、那麼神秘。
時間到了2016年，很多朋友可能都在追看HBO斥巨資拍攝的同一題材的系列劇《WestWorld》。如果前兩部電影還是局限在機器人、人工智慧這樣的話題，2016年的新劇則在劇情和人工智慧的思考方面有了很大的突破。不再渲染機器人是否會威脅到人類，而是在探討「Dreamsaremainlymemories」這一類更具哲理的問題。
「記憶究竟如何影響了智能」這個話題非常值得我們去思考，也給我們一個很好的啟示——今天，人工智慧領域究竟有了怎樣的發展和進步。
今天我們探討的話題不僅僅是簡單的人工智慧。如果大家對深度學習感興趣，我相信各位一定會在搜索引擎上搜索過類似相關的關鍵字。我在Google上以deeplearning作為關鍵字得到了2,630萬個搜索的結果。這個數字比一周之前足足多出了300多萬的結果。這個數字足以看得出來深度學習相關的內容發展的速度，人們對深度學習的關注也越來越高。
從另外的一個角度，我想讓大家看看深度學習在市場上究竟有多麼熱門。從2011年到現在一共有140多家專注人工智慧、深度學習相關的創業公司被收購。僅僅在2016年這種並購就發生了40多起。
其中最瘋狂的是就是Google，已經收購了 11 家人工智慧創業公司，其中最有名的就是擊敗了李世石九段的 DeepMind。排名之後的就要數 Apple、Intel以及Twitter。以Intel 公司為例，僅在今年就已經收購了 3 家創業公司，Itseez、Nervana 和 Movidius。這一系列大手筆的並購為了布局人工智慧以及深度學習的領域。
當我們去搜索深度學習話題的時候，經常會看到這樣的一些晦澀難懂的術語：Gradient descent（梯度下降演算法）、Backpropagation（反向傳播演算法）、Convolutional Neural Network（卷積神經網路）、受限玻耳茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）等。
如打開任何一篇技術文章，你看到的通篇都是各種數學公式。大家看到如下左邊的圖，其實並不是一篇高水準的學術論文，而僅僅是維基網路關於玻耳茲曼機的介紹。維基網路是科普層面的內容，內容復雜程度就超過了大多數數學知識的能力。
在這樣的背景之下，我今天的的話題可以歸納成三點：第一，我們為什麼要學習深度學習；第二，深度學習最核心的關鍵概念就是神經網路，那麼究竟什麼是神經網路；第三，作為程序員，當我們想要成為深度學習開發者的時候，我們需要具備怎樣的工具箱，以及從哪裡著手進行開發。
為什麼要學習深度學習
首先，我們談談為什麼要學習深度學習。在這個市場當中，最不缺乏的就是各種概念以及各種時髦新技術的詞彙。深度學習有什麼不一樣的地方？我非常喜歡AndrewNg（吳恩達）曾經用過的一個比喻。
他把深度學習比喻成一個火箭。這個火箭有一個最重要的部分，就是它的引擎，目前來看在這個領域裡面，引擎的核心就是神經網路。大家都知道，火箭除了引擎之外還需要有燃料，那麼大數據其實就構成了整個火箭另外的重要組成部分——燃料。以往我們談到大數據的時候，更多是強調存儲和管理數據的能力，但是這些方法和工具更多是對於以往歷史數據的統計、匯總。
而對於今後未知的東西，這些傳統的方法並不能夠幫助我們可以從大數據中得出預測的結論。如果考慮到神經網路和大數據結合，我們才可能看清楚大數據真正的價值和意義。AndrewNg就曾經說過「我們相信（神經網路代表的深度學習）是讓我們獲得最接近於人工智慧的捷徑」。這就是我們要學習深度學習的一個最重要的原因。
其次，隨著我們進行數據處理以及運算能力的不斷提升，深度學習所代表的人工智慧技術和傳統意義上人工智慧技術比較起來，在性能上有了突飛猛進的發展。這主要得益於在過去幾十間計算機和相關產業不斷發展帶來的成果。在人工智慧的領域，性能是我們選擇深度學習另一個重要的原因。
這是一段Nvidia在今年公布的關於深度學習在無人駕駛領域應用的視頻。我們可以看到，將深度學習應用在自動駕駛方面，僅僅經歷了3千英里的訓練，就可以達到什麼樣的程度。在今年年初進行的實驗上，這個系統還不具備真正智能能力，經常會出現各種各樣的讓人提心吊膽的狀況，甚至在某些情況下還需要人工干預。
但經過了3千英里的訓練之後，我們看到在山路、公路、泥地等各種復雜的路況下面，無人駕駛已經有了一個非常驚人的表現。請大家注意，這個深度學習的模型只經過了短短幾個月、3千英里的訓練。
如果我們不斷完善這種模型的話，這種處理能力將會變得何等的強大。這個場景裡面最重要的技術無疑就是深度學習。我們可以得出一個結論：深度學習可以為我們提供強大的能力，如果程序員擁有了這個技術的話，無異於會讓每個程序員如虎添翼。
神經網路快速入門
如果我們對於學習深度學習沒有任何疑慮的話，接下來就一定會關心我需要掌握什麼樣的知識才能讓我進入到這個領域。這裡面最重要的關鍵技術就是「神經網路」。說起「神經網路」，容易混淆是這樣兩個完全不同的概念。
一個是生物學神經網路，第二個才是我們今天要談起的人工智慧神經網路。可能在座的各位有朋友在從事人工智慧方面的工作。當你向他請教神經網路的時候，他會拋出許多陌生的概念和術語讓你聽起來雲里霧里，而你只能望而卻步了。
對於人工智慧神經網路這個概念，大多數的程序員都會覺得距離自己有很大的距離。因為很難有人願意花時間跟你分享神經網路的本質究竟是什麼。而你從書本上讀的到的理論和概念，也很讓你找到一個清晰、簡單的結論。
今天就我們來看一看，從程序員角度出發神經網路究竟是什麼。我第一次知道神經網路這個概念是通過一部電影——1991年上映的《終結者2》。男主角施瓦辛格有一句台詞：
「MyCPUisaneural-netprocessor;alearningcomputer.」（我的處理器是一個神經處理單元，它是一台可以學習的計算機)。從歷史來看人類對自身智力的探索，遠遠早於對於神經網路的研究。
1852年，義大利學者因為一個偶然的失誤，將人類的頭顱掉到硝酸鹽溶液中，從而獲得第一次通過肉眼關注神經網路的機會。這個意外加速了對人類智力奧秘的探索，開啟了人工智慧、神經元這樣概念的發展。
生物神經網路這個概念的發展，和今天我們談的神經網路有什麼關系嗎？我們今天談到的神經網路，除了在部分名詞上借鑒了生物學神經網路之外，跟生物學神經網路已經沒有任何關系，它已經完全是數學和計算機領域的概念，這也是人工智慧發展成熟的標志。這點大家要區分開，不要把生物神經網路跟我們今天談到的人工智慧有任何的混淆。
90年代中期，由Vapnik等人提出了支持向量機演算法（Support Vector Machines，支持向量機）。很快這個演算法就在很多方面體現出了對比神經網路的巨大優勢，例如：無需調參、高效率、全局最優解等。基於這些理由，SVM演算法迅速打敗了神經網路演算法成為那個時期的主流。而神經網路的研究則再次陷入了冰河期。
在被人摒棄的十年裡面，有幾個學者仍然在堅持研究。其中很重要的一個人就是加拿大多倫多大學的Geoffery Hinton教授。2006年，他的在著名的《Science》雜志上發表了論文，首次提出了「深度信念網路」的概念。
與傳統的訓練方式不同，「深度信念網路」有一個「預訓練」（pre-training）的過程，這可以方便的讓神經網路中的權值找到一個接近最優解的值，之後再使用「微調」(fine-tuning)技術來對整個網路進行優化訓練。這兩個技術的運用大幅度減少了訓練多層神經網路的時間。在他的論文裡面，他給多層神經網路相關的學習方法賦予了一個新名詞— 「深度學習」。
很快，深度學習在語音識別領域嶄露頭角。接著在2012年，深度學習技術又在圖像識別領域大展拳腳。Hinton與他的學生在ImageNet競賽中，用多層的卷積神經網路成功地對包含一千個類別的一百萬張圖片進行了訓練，取得了分類錯誤率15%的好成績，這個成績比第二名高了將近11個百分點。
這個結果充分證明了多層神經網路識別效果的優越性。從那時起，深度學習就開啟了新的一段黃金時期。我們看到今天深度學習和神經網路的火熱發展，就是從那個時候開始引爆的。
利用神經網路構建分類器，這個神經網路的結構是怎樣的？
其實這個結構非常簡單，我們看到這個圖就是簡單神經網路的示意圖。神經網路本質上就是一種「有向圖」。圖上的每個節點借用了生物學的術語就有了一個新的名詞 – 「神經元」。連接神經元的具有指向性的連線（有向弧）則被看作是「神經」。這這個圖上神經元並不是最重要的，最重要的是連接神經元的神經。每個神經部分有指向性，每一個神經元會指向下一層的節點。
節點是分層的，每個節點指向上一層節點。同層節點沒有連接，並且不能越過上一層節點。每個弧上有一個值，我們通常稱之為」權重「。通過權重就可以有一個公式計算出它們所指的節點的值。這個權重值是多少？我們是通過訓練得出結果。它們的初始賦值往往通過隨機數開始，然後訓練得到的最逼近真實值的結果作為模型，並可以被反復使用。這個結果就是我們說的訓練過的分類器。
節點分成輸入節點和輸出節點，中間稱為隱層。簡單來說，我們有數據輸入項，中間不同的多個層次的神經網路層次，就是我們說的隱層。之所以在這樣稱呼，因為對我們來講這些層次是不可見的。輸出結果也被稱作輸出節點，輸出節點是有限的數量，輸入節點也是有限數量，隱層是我們可以設計的模型部分，這就是最簡單的神經網路概念。
如果簡單做一個簡單的類比，我想用四層神經網路做一個解釋。左邊是輸入節點，我們看到有若干輸入項，這可能代表不同蘋果的RGB值、味道或者其它輸入進來的數據項。中間隱層就是我們設計出來的神經網路，這個網路現在有不同的層次，層次之間權重是我們不斷訓練獲得一個結果。
最後輸出的結果，保存在輸出節點裡面，每一次像一個流向一樣，神經是有一個指向的，通過不同層進行不同的計算。在隱層當中，每一個節點輸入的結果計算之後作為下一層的輸入項，最終結果會保存在輸出節點上，輸出值最接近我們的分類，得到某一個值，就被分成某一類。這就是使用神經網路的簡單概述。
除了從左到右的形式表達的結構圖，還有一種常見的表達形式是從下到上來表示一個神經網路。這時候，輸入層在圖的最下方，輸出層則在圖的最上方。從左到右的表達形式以AndrewNg和LeCun的文獻使用較多。而在Caffe框架里則使用的則是從下到上的表達。
簡單來說，神經網路並不神秘，它就是有像圖，利用圖的處理能力幫助我們對特徵的提取和學習的過程。2006年Hinton的那篇著名的論文中，將深度學習總結成三個最重要的要素：計算、數據、模型。有了這三點，就可以實現一個深度學習的系統。
程序員需要的工具箱
對於程序員來說，掌握理論知識是為了更好的編程實踐。那就讓我們看看，對於程序員來說，著手深度學習的實踐需要准備什麼樣的工具。
硬體
從硬體來講，我們可能需要的計算能力，首先想到的就是CPU。除了通常的CPU架構以外，還出現了附加有乘法器的CPU，用以提升計算能力。此外在不同領域會有DSP的應用場景，比如手寫體識別、語音識別、等使用的專用的信號處理器。還有一類就是GPU，這是一個目前深度學習應用比較熱門的領域。最後一類就是FPGA（可編程邏輯門陣列）。
這四種方法各有其優缺點，每種產品會有很大的差異。相比較而言CPU雖然運算能力弱一些，但是擅長管理和調度，比如讀取數據，管理文件，人機交互等，工具也豐富。DSP相比而言管理能力較弱，但是強化了特定的運算能力。
這兩者都是靠高主頻來解決運算量的問題，適合有大量遞歸操作以及不便拆分的演算法。GPU的管理能力更弱一些，但是運算能力更強。但由於計算單元數量多，更適合整塊數據進行流處理的演算法。
FPGA在管理與運算處理方面都很強，但是開發周期長，復雜演算法開發難度較大。就實時性來說，FPGA是最高的。單從目前的發展來看，對於普通程序員來說，現實中普遍採用的計算資源就還是是CPU以及GPU的模式，其中GPU是最熱門的領域。
這是我前天為這次分享而准備的一個AWS 上p2的實例。僅僅通過幾條命令就完成了實例的更新、驅動的安裝和環境的設置，總共的資源創建、設置時間大概在10分鍾以內。而之前，我安裝調試前面提到的那台計算機，足足花了我兩天時間。
另外，從成本上還可以做一個對比。p2.8xLarge 實例每小時的費用是7.2美元。而我自己那台計算機總共的花費了是¥16,904元。這個成本足夠讓我使用350多個小時的p2.8xLarge。在一年裡使用AWS深度學習站就可以抵消掉我所有的付出。隨著技術的不斷的升級換代，我可以不斷的升級我的實例，從而可以用有限的成本獲得更大、更多的處理資源。這其實也是雲計算的價值所在。
雲計算和深度學習究竟有什麼關系？今年的8月8號，在IDG網站上發表了一篇文章談到了這個話題。文章中做了這樣一個預言：如果深度學習的並行能力不斷提高，雲計算所提供的處理能力也不斷發展，兩者結合可能會產生新一代的深度學習，將帶來更大影響和沖擊。這是需要大家考慮和重視的一個方向！
軟體
深度學習除了硬體的基礎環境之外。程序員會更關心與開發相關的軟體資源。這里我羅列了一些曾經使用過的軟體框架和工具。
Scikit-learn是最為流行的一個Python機器學習庫。它具有如下吸引人的特點：簡單、高效且異常豐富的數據挖掘/數據分析演算法實現； 基於NumPy、SciPy以及matplotlib，從數據探索性分析，數據可視化到演算法實現，整個過程一體化實現；開源，有非常豐富的學習文檔。
Caffe專注在卷及神經網路以及圖像處理。不過Caffe已經很久沒有更新過了。這個框架的一個主要的開發者賈揚清也在今年跳槽去了Google。也許曾經的霸主地位要讓位給他人了。
Theano 是一個非常靈活的Python 機器學習的庫。在研究領域非常流行，使用上非常方便易於定義復雜的模型。Tensorflow 的API 非常類似於Theano。我在今年北京的QCon 大會上也分享過關於Theano 的話題。
Jupyter notebook 是一個很強大的基於ipython的python代碼編輯器，部署在網頁上，可以非常方便的進行互動式的處理，很適合進行演算法研究合數據處理。
Torch 是一個非常出色的機器學習的庫。它是由一個比較小眾的lua語言實現的。但是因為LuaJIT 的使用，程序的效率非常出色。Facebook在人工智慧領域主打Torch，甚至現在推出了自己的升級版框架Torchnet。
深度學習的框架非常之多，是不是有一種亂花漸欲迷人眼的感覺？我今天向各位程序員重點介紹的是將是TensorFlow。這是2015年穀歌推出的開源的面向機器學習的開發框架，這也是Google第二代的深度學習的框架。很多公司都使用了TensorFlow開發了很多有意思的應用，效果很好。
用TensorFlow可以做什麼？答案是它可以應用於回歸模型、神經網路以深度學習這幾個領域。在深度學習方面它集成了分布式表示、卷積神經網路(CNN)、遞歸神經網路(RNN) 以及長短期記憶人工神經網路（Long-Short Term Memory, LSTM）。
關於Tensorflow 首先要理解的概念就是Tensor。在辭典中對於這個詞的定義是張量，是一個可用來表示在一些向量、標量和其他張量之間的線性關系的多線性函數。實際上這個表述很難理解，用我自己的語言解釋Tensor 就是「N維數組」而已。
使用 TensorFlow, 作為程序員必須明白 TensorFlow這樣幾個基礎概念：它使用圖 (Graph) 來表示計算任務；在被稱之為 會話 (Session) 的上下文 (context) 中執行圖；使用 Tensor 表示數據；通過 變數 (Variable) 維護狀態；使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取數據。
一句話總結就是，TensorFlow 就是有狀態圖的數據流圖計算環境，每個節點就是在做數據操作，然後提供依賴性和指向性，提供完整數據流。
TensorFlow安裝非常簡單，但官網提供下載的安裝包所支持的CUDA 的版本是7.5。考慮到CUDA 8 的讓人心動的新特以及不久就要正式發布的現狀。或許你想會考慮立即體驗CUDA 8，那麼就只能通過編譯Tensorflow源代碼而獲得。目前TensorFlow已經支持了Python2.7、3.3+。
此外，對於使用Python 語言的程序員還需要安裝所需要的一些庫，例如：numpy、protobuf等等。對於卷積處理而言，cuDNN是公認的性能最好的開發庫，請一定要安裝上。常規的Tensorsorflow的安裝很簡單，一條命令足矣：
$ pip3 install —upgrade
如果想評估一下或者簡單學習一下，還可以通過Docker進行安裝，安裝的命令如下：
$ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow
TensorFlow有很多優點。首先，目前為止，深度學習的開發框架裡面TensorFlow的文檔做的最好，對程序員學習而言是非常好的一點。第二，TensorFlow有豐富的參考實例，作為參考學習起來非常容易。
第三，開發者社區活躍，在任何一個深度學習的社區里，都有大量關於TensorFlow的討論。第四，谷歌的支持力度非常大，從2015年到現在升級速度非常快，這是其他開源框架遠遠達不到的結果。
參考TensorFlow的白皮書，我們會看到未來TensorFlow還將會有巨大的發展潛力。讓我特別感興趣是這兩個方向。第一，支持跨多台機器的 parallelisation。盡管在0.8版本中推出了並行化的能力，但是目前還不完善。隨著未來不斷發展，依託雲計算的處理能力的提升這個特性將是非常讓人振奮的。
第二，支持更多的開發語言，對於開發者來說這是一個絕大的利好，通過使用自己擅長的語言使用TensorFlow應用。這些開發語言將會擴展到Java、Lua以及R 等。
在這里我想給大家展示一個應用Tensorflow 的例子。這個例子的代碼託管在這個網址上 。白俄羅斯的現代印象派藝術家Leonid Afremov善於用濃墨重彩來表現都市和風景題材，尤其是其雨景系列作品。他習慣用大色塊的鋪陳來營造光影效果，對反光物體和環境色的把握非常精準。
於是我就找到了一張上海東方明珠電視塔的一張攝影作品，我希望通過Tensorflow 去學習一下Leonid Afremov 的繪畫風格，並將這張東方明珠的照片處理成那種光影色彩豐富的作品風格。利用Tensorflow 以及上面提到的那個項目的代碼，在一個AWS 的p2類型的實例上進行了一個一千次的迭代，於是就得到了下圖這樣的處理結果。
這個處理的代碼只有350行里，模型使用了一個成名於2014年ImageNet比賽中的明星 VGG。這個模型非常好，特點就是「go depper」。
TensorFlow 做出這樣的作品，並不僅僅作為娛樂供大家一笑，還可以做更多有意思的事情。將剛才的處理能力推廣到視頻當中，就可以看到下圖這樣的效果，用梵高著名的作品」星月夜「的風格就加工成了這樣新的視頻風格。
可以想像一下，如果這種處理能力在更多領域得以應用，它會產生什麼樣的神奇結果？前景是美好的，讓我們有無限遐想。事實上我們目前所從事的很多領域的應用開發都可以通過使用神經網路和深度學習來加以改變。對於深度學習而言，掌握它並不是難事。每一個程序員都可以很容易的掌握這種技術，利用所具備的資源，讓我們很快成為深度學習的程序開發人員。
結束語
未來究竟是什麼樣，我們沒有辦法預言。有位作家Ray Kurzweil在2005年寫了《奇點臨近》一書。在這本書裡面他明確告訴我們，那個時代很快到來。作為那個時代曙光前的人群，我們是不是有能力加速這個過程，利用我們學習的能力實現這個夢想呢？
中國人工智慧的發展
人工智慧的時代無疑已經到來，這個時代需要的當然就是掌握了人工智慧並將其解決具體問題的工程師。坦率的說，市場上這一類的工程師還屬於鳳毛麟角。職場上的薪酬待遇可以看得出來這樣的工程師的搶手的程度。人工智慧這門學科發展到今天，就學術自身而言已經具備了大規模產業化的能力。
所以說，對於工程師而言當務之急就是盡快的掌握應用人工智慧的應用技術。當下在互聯網上關於人工智慧的學習資料可以說已經是「汗牛充棟」，那些具備了快速學習能力的工程師一定會在人工智慧的大潮當中脫穎而出。
中國發展人工智慧產業的環境已經具備。無論從創業環境、人員的素質乃至市場的機遇而言完全具備了產生產業變革的一切條件。與美國相比較，在人工智慧的許多領域中國團隊的表現也可以說是不逞多讓。就人工智慧的技術層面而言，中國的工程師與全球最好的技術團隊正處於同一個起跑線上。
時不我待，中國的工程師是有機會在這個領域大展身手的。不過值得注意的是，要切忌兩點：一是好高騖遠，盲目與國外攀比。畢竟積累有長短，術業有專攻，我們要立足於已有的積累，尋求逐步的突破。二是一擁而上，盲目追求市場的風口。人工智慧的工程化需要大量的基礎性的積累，並非一蹴而就簡單復制就可以成功。
中國的科研技術人員在人工智慧領域的成就有目共睹。在王詠剛的一篇文章裡面，他統計了從2013年到2015年SCI收錄的「深度學習」論文，中國在2014年和2015年超已經超過了美國居於領跑者的位置。
另外一讓我感到驚訝的事情，Google的JeffDean在2016年發表過一篇名為《TensorFlow:Asystemforlarge-scalemachinelearning》的論文。文章的22個作者裡面，明顯是中國名字的作者占已經到了1/5。如果要列舉中國人/華人在人工智慧領域里的大牛，吳恩達、孫劍、楊強、黃廣斌、馬毅、張大鵬……很容易就可以說出一大串。
對於中國來說目前的當務之急是人工智慧技術的產業化，唯有如此我們才可以講科研／智力領域的優勢轉化為整體的、全面的優勢。在這一點上，中國是全球最大的消費市場以及製造業強國，我們完全有機會藉助市場的優勢成為這個領域的領先者。
矽谷創新企業
矽谷雖然去過許多回，但一直無緣在那裡長期工作。在人工智慧領域的市場我們聽到的更多是圍繞Google、Apple、Intel、Amazon這樣的一些大型科技公司的一舉一動。但是在美國市場上還有一大批小型的創業企業在人工智慧這個領域有驚艷的表現。僅以矽谷區域的公司為例：
Captricity，提供了手寫數據的信息提取；
VIVLab，針對語音識別開發了虛擬助手服務；
TERADEEP，利用FPGA提供了高效的卷積神經網路的方案；
還有提供無人駕駛解決方案的NetraDyne。
這個名單還可以很長，還有許許多多正在利用人工智慧技術試圖去創造歷史的團隊正在打造他們的夢想。這些團隊以及他們正在專注的領域是值得我們去學習和體會的。