信念网络是什么意思

㈠ 从广州火车站(总站)到广州信念网络有限公司怎么走还望那位知道的仁兄告诉小弟，我实在没分 。不好意思

你在火车站公交总站乘坐210路（坐5站）到白云索道站1转乘298路（坐6站）到天寿路站下。向前走100米左转入沾益直街，见到润鹏大厦上1115房就是了

㈡ belief什么意思

belief[英][bɪˈli:f] [美][bɪˈlif]
生词本
简明释义
n.信，信任；信念，意见；信条
复数：beliefs

以下结果由 金山词霸 提供
柯林斯高阶英汉词典 网络释义 网络释义 短语词组 同反义词
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10亿穆斯林，共同的一神信仰将他们团结在一起。
...a belief in personal liberty.
对个人自由的信仰

㈢ 了解NB四大件表面喷漆作业中异常问题及问题处理什么意思 NB是什么意思

NB算法就是朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类算法，在数据挖掘领域我们常常简称其为NB算法。[2]
这种分类算法假定类条件独立，即假定各变量之间相互独立，这样可以简化计算。只有当假定成立时，该算法准确定最高。在实际中，变量之间往往存在某种依赖关系，这是必须用降低独立性假设的贝叶斯信念网络（也称贝叶斯网络，信念网络或概率网络）代替NB算法来进行分类。NB：三厢Notchback

㈣ nb是什么

算法用语

NB算法就是朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类算法，在数据挖掘领域我们常常简称其为NB算法。

这种分类算法假定类条件独立，即假定各变量之间相互独立，这样可以简化计算。只有当假定成立时，该算法准确定最高。在实际中，变量之间往往存在某种依赖关系，这是必须用降低独立性假设的贝叶斯信念网络（也称贝叶斯网络，信念网络或概率网络）代替NB算法来进行分类。

编程语言

NiceBASIC中文编程语言的简写。

行政用语

香港警署毒品犯罪调查科（Narcotics
Bureau，简称NB）

于1954年10月成立，隶属于香港警务处刑事及保安处刑事部，主要负责搜集有关在香港和海外进口、制造和分销毒品的情报，并且负责统筹扫毒行动。该部门除直接执法以打击罪犯外，也会同海外执法机关紧密合作，遏止与香港有关的集团在其他司法管辖区活动。同时，该科亦积极追查、冻结和充公贩毒活动的收益。
。

ACG用语

全拼为“Nice Boat”，原意是好船，后发展为“和谐”或者“很好很强大”。其全拼亦用于网络用语来源于07年新番动画《school
days》。

游戏用语

游戏里也有Noob的用意，意思是菜鸟。

NB 就是 not beautiful 的意思

㈤ 求网络用语！最流行的都有哪些

哪样的缩写，你自己写就好了！就像你说的这些不需要的呀，你想说什么直接缩写就好了，LZ要的都是要自己用到的，LZ你要这样的缩写，什么都可以缩写额！
但要对方能看的懂，就像（劲舞是AU）（我玩天龙就是TL）你要让对方懂，这些缩写只能是比如一起玩一个游戏的，比较熟系的人！

1。80后的重要任务是制造08后。
2。事实证明，感情经得起风雨，却经不起平淡；友情经得起平淡，却经不起风雨。
3。人家有的是背景，而我有的只是背影~~。
4。是金子总要发光的，但当满地都是金子的时候，我自己也不知道自己是哪颗了。
5。提醒大家要学会修自己的笔记本，这是很重要的！从前有个人，他不会修自己的笔记本。。。。。。后来的事情大家都知道了。
6。我不是广场上算卦的，唠不出那么多你爱听的嗑。
7。不是故事的结局不够好，而是我们对故事的要求过多！
8。爱情就像两个拉橡皮筋的人，受伤的总是不愿放手的那个。
9。鲜花往往不属于赏花的人，而属于牛粪。
10。谎言与誓言的区别在于：一个是听的人当真了，一个是说的人当真了。
11。单身并不难，难的是应付那些千方百计想让你结束单身的人。
12。有时候，不是对方不在乎你，而是你把对方看的太重。
13。就算是believe，中间也藏着一个lie。
14。付出真心，才会得到真心，却也可能伤的彻底。保持距离，就能保护自己，却也注定永远寂寞。
15。真正的好朋友，并不是在一起就有聊不完的话题，而是在一起，就算不说话，也不会觉得尴尬。
16。没有100分的另一半，只有50分的两个人！
17。冷漠，有时候并不是无情，只是一种逃避被伤害的工具！
18。如果我们之间有1000步的距离，你只要跨出第1步，我就会朝着你的方向走其余的999步。
19。通常愿意留下来跟你争吵的人，才是真正爱你的人！
20、人生没有彩排，每天都是直播；不仅收视率低，而且工资不高。
21、能用钱解决的问题都不是问题，可问题是我是穷人。
22、春天到了，小树发芽了，股市也跟着变绿了。
23、唯女人与英雄难过也，唯老婆与工作难找也。
24、不要整天抱怨生活，生活根本就不会知道你是谁，更别说它会听你的抱怨。
25、只知道刚的人，难免会被折断；只有柔的人，到头来终是懦夫。
26、问一同事：“你买了中石油吗？”同事说：“呸！你才买了中石油呢。你们全家都买了中石油，还买了中石化！”
27、信念这玩意不是说出来的，是做出来的。光荣在于平淡，艰巨在于漫长。
28、人生重要的不是所站的位置，而是所朝的方向。
29。踏遍青楼人未老，请用汇仁肾宝。
30。征婚启事：要求如下，A活的，B女的。
31。给点阳光我就腐烂。
32。要适当吃一点，才有力气减肥。
33。摇啊摇，摇到奈何桥。
34。你快回来，我一人忽悠不来！
35。不要和地球人一般见识~~~
36。不想当厨子的裁缝，不是好司机。
37、爱我的人我不爱他 我爱的人却不爱我 所以我很好奇为什么会有那么多人结婚
38、爱情就像快餐，不在乎什么味道，能填饱生理需要就可以
49、爱 就像打篮球 拼命的抢 拼命的追 当得到以后便毫不犹豫的抛出去
40、为了更好的离婚 我们结婚吧
41、缘分一词本就是个矛盾的个体，缘，分？
42、老虎不发威是给你hello kitty的面子
43、那天看到一位大妈在烧纸，边烧边嘟囔着：收到了千万别买基金啊~
44、如果中了一千万，我就去买30套房子租给别人，每天都去收一次房租。哇咔咔~~充实！
45、凡是在食堂、自习室、教学楼前当众疯狂接吻的——都是开不起房的！！！
46、刚从日企实习完的女同学回来感慨道：“不管多高档的会议、多高档的人参加，那帮人台上斯文地在跟你开着会，而台下却总有人在摸你大腿！”
47女友和我分居了，其实我们的性生活还是蛮和谐的——我性无能，她性冷淡……
48、现在女孩身上衣服件数越多，反而露得越多；衣服件数越少，反而露得越少！49、人家文院女生身上莫名元素一大堆，还露着大腿呢；咱们工院女生就外套+裤子，两件就把全身裹了个严严实实！
50、哄女人像挂Q一样，每天至少两小时，达到一定的天数后就可以太阳了……
51、假如给女孩一个安全的环境，她能Y D得让你流鼻血流到死！
52、朋友的老婆叫“有容”，他真幸福～而我心中的最爱还是“依山尽”……
53、PPMM都是过眼的浮云，永恒的只有那温暖的右手……
54、对女人你要多用心去感受，别拿你的*****去思考！
56、就因为你，青岛海域都出现大海怪了！！！
57、我都不好意思抓你了，你怎么还好意思偷呢？
58、你的样子长得不孕不育的！
59、你就是陈佩斯的搭档朱时茂的妹妹猪八戒啊？
60、很高兴，又凑够1块5，终于又能上网了！
61、物价与欧洲接轨，房价与月球接轨，工资与非洲接轨……
62、别和我谈理想，戒了 ！
63、妈妈说：人最好不要错过两种东西。最后一班回家的车，和一个深爱你的人。我想坐着最后一班车到爱我的人身边。
64、宁可高傲的发霉，不去卑微的恋爱！
65、去爱吧，如同没有受过伤一样；歌唱吧，如同没人聆听一样；跳舞吧，如同没人欣赏一样；工作吧，就当没有工资一样；生活吧，就当今天是未日一样
66、这辈子，你是来放债的还是来还债的？
67、男人是用来靠的，所以要可靠；女人是用来爱的，所以要可爱。
68、男人喜欢听话的女人，但男人若是喜欢一个女人，就会不知不觉听她的话。
69、你让我滚，我滚了。你让我回来，对不起，滚远了
70、你有什么不开心的事？ 说出来让大家开心一下。
71、用iphone的人都有个共同点：就是不好意思说不好用。
72、生子当如孙仲谋，找爹就找金日成。
73、孟姜女哭倒长城干红，白娘子水漫金山词霸。
74、您真是贱人多忘事啊
75、时有风吹裙动，一僧曰风动，一僧曰裙动，吾进曰：是非风动，是非裙动，色者心动！
76、作为一名烟客，必须具备三个条件：烟、打火机、及抽烟时露出的那种无耻神韵！]
77、很黑的深夜，我突然想要学习，可是当我找到蜡烛的时候，天已经亮了……
78、现在的硕士学位，就像脚底的一粒米，不拿不舒服，拿了又不能吃
79、我把一万句誓言装在机枪里向你扫射，你倒在血泊中，浑身镶满了丘比特的子弹！
80、我费劲千辛爬上梯子的顶端，却发现梯子搭错了墙头……
81、孩子死了，你来奶了！
82、现在的导师都不叫导师，也不叫老板，叫科研包工头！
83、扛一面顶风的大旗～～上写两个大字：好人！！
84、人要是无聊啊 鼻涕泡都能拿来玩会
85、逆风的方向，更适合飞翔。我不怕万人阻挡，只怕自己投降。
86、好的爱情是你透过一个男人看到世界，坏的爱情是你为了一个人舍弃世界
87、上班无聊吗？抛硬币玩吧，正面就上网，反面就睡觉，竖起就工作，倾斜就努力工作，摔粉碎了就申请加班，如果摔出两枚，那就天天摔！
88、同志们：别炒股，风险太大了，还是做豆腐最安全！做硬了是豆腐干，做稀了是豆腐脑，做薄了是豆腐皮，做没了是豆浆，放臭了是臭豆腐！稳赚不亏呀。
89、我终究没能飙得过那辆宝马，只能眼看着它在夕阳中绝尘而去，不是我的引擎不好，而是我的车链子掉了。
挂个链子，觉得经典~~~~~~
一妇女拿假钞去买早点，小贩恼了：“大姐，你给假钞也就算了，那起码是张印的，你这张钞票居然是画的！退一万步说，画的也就算了，你给画一张十块的、五块的都行，你还给画张七块的！ 七块就七块吧，最起码也得画彩色的啊，居然用铅笔，算了，黑白就黑白的好了，可不能用手纸画啊！手感太差了，就算是手纸你也得用剪子把边剪齐了啊，这个用手撕的，毛边太夸张了，行，毛边我也忍了，可你也撕个长方型啊，这个三角型就太说不过去了
89以后的呢？还有谁看过呢？嘿嘿——
90、原来，寂寞时是自己的手指数脚指；原来，思念时是连呼吸也会心痛；原来，一个人就是一辈子。。。
91、球形也是一种身材！
92、老婆是电视，情人是手机，在家看电视，出门带手机；破产卖电视，发财换手机；偶尔守电视，整天玩手机；固定的电视，移动的手机；频道免费，手机收费。男人都想拿着手机看电视。
93、别人的钱财乃我的身外之物。
94、废话是人际关系的第一句。
95、上联：金沙江，嘉陵江，黑龙江，江江可投！ 下联：实验楼，教学楼，宿舍楼，楼楼可跳！
横批：空前绝后
上联：爱国爱家爱师妹！ 下联：防火防盗防师兄！ 横批：恋爱自由
96、妻子如衣服–流行如此变幻，衣服的开销曰渐昂贵；男人没有一个好东西–但它毕竟是女人最大的买方市场。
97、大龄未婚男女像是坐巴士坐过了站。有时是因为巴士上的座位太舒适了，简直不愿下车；有时是因为不认识自己该下的站台。终身不结婚的男女呢？他们是巴士司机。
98、示爱者是动物，被爱者是植物。如果爱被拒绝，离开的当然是动物，因为植物是不会生出脚来跑路的。
99、有了自己的房子，未婚女子就像是凭空小了几岁，又有耐心慢慢地挑选爱人了。一男向一女征询意见：我们先租房子住，结了婚攒了钱再买房子吧？女答：那我还不如先租丈夫呢。
100、我小学十年，中学十二年，我被评为全校最熟悉的面孔，新老师来了都跟我打听学校内幕……
101、生日是一个舞台，一次考验，一个机会。恋爱时，男人更会利用这一点；结婚后，女人更会利用这一点。
102、年轻时候，拍下许多照片，一本本摆在客厅给别人看；等到老了，方才明白照片是拍给自己看的。厚厚的一生的镜头摆在眼前，连写回忆录都省下了。
103、小时候把一次吃上20个包子当作人生理想时，我很幸福；当月收入超过5000之后，我仍然感觉不到快乐。当事业、爱情、家庭、金钱什么都不缺时，人们经常还缺一样东西–饥感。保有底线的欲望是幸福的。
104、一未婚女子感叹：为什么成熟的男人、好男人全成了人家的老公，没结婚的男人没一个像样的？有人提醒她：妻子们培养好丈夫都是自产自销，没有男人能自学成材。
105、男人认为是调情 女人以为是感情
106、多了 人家说走的桥比你走的路多，吃的盐比你吃的饭多，今天屁特多，于是“我放的屁你的拉的屎有分量”这句话就油然而生了
107、到学校报道后来到寝室，迫不及待打开电脑，结果是学校还没开通网线 于是想到把上学期遗留下的历史问题给

8

㈥ 信仰是什么意思

信仰指对某种思想或宗教及对某人某物的信奉和敬仰，并把它奉为自己的行为准则。

信仰带有理智的主观和情感体验色彩，特别体现在宗教信仰上，极致甚至会丧失理智。

哲学家定义的信仰：“一种强烈的信念，通常表现为对缺乏足够证据的、不能说服每一个理性人的事物的固执信任。”

(6)信念网络是什么意思扩展阅读：

进化生物学家道金斯认为，我们这个世界的许多大问题，不是由对信仰的不宽容而起，而是由对信仰的过于宽容而起。

辨明真伪是非的利器，非科学世界观与方法论莫属。科学方法的基础有二，一曰逻辑，一曰实证——从证据来，寻证据去。而科学世界观与方法论的死敌，便是所谓的信仰——不讲逻辑、不顾证据的盲信盲从。

最新研究发现，暗示人们进行分析性思维会动摇他们的宗教信仰，即便只是些微的动摇。科学家们认为这一发现对于理解宗教的认知基础具有重要价值。

㈦ faith什么意思

faith
faith[feɪθ]

[词典释义]

n. 信仰；信念；信任；忠实
n. (Faith)人名；(匈)福伊特；(英)费思，费丝(女名)；(瑞典)法伊特

[网络短语]

Faith信仰,信念,信心
keep faith守信,忠于信仰,卫道者
The Faith最终信仰,信念,信义

㈧ 信念的英文是啥

翻译成信仰了估计是faith之类，但是这个词是可用的，不过您得结合语境；在汉语中信念本来就有信仰的意思，不过现代汉语很少这么用，不过信仰这个词并不一定是宗教崇拜，只是会上升到某种高度
belief主要是对外物或者别人抱有信心
甚至包括trust(和前者接近，不过重点在信用)在内这些词的语源都是一样的，其实都差不多
conviction是形容排除了不信，表现出确信的样子，这个词有判断的意思
楼下说的persuasion已经是自己让别人信了
creed给人的印象是具体、刻板的，信条、守则、经典、主张，也就是说虽然抽象但是个东西
还有些像的词

religion完全是宗教用的
principle，我们说原则上怎么样怎么样会用这个

㈨ 网络的定义

网络是由节点和连线构成，表示诸对象及其相互联系。在数学上，网络是一种图，一般认为它专指加权图。网络除了数学定义外，还有具体的物理含义，即网络是从某种相同类型的实际问题中抽象出来的模型。在网络安全管理中小草软件小编在计算机领域中的理解，网络是信息传输、接收、共享的虚拟平台，通过它把各个点、面、体的信息联系到一起，从而实现这些资源的共享。

㈩ 深度学习对于非it人员有必要学习吗

深度学习本身是一个非常庞大的知识体系。本文更多想从程序员的视角出发，让大家观察一下深度学习对程序员意味着什么，以及我们如何利用这样一个高速发展的学科，来帮助程序员提升软件开发的能力。
本文根据费良宏在2016QCon全球软件开发大会（上海）上的演讲整理而成。
前言
1973年，美国上映了一部热门的科幻电影《WestWorld》，三年之后又有一个续集叫做《FutureWorld》。这部电影在80年代初被引进到中国叫《未来世界》。那部电影对我来讲简直可以说得上是震撼。影片中出现了很多机器人，表情丰富的面部下面都是集成电路板。这让那时候的我觉得未来世界都是那么遥远、那么神秘。
时间到了2016年，很多朋友可能都在追看HBO斥巨资拍摄的同一题材的系列剧《WestWorld》。如果前两部电影还是局限在机器人、人工智能这样的话题，2016年的新剧则在剧情和人工智能的思考方面有了很大的突破。不再渲染机器人是否会威胁到人类，而是在探讨“Dreamsaremainlymemories”这一类更具哲理的问题。
“记忆究竟如何影响了智能”这个话题非常值得我们去思考，也给我们一个很好的启示——今天，人工智能领域究竟有了怎样的发展和进步。
今天我们探讨的话题不仅仅是简单的人工智能。如果大家对深度学习感兴趣，我相信各位一定会在搜索引擎上搜索过类似相关的关键字。我在Google上以deeplearning作为关键字得到了2,630万个搜索的结果。这个数字比一周之前足足多出了300多万的结果。这个数字足以看得出来深度学习相关的内容发展的速度，人们对深度学习的关注也越来越高。
从另外的一个角度，我想让大家看看深度学习在市场上究竟有多么热门。从2011年到现在一共有140多家专注人工智能、深度学习相关的创业公司被收购。仅仅在2016年这种并购就发生了40多起。
其中最疯狂的是就是Google，已经收购了 11 家人工智能创业公司，其中最有名的就是击败了李世石九段的 DeepMind。排名之后的就要数 Apple、Intel以及Twitter。以Intel 公司为例，仅在今年就已经收购了 3 家创业公司，Itseez、Nervana 和 Movidius。这一系列大手笔的并购为了布局人工智能以及深度学习的领域。
当我们去搜索深度学习话题的时候，经常会看到这样的一些晦涩难懂的术语：Gradient descent（梯度下降算法）、Backpropagation（反向传播算法）、Convolutional Neural Network（卷积神经网络）、受限玻耳兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）等。
如打开任何一篇技术文章，你看到的通篇都是各种数学公式。大家看到如下左边的图，其实并不是一篇高水准的学术论文，而仅仅是维基网络关于玻耳兹曼机的介绍。维基网络是科普层面的内容，内容复杂程度就超过了大多数数学知识的能力。
在这样的背景之下，我今天的的话题可以归纳成三点：第一，我们为什么要学习深度学习；第二，深度学习最核心的关键概念就是神经网络，那么究竟什么是神经网络；第三，作为程序员，当我们想要成为深度学习开发者的时候，我们需要具备怎样的工具箱，以及从哪里着手进行开发。
为什么要学习深度学习
首先，我们谈谈为什么要学习深度学习。在这个市场当中，最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。深度学习有什么不一样的地方？我非常喜欢AndrewNg（吴恩达）曾经用过的一个比喻。
他把深度学习比喻成一个火箭。这个火箭有一个最重要的部分，就是它的引擎，目前来看在这个领域里面，引擎的核心就是神经网络。大家都知道，火箭除了引擎之外还需要有燃料，那么大数据其实就构成了整个火箭另外的重要组成部分——燃料。以往我们谈到大数据的时候，更多是强调存储和管理数据的能力，但是这些方法和工具更多是对于以往历史数据的统计、汇总。
而对于今后未知的东西，这些传统的方法并不能够帮助我们可以从大数据中得出预测的结论。如果考虑到神经网络和大数据结合，我们才可能看清楚大数据真正的价值和意义。AndrewNg就曾经说过“我们相信（神经网络代表的深度学习）是让我们获得最接近于人工智能的捷径”。这就是我们要学习深度学习的一个最重要的原因。
其次，随着我们进行数据处理以及运算能力的不断提升，深度学习所代表的人工智能技术和传统意义上人工智能技术比较起来，在性能上有了突飞猛进的发展。这主要得益于在过去几十间计算机和相关产业不断发展带来的成果。在人工智能的领域，性能是我们选择深度学习另一个重要的原因。
这是一段Nvidia在今年公布的关于深度学习在无人驾驶领域应用的视频。我们可以看到，将深度学习应用在自动驾驶方面，仅仅经历了3千英里的训练，就可以达到什么样的程度。在今年年初进行的实验上，这个系统还不具备真正智能能力，经常会出现各种各样的让人提心吊胆的状况，甚至在某些情况下还需要人工干预。
但经过了3千英里的训练之后，我们看到在山路、公路、泥地等各种复杂的路况下面，无人驾驶已经有了一个非常惊人的表现。请大家注意，这个深度学习的模型只经过了短短几个月、3千英里的训练。
如果我们不断完善这种模型的话，这种处理能力将会变得何等的强大。这个场景里面最重要的技术无疑就是深度学习。我们可以得出一个结论：深度学习可以为我们提供强大的能力，如果程序员拥有了这个技术的话，无异于会让每个程序员如虎添翼。
神经网络快速入门
如果我们对于学习深度学习没有任何疑虑的话，接下来就一定会关心我需要掌握什么样的知识才能让我进入到这个领域。这里面最重要的关键技术就是“神经网络”。说起“神经网络”，容易混淆是这样两个完全不同的概念。
一个是生物学神经网络，第二个才是我们今天要谈起的人工智能神经网络。可能在座的各位有朋友在从事人工智能方面的工作。当你向他请教神经网络的时候，他会抛出许多陌生的概念和术语让你听起来云里雾里，而你只能望而却步了。
对于人工智能神经网络这个概念，大多数的程序员都会觉得距离自己有很大的距离。因为很难有人愿意花时间跟你分享神经网络的本质究竟是什么。而你从书本上读的到的理论和概念，也很让你找到一个清晰、简单的结论。
今天就我们来看一看，从程序员角度出发神经网络究竟是什么。我第一次知道神经网络这个概念是通过一部电影——1991年上映的《终结者2》。男主角施瓦辛格有一句台词：
“MyCPUisaneural-netprocessor;alearningcomputer.”（我的处理器是一个神经处理单元，它是一台可以学习的计算机)。从历史来看人类对自身智力的探索，远远早于对于神经网络的研究。
1852年，意大利学者因为一个偶然的失误，将人类的头颅掉到硝酸盐溶液中，从而获得第一次通过肉眼关注神经网络的机会。这个意外加速了对人类智力奥秘的探索，开启了人工智能、神经元这样概念的发展。
生物神经网络这个概念的发展，和今天我们谈的神经网络有什么关系吗？我们今天谈到的神经网络，除了在部分名词上借鉴了生物学神经网络之外，跟生物学神经网络已经没有任何关系，它已经完全是数学和计算机领域的概念，这也是人工智能发展成熟的标志。这点大家要区分开，不要把生物神经网络跟我们今天谈到的人工智能有任何的混淆。
90年代中期，由Vapnik等人提出了支持向量机算法（Support Vector Machines，支持向量机）。很快这个算法就在很多方面体现出了对比神经网络的巨大优势，例如：无需调参、高效率、全局最优解等。基于这些理由，SVM算法迅速打败了神经网络算法成为那个时期的主流。而神经网络的研究则再次陷入了冰河期。
在被人摒弃的十年里面，有几个学者仍然在坚持研究。其中很重要的一个人就是加拿大多伦多大学的Geoffery Hinton教授。2006年，他的在着名的《Science》杂志上发表了论文，首次提出了“深度信念网络”的概念。
与传统的训练方式不同，“深度信念网络”有一个“预训练”（pre-training）的过程，这可以方便的让神经网络中的权值找到一个接近最优解的值，之后再使用“微调”(fine-tuning)技术来对整个网络进行优化训练。这两个技术的运用大幅度减少了训练多层神经网络的时间。在他的论文里面，他给多层神经网络相关的学习方法赋予了一个新名词— “深度学习”。
很快，深度学习在语音识别领域崭露头角。接着在2012年，深度学习技术又在图像识别领域大展拳脚。Hinton与他的学生在ImageNet竞赛中，用多层的卷积神经网络成功地对包含一千个类别的一百万张图片进行了训练，取得了分类错误率15%的好成绩，这个成绩比第二名高了将近11个百分点。
这个结果充分证明了多层神经网络识别效果的优越性。从那时起，深度学习就开启了新的一段黄金时期。我们看到今天深度学习和神经网络的火热发展，就是从那个时候开始引爆的。
利用神经网络构建分类器，这个神经网络的结构是怎样的？
其实这个结构非常简单，我们看到这个图就是简单神经网络的示意图。神经网络本质上就是一种“有向图”。图上的每个节点借用了生物学的术语就有了一个新的名词 – “神经元”。连接神经元的具有指向性的连线（有向弧）则被看作是“神经”。这这个图上神经元并不是最重要的，最重要的是连接神经元的神经。每个神经部分有指向性，每一个神经元会指向下一层的节点。
节点是分层的，每个节点指向上一层节点。同层节点没有连接，并且不能越过上一层节点。每个弧上有一个值，我们通常称之为”权重“。通过权重就可以有一个公式计算出它们所指的节点的值。这个权重值是多少？我们是通过训练得出结果。它们的初始赋值往往通过随机数开始，然后训练得到的最逼近真实值的结果作为模型，并可以被反复使用。这个结果就是我们说的训练过的分类器。
节点分成输入节点和输出节点，中间称为隐层。简单来说，我们有数据输入项，中间不同的多个层次的神经网络层次，就是我们说的隐层。之所以在这样称呼，因为对我们来讲这些层次是不可见的。输出结果也被称作输出节点，输出节点是有限的数量，输入节点也是有限数量，隐层是我们可以设计的模型部分，这就是最简单的神经网络概念。
如果简单做一个简单的类比，我想用四层神经网络做一个解释。左边是输入节点，我们看到有若干输入项，这可能代表不同苹果的RGB值、味道或者其它输入进来的数据项。中间隐层就是我们设计出来的神经网络，这个网络现在有不同的层次，层次之间权重是我们不断训练获得一个结果。
最后输出的结果，保存在输出节点里面，每一次像一个流向一样，神经是有一个指向的，通过不同层进行不同的计算。在隐层当中，每一个节点输入的结果计算之后作为下一层的输入项，最终结果会保存在输出节点上，输出值最接近我们的分类，得到某一个值，就被分成某一类。这就是使用神经网络的简单概述。
除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来表示一个神经网络。这时候，输入层在图的最下方，输出层则在图的最上方。从左到右的表达形式以AndrewNg和LeCun的文献使用较多。而在Caffe框架里则使用的则是从下到上的表达。
简单来说，神经网络并不神秘，它就是有像图，利用图的处理能力帮助我们对特征的提取和学习的过程。2006年Hinton的那篇着名的论文中，将深度学习总结成三个最重要的要素：计算、数据、模型。有了这三点，就可以实现一个深度学习的系统。
程序员需要的工具箱
对于程序员来说，掌握理论知识是为了更好的编程实践。那就让我们看看，对于程序员来说，着手深度学习的实践需要准备什么样的工具。
硬件
从硬件来讲，我们可能需要的计算能力，首先想到的就是CPU。除了通常的CPU架构以外，还出现了附加有乘法器的CPU，用以提升计算能力。此外在不同领域会有DSP的应用场景，比如手写体识别、语音识别、等使用的专用的信号处理器。还有一类就是GPU，这是一个目前深度学习应用比较热门的领域。最后一类就是FPGA（可编程逻辑门阵列）。
这四种方法各有其优缺点，每种产品会有很大的差异。相比较而言CPU虽然运算能力弱一些，但是擅长管理和调度，比如读取数据，管理文件，人机交互等，工具也丰富。DSP相比而言管理能力较弱，但是强化了特定的运算能力。
这两者都是靠高主频来解决运算量的问题，适合有大量递归操作以及不便拆分的算法。GPU的管理能力更弱一些，但是运算能力更强。但由于计算单元数量多，更适合整块数据进行流处理的算法。
FPGA在管理与运算处理方面都很强，但是开发周期长，复杂算法开发难度较大。就实时性来说，FPGA是最高的。单从目前的发展来看，对于普通程序员来说，现实中普遍采用的计算资源就还是是CPU以及GPU的模式，其中GPU是最热门的领域。
这是我前天为这次分享而准备的一个AWS 上p2的实例。仅仅通过几条命令就完成了实例的更新、驱动的安装和环境的设置，总共的资源创建、设置时间大概在10分钟以内。而之前，我安装调试前面提到的那台计算机，足足花了我两天时间。
另外，从成本上还可以做一个对比。p2.8xLarge 实例每小时的费用是7.2美元。而我自己那台计算机总共的花费了是¥16,904元。这个成本足够让我使用350多个小时的p2.8xLarge。在一年里使用AWS深度学习站就可以抵消掉我所有的付出。随着技术的不断的升级换代，我可以不断的升级我的实例，从而可以用有限的成本获得更大、更多的处理资源。这其实也是云计算的价值所在。
云计算和深度学习究竟有什么关系？今年的8月8号，在IDG网站上发表了一篇文章谈到了这个话题。文章中做了这样一个预言：如果深度学习的并行能力不断提高，云计算所提供的处理能力也不断发展，两者结合可能会产生新一代的深度学习，将带来更大影响和冲击。这是需要大家考虑和重视的一个方向！
软件
深度学习除了硬件的基础环境之外。程序员会更关心与开发相关的软件资源。这里我罗列了一些曾经使用过的软件框架和工具。
Scikit-learn是最为流行的一个Python机器学习库。它具有如下吸引人的特点：简单、高效且异常丰富的数据挖掘/数据分析算法实现； 基于NumPy、SciPy以及matplotlib，从数据探索性分析，数据可视化到算法实现，整个过程一体化实现；开源，有非常丰富的学习文档。
Caffe专注在卷及神经网络以及图像处理。不过Caffe已经很久没有更新过了。这个框架的一个主要的开发者贾扬清也在今年跳槽去了Google。也许曾经的霸主地位要让位给他人了。
Theano 是一个非常灵活的Python 机器学习的库。在研究领域非常流行，使用上非常方便易于定义复杂的模型。Tensorflow 的API 非常类似于Theano。我在今年北京的QCon 大会上也分享过关于Theano 的话题。
Jupyter notebook 是一个很强大的基于ipython的python代码编辑器，部署在网页上，可以非常方便的进行交互式的处理，很适合进行算法研究合数据处理。
Torch 是一个非常出色的机器学习的库。它是由一个比较小众的lua语言实现的。但是因为LuaJIT 的使用，程序的效率非常出色。Facebook在人工智能领域主打Torch，甚至现在推出了自己的升级版框架Torchnet。
深度学习的框架非常之多，是不是有一种乱花渐欲迷人眼的感觉？我今天向各位程序员重点介绍的是将是TensorFlow。这是2015年谷歌推出的开源的面向机器学习的开发框架，这也是Google第二代的深度学习的框架。很多公司都使用了TensorFlow开发了很多有意思的应用，效果很好。
用TensorFlow可以做什么？答案是它可以应用于回归模型、神经网络以深度学习这几个领域。在深度学习方面它集成了分布式表示、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN) 以及长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）。
关于Tensorflow 首先要理解的概念就是Tensor。在辞典中对于这个词的定义是张量，是一个可用来表示在一些向量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。实际上这个表述很难理解，用我自己的语言解释Tensor 就是“N维数组”而已。
使用 TensorFlow, 作为程序员必须明白 TensorFlow这样几个基础概念：它使用图 (Graph) 来表示计算任务；在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图；使用 Tensor 表示数据；通过 变量 (Variable) 维护状态；使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据。
一句话总结就是，TensorFlow 就是有状态图的数据流图计算环境，每个节点就是在做数据操作，然后提供依赖性和指向性，提供完整数据流。
TensorFlow安装非常简单，但官网提供下载的安装包所支持的CUDA 的版本是7.5。考虑到CUDA 8 的让人心动的新特以及不久就要正式发布的现状。或许你想会考虑立即体验CUDA 8，那么就只能通过编译Tensorflow源代码而获得。目前TensorFlow已经支持了Python2.7、3.3+。
此外，对于使用Python 语言的程序员还需要安装所需要的一些库，例如：numpy、protobuf等等。对于卷积处理而言，cuDNN是公认的性能最好的开发库，请一定要安装上。常规的Tensorsorflow的安装很简单，一条命令足矣：
$ pip3 install —upgrade
如果想评估一下或者简单学习一下，还可以通过Docker进行安装，安装的命令如下：
$ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow
TensorFlow有很多优点。首先，目前为止，深度学习的开发框架里面TensorFlow的文档做的最好，对程序员学习而言是非常好的一点。第二，TensorFlow有丰富的参考实例，作为参考学习起来非常容易。
第三，开发者社区活跃，在任何一个深度学习的社区里，都有大量关于TensorFlow的讨论。第四，谷歌的支持力度非常大，从2015年到现在升级速度非常快，这是其他开源框架远远达不到的结果。
参考TensorFlow的白皮书，我们会看到未来TensorFlow还将会有巨大的发展潜力。让我特别感兴趣是这两个方向。第一，支持跨多台机器的 parallelisation。尽管在0.8版本中推出了并行化的能力，但是目前还不完善。随着未来不断发展，依托云计算的处理能力的提升这个特性将是非常让人振奋的。
第二，支持更多的开发语言，对于开发者来说这是一个绝大的利好，通过使用自己擅长的语言使用TensorFlow应用。这些开发语言将会扩展到Java、Lua以及R 等。
在这里我想给大家展示一个应用Tensorflow 的例子。这个例子的代码托管在这个网址上 。白俄罗斯的现代印象派艺术家Leonid Afremov善于用浓墨重彩来表现都市和风景题材，尤其是其雨景系列作品。他习惯用大色块的铺陈来营造光影效果，对反光物体和环境色的把握非常精准。
于是我就找到了一张上海东方明珠电视塔的一张摄影作品，我希望通过Tensorflow 去学习一下Leonid Afremov 的绘画风格，并将这张东方明珠的照片处理成那种光影色彩丰富的作品风格。利用Tensorflow 以及上面提到的那个项目的代码，在一个AWS 的p2类型的实例上进行了一个一千次的迭代，于是就得到了下图这样的处理结果。
这个处理的代码只有350行里，模型使用了一个成名于2014年ImageNet比赛中的明星 VGG。这个模型非常好，特点就是“go depper”。
TensorFlow 做出这样的作品，并不仅仅作为娱乐供大家一笑，还可以做更多有意思的事情。将刚才的处理能力推广到视频当中，就可以看到下图这样的效果，用梵高着名的作品”星月夜“的风格就加工成了这样新的视频风格。
可以想象一下，如果这种处理能力在更多领域得以应用，它会产生什么样的神奇结果？前景是美好的，让我们有无限遐想。事实上我们目前所从事的很多领域的应用开发都可以通过使用神经网络和深度学习来加以改变。对于深度学习而言，掌握它并不是难事。每一个程序员都可以很容易的掌握这种技术，利用所具备的资源，让我们很快成为深度学习的程序开发人员。
结束语
未来究竟是什么样，我们没有办法预言。有位作家Ray Kurzweil在2005年写了《奇点临近》一书。在这本书里面他明确告诉我们，那个时代很快到来。作为那个时代曙光前的人群，我们是不是有能力加速这个过程，利用我们学习的能力实现这个梦想呢？
中国人工智能的发展
人工智能的时代无疑已经到来，这个时代需要的当然就是掌握了人工智能并将其解决具体问题的工程师。坦率的说，市场上这一类的工程师还属于凤毛麟角。职场上的薪酬待遇可以看得出来这样的工程师的抢手的程度。人工智能这门学科发展到今天，就学术自身而言已经具备了大规模产业化的能力。
所以说，对于工程师而言当务之急就是尽快的掌握应用人工智能的应用技术。当下在互联网上关于人工智能的学习资料可以说已经是“汗牛充栋”，那些具备了快速学习能力的工程师一定会在人工智能的大潮当中脱颖而出。
中国发展人工智能产业的环境已经具备。无论从创业环境、人员的素质乃至市场的机遇而言完全具备了产生产业变革的一切条件。与美国相比较，在人工智能的许多领域中国团队的表现也可以说是不逞多让。就人工智能的技术层面而言，中国的工程师与全球最好的技术团队正处于同一个起跑线上。
时不我待，中国的工程师是有机会在这个领域大展身手的。不过值得注意的是，要切忌两点：一是好高骛远，盲目与国外攀比。毕竟积累有长短，术业有专攻，我们要立足于已有的积累，寻求逐步的突破。二是一拥而上，盲目追求市场的风口。人工智能的工程化需要大量的基础性的积累，并非一蹴而就简单复制就可以成功。
中国的科研技术人员在人工智能领域的成就有目共睹。在王咏刚的一篇文章里面，他统计了从2013年到2015年SCI收录的“深度学习”论文，中国在2014年和2015年超已经超过了美国居于领跑者的位置。
另外一让我感到惊讶的事情，Google的JeffDean在2016年发表过一篇名为《TensorFlow:Asystemforlarge-scalemachinelearning》的论文。文章的22个作者里面，明显是中国名字的作者占已经到了1/5。如果要列举中国人/华人在人工智能领域里的大牛，吴恩达、孙剑、杨强、黄广斌、马毅、张大鹏……很容易就可以说出一大串。
对于中国来说目前的当务之急是人工智能技术的产业化，唯有如此我们才可以讲科研／智力领域的优势转化为整体的、全面的优势。在这一点上，中国是全球最大的消费市场以及制造业强国，我们完全有机会借助市场的优势成为这个领域的领先者。
硅谷创新企业
硅谷虽然去过许多回，但一直无缘在那里长期工作。在人工智能领域的市场我们听到的更多是围绕Google、Apple、Intel、Amazon这样的一些大型科技公司的一举一动。但是在美国市场上还有一大批小型的创业企业在人工智能这个领域有惊艳的表现。仅以硅谷区域的公司为例：
Captricity，提供了手写数据的信息提取；
VIVLab，针对语音识别开发了虚拟助手服务；
TERADEEP，利用FPGA提供了高效的卷积神经网络的方案；
还有提供无人驾驶解决方案的NetraDyne。
这个名单还可以很长，还有许许多多正在利用人工智能技术试图去创造历史的团队正在打造他们的梦想。这些团队以及他们正在专注的领域是值得我们去学习和体会的。