国产手机使用华为芯片跟麒麟系统？（目前有什么系统能像IOS一样不卡顿？）
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国产手机使用华为芯片跟麒麟系统？
华为麒麟990 5G SOC芯片代表了国内手机芯片的最高水平，整体性能也处于国际领先地位。华为 美国自主研发的开源鸿蒙系统系统是一款着眼于未来物联网的全场景分布式操作系统，将适用于手机、平板、电视、汽车、可穿戴设备等终端设备。
华为已经基本确立了鸿蒙系统OS麒麟芯片组合模式作为其终端业务发展的基本模式。华为公开表示，希望朋友和商人能加入其鸿蒙系统阵营。不过，对于麒麟芯片对外开放，华为一直守口如瓶。
种种迹象表明，华为对鸿蒙系统系统和麒麟芯片的开放持完全相反的态度，至少在短期内是如此。
为什么会有这样的反差？以下是我的具体分析和看法。
鸿蒙系统华为公司；;s研发鸿蒙系统系统不仅是为了满足未来物联网时代自身的发展需求，更是为了构建以鸿蒙系统系统为核心的生态系统。在这个生态系统中，只有华为可以 不要这样做。毕竟华为不是苹果，没有实力也没有勇气建立一个完全封闭的生态系统。
鸿蒙系统系统的定位是开源，开源意味着免费。华为怎么会花巨资开发一个自己用的系统？因此，开放鸿蒙系统系统的是华为 这是必然的选择。参与的厂商越多，鸿蒙系统体系的生态能力越强，华为能收获的利润就越多。毕竟，研发的最终目标。ampd是赚钱。
华为 鸿蒙系统系统的盈利模式参考了Google s安卓系统:谷歌通过安卓系统建立了自己的商业模式和盈利模式。在欧美等国家，应用下载需要通过谷歌应用商店付费，谷歌作为平台的所有者，可以从中获得分成。此外，谷歌还通过嵌入安卓系统的市场份额最高的谷歌浏览器投放了大量广告，赚取了巨额广告收入。
华为已经推出了类似谷歌GMS的HMS，目前还在不断完善中:App Gallery、华为河流地图、华为搜索等一系列GMS对应的应用将陆续发布。
让鸿蒙系统 的生态系统做大做强，其他厂商必须加入并大力支持。在完善和加强鸿蒙系统系统的同时，华为肯定会采取各种措施邀请其他厂商加入。
麒麟芯片麒麟芯片是华为 华为的战略武器和锏。;美国手机在全球市场。
华为凭借巨大的资金投入和强大的战略持久力，将麒麟芯片从最初的无法使用逐渐发展到现在的水平。麒麟芯片和华为手机互为成功:手机帮助芯片成长；为有芯片的手机提供差异化竞争力，帮助手机获得更高的市场份额。
华为 微软决定不出售麒麟芯片是主客观因素共同作用的结果。
主观因素:麒麟芯片这是华为的核心因素。;s手机 的差异化竞争力。华为对自己的芯片非常了解，对芯片进行有针对性的优化要比其他厂商容易得多。因此，华为 s手机 s系统流畅性和耐用性都比其他厂商好。
客观因素:由于众所周知的原因，麒麟芯片在TSMC的代工生产可能无常继续，虽然华为已经将部分中端芯片交给了SMIC。SMIC amp；;s芯片工艺水平can 不能与TSMC相提并论。;美国，所以SMIC可以 在这个问题上，我不会在短时间内帮助华为，因为存在切断华为供应的风险。;s高端系列芯片。麒麟 美国自己使用芯片将是一个问题。怎么能对外销售呢？
国内其他厂商对鸿蒙系统和麒麟的态度小米和高通有很深的关系。如果自研芯片继续失败，在用哪个芯片的问题上，小米就没有B计划了。在系统方面，小米一直认为自己的MIUI优于友商。再加上小米和华为在手机营销和市场竞争上针锋相对，小米拥抱鸿蒙系统的可能性几乎没有。
OPPO/vivo在芯片上有很多灵活的选择，高通和联发科都在用，但也有消息说要自己研发芯片；一号楼 自己的系统生态可以 以这两家公司的实力是无法实现的。如果鸿蒙系统的生态系统发展顺利，足够强大，在没有其他选择的情况下，他们有可能选择使用鸿蒙系统系统。
目前有什么系统能像IOS一样不卡顿？
谢谢你，！目前，虽然我们不 t不知道哪一个系统能够完全超越IOS，我们可以确定的是，小米的MIUI已经悄然退出了这个称号的争夺。毕竟MIUI12发布以来，各种问题bug不断，给用户造成了很大的影响 日常使用。发布会上说的是iOS的流畅度是个笑话，可以先排除MIUI系统会不会像IOS一样卡。
然后剩下的包括vivo的OriginOS，OPPO的color os，华为的EMUI或者现在的鸿蒙系统操作系统，魅族的flyme，都在稳定性和流畅度上做的不错，各有各的核心竞争力。华为 鸿蒙系统操作系统已经独立运行，所以它可以 不算安卓。对于一个新系统来说，它的成长时间与Android和iOS相差甚远，所以我赢了 暂时不能比较。
总的来说，根据我们个人的体验，流畅度是OriginOSColor OS=Flyme！
事实上，许多人不知道。;不太了解vivo的这个新系统，这是vivo在系统上的一个大尝试。这次尝试了一下，完全摆脱了以前FuntouchOS的一些风格，做了一些创新的设计。现在它被各种制造商借用。;系统。简。
OriginOS做出的第一个改变就是在视觉方面有了很大的突破。以前，我们知道芬达以稳定流畅著称，但它的视觉方面有点平静，这并不 t符合vivo的产品设计定位和用户群体。所以这一次，第一它在视觉方面做了很大的创新。他邀请了苹果公司。;s以前的iOS设计师重新创建这个极具创意的系统！
第一，整体风格呈现3D外观的质感。在背景、一些图标等等的映衬下，真的有一种呼之欲出的感觉。Vivo还对系统的背景部分做了一些模糊处理，让3D效果真的更加突出。
第二，创新性的使用了原子组件，也就是说用户可以直接在主页面的一些小图标上体验完整的功能，而不需要打开一些功能软件，这确实为我们的日常生活缓解了很多繁琐的流程。毕竟功能软件还挺多的。
华容道的排列也打破了IOS安卓等等的排列逻辑。它不再是几乘几的机械排列，而是把很多权利还给用户，用户可以随意调整它的大小、位置甚至形状！
在系统的底层，它遵循人与自然的关系。;的视觉感知，并从系统架构层面进行优化。这其实和IOS的优化逻辑是一样的。用户可以在操作过程中实现所见即所得。同时优化了边缘触控，降低了触控抖动，提升了游戏场景的触控响应速度，实现了视觉和触觉的有机统一。
在某些功能级别，添加了内存管理。比如内存融合技术，可以创新性的在运行内存中加入闪存，达到加3GB的效果。进程优化可以深度控制和优化系统的常驻进程，减少系统运行的内存占用，可以减少5%~8%的空间！另一个有趣的功能是预加载技术的应用，可以智能预加载准备启动的应用，大大减少启动时间，提高响应速度。
也正是通过这一系列的设计和底层优化的逻辑，这个系统在一定程度上解决了安卓的一些顽疾，也解决了安卓碎片化包括渲染缓慢的问题。
2-@ .com 2016年，AlphaGo搅人 的神经。一时间，大街小巷人人都在谈论人工智能。有兴奋的，有担忧的，更多的是媒体炒作。2017年，物联网、大数据、云计算在经历了炒作的泡沫期后，进入常态。人工智能也不例外。2017年，物联网、大数据、云计算融入人工智能，全面开花。2018年，将迎来人工智能产业大发展时代。
当我们从嵌入式系统的角度观察2017年时，我们不得不回头看看 "物联网时代华丽转身 "。正是嵌入式系统普遍增加了网络接入功能，使互联网转变为物联网。代价是逐渐失去独立的产业地位，全面服务物联网应用成为嵌入式系统的中心任务。因此，在物联网时代，嵌入式系统运营商的视角必须扩展到整体 "物联网与互联网字段。我们将从这样一个大的视角来观察2017，展望2018。我们的杂志也在2017年的封面上标注了我们的关注点，将其扩展到物联网、人工智能、智能制造和智能系统的许多方面。
下面将从10个方面盘点2017，粗线条展望2018。
一个
物联网产业正在扎实推进。
2017年是一个相对 "无声 "物联网领域的一年。人们已经开始形成统一的物联网社会意识、产业意识和生活习惯。物联网时代 "互联网，万物和人类已经形成了一个全球生态共同体。在这个全球生态共同体中，人类个体的生命信息和万物的物理信息完全融合在互联网中。当人们享受网络生活(办公、购物、旅行、订购、交流)时，他们不再关心秘密收集的个人信息。以及个人信息(生活痕迹、兴趣爱好、饮食习惯、购物特点等。)也成为大数据的重要组成部分，成为行业除有形资产和货币资产之外最重要的资产。大数据的形成、嵌入式系统技术的成熟、全球云计算服务体系的完善，让物联网产业在2017年进入了扎实前进的时代。人们不再谈论物联网的对错。
2018年，物联网产业将继续扎实推进。各种大型智能系统，如智慧医疗、智慧家居、智慧交通、智慧社会等大型物联网产业系统将逐渐涌现。相比稳步发展的物联网，2018年的将是快速布局的一年。有人把称为互联网的第二次革命，第一次革命是物联网，是万物互联；第二次革命是，即去中心化的数字资产网络，它将人 形成一个封闭和安全的交易系统。
2
嵌入式系统已经进入大规模工业服务时代。
经过30多年的微控制器的诞生、单片机对传统电子系统的智能化改造和嵌入式系统的智能化创新，嵌入式系统已经进入了互联网，进入了服务时代物联网与互联网行业。2017年，嵌入式系统已经成功渗透到 "物联网与互联网产业，并正在成为各种智能系统的基础产业。在为 "物联网与互联网业，嵌入式系统也有明显的技术变革。成熟的软硬件平台(各种形式的Raspberry Pi，集成开发环境，小系统模块化等。)、AI领域基于芯片的解决方案、平台化的开发模式将使得软件在嵌入式系统研发中的比重 ampamp服务越来越大，嵌入式系统工程师必须必须承担越来越多的软件研发工作。嵌入式系统的嵌入式色彩会逐渐淡化。2017年，将是向物联网产业服务转型的一年。2018年，嵌入式系统将开拓视野，致力于人工智能领域的综合服务。建议将单片机应用系统更名为智能系统。
三
人工智能产业的爆发期
2017年，几乎所有行业都争相进入人工智能领域，线上线下形成无序竞争的爆发。在弱人工智能领域，以智能手机为中心的应用产业已经渗透到人类生活的方方面面；强人工智能领域的深度学习、脑机融合、大脑规划，让现代科技进入了伦理时代。在对人类生活的全方位渗透中，模式不断变化，新的应用层出不穷，导致无序竞争、泡沫不断的全方位爆发。在不断刺激需求的过程中，老百姓的适应期越来越短。2017年是人工智能产业的试验期。在很多领域取得耀眼成就的同时，也出现了很多泡沫，出现了很多非理性、无序的竞争(如自行车共享)，造成了社会财富的巨大浪费，冲击了民众的正常生活。2018年将是人工智能行业开始趋于理性的一年。人们正在关注机器智能和人类智能的较量，并逐渐适应 "机器智能全面超越人类(个体)智能 "。也将增加预见性，防止人工智能产业的负面影响。在强人工智能领域，2018年，大脑规划将很难有实质性突破，而在深度学习领域，大量研究成果将转移到日常软件应用中。
由于人工智能的诸多应用领域会引发相应的社会问题，2018年，人 美国关于人工智能的争议将转向伦理领域。
四
电动车在艰难中前行。
里程焦虑、充电焦虑、续航焦虑成为电动汽车应用中的三大困境。2017年，电动车在一些特殊区域向前推进，效果显著；私家车在政策的帮助下苦苦挣扎。2018年将是电动车在特殊领域大发展的一年，而私家车很难有所作为。
动力电池和电动汽车之间存在因果关系。动力电池技术发展到一定阶段，自然会形成相应的产业效应。从电动自行车、电动摩托车到电动汽车的自然演变，印证了从技术到产业的发展规律。同样，在电动汽车领域，电动公交车、港口自动运输车、集团短途物流车、公共巴士等的成功。在突破三大难点与特殊应用环境(区间行驶、电池组更换、群组充电桩等。)就是证明。私家车挥之不去的里程焦虑、充电焦虑、续航焦虑，与日益优化的内燃动力相抗衡，需要长期观察和综合评价。2017年，有关部门传言(或正式规划)某年将全面禁止销售内燃动力汽车，这不仅是一厢情愿，也违背了科技发展的客观规律——产业。
五
无人驾驶的继续进行汽车试验
与无人驾驶汽车概念同时出现的是汽车自动化技术。无人驾驶汽车吸引人 而他们也是各大财富集团争夺的高地。2017年，无人驾驶汽车在实验中前行的同时，各种类型的汽车自动化技术也在悄然进入市场。比如发动机自动启停、自动泊车、自动灯光转向、点对点无人驾驶进出仓库、自动车况公告等，都在帮助人类驾驶，给人们带来实实在在的好处。受制于公共交通的严格安全管控，私家车真正实现无人驾驶尚需时日。了无人驾驶汽车上路的系统规范，即必须有驾驶员陪同。说明2018年仍然是无人驾驶私家车的实验年。与私家车恶劣的驾驶环境不同，无人驾驶汽车在港口、仓库、地下车库、公共交通、城市铁路等可控领域已经显示出巨大的优势。2017年，青岛港和洋山港的无人全自动码头吸引了人们 的关注。2018年，这些领域的无人驾驶行业将会有爆发式的增长。
六
在自行车共享的混乱中寻找出路
2016年，网约车乱象刚刚摆脱，2017年，共享单车乱象再次爆发。人们普遍欣赏先进技术带来的兴奋，有人称之为四大新发明之一。从网上乘车的混乱到自行车共享，我看到了先进技术和人与人之间的碰撞。;的生命。人们在科技领域看到了一个典型的例子 "不需要实验，先放进去再治疗 "，这与 "分娩后的生活和 "污染控制前的发展。由此造成的社会财富的巨大浪费和对社会生活的影响。人们有理由要求，涉及群众广泛利益的科技产业在投入使用之前，应先申请试点，总结经验，制定法规，然后再发布。鉴于混沌对人的影响 s lives连续两年，2018年希望转变观念，加大对人工智能产业关于人 的生命。
七
智能制造已进入总体发展阶段。
借助低端制造业，经济起飞后，会出现成本危机，产业转型不可避免。产业转型的成功关系到社会经济的再起飞。产业转型的重点是向基础制造业进军。高端的科技、高端的人才、庞大的资金、的意识是产业转型成功的关键。在的指导下。;标准普尔智能制造2025 "计划，智能制造产业稳步推进。2017年，无论是制造手段(机器人的普遍使用、智能化的管理、物联网的服务体系、无人化的生产)，还是成品(自动化设备、智能机械、成套智能系统)，都在全面进入智能化时代。智能制造不再是热门话题。产业升级的机器人技术、海洋探测的深潜器、全自动港口码头建设、造岛神器田坤、蓝鲸钻井平台、和谐号至复兴号高速铁路升级改造、军工生产等世界知名的重大项目。产品爆炸的诸多现状表明，智能制造已经开始推动从制造大国走向制造强国。制造业是泡沫最少的领域，2018年还会继续前行。
八
机器人产业进入了繁荣期。
一个新兴经济体的产业升级，不仅涉及基础制造业，还包括低端制造业的现代化。在低端制造业现代化中，通过利用机器人技术不断提高生产效率、降低成本、提高质量，抢占低端制造业的制高点，可以继续保持在低端制造业搬迁中的优势。在低端制造业的现代化中， 美国的机器人产业正在迎头赶上。在广东制造业中心东莞，经历低端制造业空心化后，依托机器人技术，狠抓低端制造业现代化建设，初见成效。2017年底，东莞机器人企业从30多家增加到100多家，规模以上工业企业平均从业人员比2012年减少3.78万人。全员劳动生产率从2012年的每人7.77万元提高到2016年的每人11.83万元。政策 "机器替代 "带动机器人产业爆发式发展，帮助劳动密集型企业向技术密集型企业转型。2018年，机器人行业和机器人应用行业都将继续蓬勃发展。机器人产业的发展从根本上动摇了 "人口红利 "，或者将其转化为 "工程师红利和。
除了工业机器人，2018年，各类服务机器人(家庭服务、医疗服务、公共服务、社区服务)将进入产业化发展期。
九
无人驾驶迎来了大规模工业发展的时期
人工智能的一个重要技术成果就是无人驾驶技术。2017年，无人驾驶行业收获满满，大量的无人机、无人码头、无人商店、无人仓库、无人车间等出现。出现了，标志着无人驾驶技术进入了大规模的工业应用期。随着无人驾驶环境的难度，无人驾驶行业取得了不同的进展。最早产业化的领域是无人机。2017年首次实现无人驾驶的行业，包括码头、仓储、轨道交通、商铺等行业。2018年，无人驾驶行业将在特殊行业(与人无关的领域 的生活)。无人行业，如无人商店，与人 的生活，将面临挑战。
另一种无人技术是的无人资产运营管理。在，大量的中介和代理被淘汰，无人系统与人类的个体利益紧密相连，这无疑是对无人技术的巨大考验。2018年将是的普及和试用年。技术的应用关系到国计民生。;必须强力干预。
10
人脸识别技术面临挑战。
人脸识别技术无疑是2107年人工智能领域的一个热点。与指纹识别、虹膜识别、个体识别、主动识别和特定场合识别不同，人脸识别可以是群体识别、被动识别和隐藏场合识别。因为所以人脸识别会触及社会伦理。
指纹和虹膜作为认证手段已经足够，人脸识别技术很难撼动其在认证领域的地位。所以未来人脸识别技术的主要应用方向是人脸搜索。除了技术上的完善，人脸识别技术还会面临很多社会问题。人脸搜索应该是分组抽样的，人们一般不会 I don’我不想被人，更别说被录音了。2018年人脸识别技术的热点会在人脸搜索领域，这会带来很多社会问题。应该迅速介入，制定法律伦理。
回顾人类知识非线性发展的规律:经过漫长的历史演变，人工智能时代进入了一个超高水平、超高速度的技术动荡时代。是过去一个世纪的展望，然后是十年五年的展望。现在是明年 的前景。当人们不熟悉新技术时，新技术又向他们袭来。在年审中，当人们感受到技术的先进时，会充满无奈。
回声3-@ . com amp；;深度学习:像人脑一样深入思考。
从上一篇文章中，我们可以看出个性化推荐系统确实擅长 "观察单词和观察颜色为不同的用户主动推送不同的3D打印内容。但是如果你认为它真的有 "人工智能 "，你错了。事实上，这些推荐系统背后的运行原理主要基于概率统计、矩阵或图模型。计算机确实擅长这些数值运算，但它们离真正的人工智能还很远，因为它们只采用 "经验主义与哲学实用的方法(也就是什么管用)，而不是真正探索基于 "理性主义与哲学。AI(人工智能)，即人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了很大的进步，但是到目前为止，还没有一台计算机能够生产 "自我与自我意识。
提示:图灵测试是计算机是否真正具有人工智能的试金石。计算机科学和人工智能之父、英国数学家艾伦·图灵(1912-1954)于1950年在著名论文《《机器会思考吗？》》中提出了图灵测试的思想。即把一个人和一台电脑分别隔离在两个房间里，然后由房间外的提问者对其进行问答测试。如果提问者可以 t判断哪边是人哪边是机器，证明计算机具有人类的智能。
直到深度学习的出现，人们才看到了一丝曙光。至少，图灵测试(在表示的意义上)不再那么遥不可及。2013年4月，《《麻省理工学院技术评论》》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。有了深度学习，推荐系统可以更加深入挖掘自己内心的需求，选择最适合自己的3D模型库进行打印。
让 让我们先来看看人脑是如何工作的。1981年诺贝尔医学奖授予了戴维·胡贝尔、托斯滕·威塞尔和罗杰·斯佩里。前两个主要贡献是，他们发现人类视觉系统的信息处理是分层次的。如图4-45所示，从视网膜中，通过低层的V1区、V2区的基本形状或目标的部分、高层的整个目标(如人脸)、高层的PFC(前额叶皮层)提取边缘特征，进行分类判断。也就是说，高层特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征越来越抽象，越来越概念化，也就是越来越能表达语义或意图。
这一发现激发了人们对神经系统的进一步思考。大脑的工作过程可能是一个迭代和抽象概念化的过程，如图4-46所示。比如从原始的信号摄取开始(瞳孔摄取像素)，然后做初步处理(大脑皮层的一些细胞找到边缘和方向)，然后抽象(大脑确定你面前物体的形状，比如椭圆形)，然后进一步抽象(大脑进一步确定物体是人脸)，最后识别你面前的人──就是大明星华。其实这个过程是符合我们常识的，因为复杂的图形往往是由一些基本结构组成的。同时也可以看出，大脑是深层结构，认知过程也是深层的。
而深度学习恰恰是将低级特征组合起来，形成更抽象的高级特征(或属性类别)。比如在计算机视觉领域，深度学习算法从原始图像中学习一个底层的表达，比如边缘检测器、小波滤波器等。，然后在这些低级表达式的基础上，通过线性或非线性组合得到一个高级表达式。另外，不仅图像有这个规律，声音也差不多。比如研究人员通过算法从某个声音库中自动找到20个基本的声音结构，剩下的声音就可以从这20个基本结构合成出来！
在进一步解释深度学习之前，我们需要知道什么是机器学习。机器学习是人工智能的一个分支，在很多情况下，它几乎是人工智能的代名词。简单来说，机器学习就是机器可以通过算法从大量历史数据中学习规则，从而智能识别新样本或者预测未来。
而深度学习是机器学习研究的一个新领域。其动机在于建立一个可以模拟人脑进行分析和学习的神经网络。它模仿人脑的机制来解释数据，如图像、声音和文本。深度学习之所以被称为 "深度与广度就是因为之前的机器学习党。法律是浅薄的学问。深度学习可以简单理解为传统神经网络的发展。大概二三十年前，神经网络曾经是机器学习领域特别热门的方向。与以往基于人工规则的专家系统相比，这种统计机器学习方法在很多方面都显示出了优越性。如图4-47所示，深度学习与传统的神经网络有共同之处。它采用类似于神经网络的分层结构:系统是一个包括输入层、隐含层(单层或多层)和输出层的多层网络。只有相邻层的节点(单元)是相连的，而同一层和跨层的节点是互不相连的。这种层次结构接近人脑的结构(但不得不说，差别还是很远的。考虑到人脑是一个极其复杂的结构，很多机制目前我们还不知道)。
图4-47传统神经网络和深度神经网络
有人提出，人脑是由数千亿个神经元组成的，每个神经元平均与成千上万个其他神经元相连，从而形成一个庞大的神经元网络。通过这种连接，神经元可以发送和接收不同数量的能量，但它们不会。;不要立即对能量做出反应，而是先积累能量。只有当累积的总和达到某个临界阈值时，它们才能将能量发送给其他神经元。人工神经网络，ANN)对人的神经网络进行数学抽象，如图4-47所示，抽象为一个输入层，一个输出层，中间有几个隐层(用于对内部特征进行层次化约简和抽象，相当于特征检测器)。每层都有几个节点和连接这些点的边，边的权重从训练数据集中学习。用边表示的不同函数(通常是非线性函数)对应不同的神经网络。例如，第6章6.4.1节中介绍的感知器是最简单的前馈人工神经网络，没有任何隐藏层，其中的函数
称为传递函数，阈值截止函数
用作激活功能。在上世纪七八十年代，这种在人工智能领域被称为连接主义的方法非常流行。
但是，由于理论分析的难度，训练方法需要大量的经验和技巧，以及巨大的计算量和优化难度，神经网络逐渐淡出了科学研究的主流方向。值得指出的是，神经网络(如采用误差反向传播(简称BP算法)，通过梯度下降法在训练过程中修改权值使网络误差最小化)的性能在深层次的情况下变得非常好。It s不理想(传播过程中容易出现所谓的梯度扩散或梯度消失，根本原因是非凸的目标代价函数导致解陷入局部最优，这种情况随着网络层数的增加变得更加严重，即随着梯度逐层消散，其对网络权值调整的作用越来越小)，所以我们只能处理浅层结构(小于或等于3)来代替，从而限制了性能。因此，在90年代，越来越多的浅层模型被提出，如只有一个隐层节点的支持向量机(SVM)和Boosting，无隐层节点的最大熵方法(如LR、Logistic回归)，在许多应用领域取代了传统的神经网络。
显然，这些浅层结构算法有很多局限性:在样本和计算单元有限的情况下，其表达复杂函数的能力受到限制，对于复杂的分类问题，其泛化能力也受到一定程度的限制。更重要的是，浅层模型有一个特点，就是需要依靠人类来提取样本的特征。但是手动选择特征是一件非常费力的事情，能不能选好很大程度上取决于经验和运气。既然手动选择特征不好，那我们可以自动学习一些特征吗？
提示:在现实生活中，为了实现对物体的分类，人们第一要做的是如何表达一个物体，即必须提取一些特征来表示一个物体。比如人区别于猴子的一个重要特征就是有没有尾巴。特征的选择对最终结果有很大的影响。
另外，我们希望提取的特征能够像PCA(主成分分析，请参考第6章6.2.2节)一样，代表输入数据中最重要的部分，找到能够代表原始信息的主要成分。以自动编码器为例，它是一个尽可能再现输入信号的神经网络:即输出Y应尽可能与输入X相同，表示为
。我们可以通过训练来调整这个神经网络的参数，得到每一层中的权重系数，这样就可以得到输入x的一个分层表示，这个表示可以表示原始信息的主要成分，称为特征。此外，我们还可以使用
来表示输出Y，其中W称为字典。类似于PCA，W可以理解为基数，H可以理解为系数。同时，我们不仅要将信号表示为一组分层基的线性组合，而且只需要很少的基来表示信号，这就是所谓的稀疏编码。稀疏性定义为:只有几个非零元素或只有几个远大于零的元素。也就是说，我们希望找到一组最佳的系数。
，满足:
注意，对上述公式右侧的系数采用L1范式/正则化/约束，以上面的公式其实就是lasso(最小绝对收缩和选择算子)估计的解。我希望稀疏性 "是基于科学的，因为绝大多数的感官数据，如自然图像，可以表示为 "一些 "基本元素，如基本线/面的叠加。稀疏编码算法是一种无监督学习方法，用于寻找一组 "超级完整 "基向量(基向量的个数大于输入向量的维数)来更高效地表示样本数据，找出隐藏在输入数据中的结构和模式。
答案是肯定的！深度学习框架将特征和分类器合二为一，从海量数据中自动学习特征，减少了使用中人工设计特征的巨大工作量。看它的别名:无监督特征学习，顾名思义。无监督学习是指不需要人工标记样本类别来完成学习。所以深度学习是一种可以自动学习特征的方法。
提示:准确地说，深度学习第一使用无监督学习对每一层进行预训练，学习特征；一次训练一层，将训练结果作为更高层的输入；然后到顶层，使用监督学习，自上而下微调学习模型。
深度学习通过学习一个深度的非线性网络结构，可以用简单的网络结构实现复杂函数的逼近，表现出从大量未标记样本集中学习数据集本质特征的强大能力。深度学习可以获得更能代表数据的特征。同时，由于模型层次较深(通常有5层、6层甚至10层隐藏节点。 amp的优势深度与广度就是隐藏节点的个数可以控制为输入节点个数的多项式倍而不是指数倍)，表达能力强，所以具有表示大规模数据的能力。对于图像和语音特征不明显(需要手工设计，很多没有直观的物理意义)的问题，深度模型在大规模训练数据上可以取得更好的效果。特别是在语音识别方面，深度学习已经将错误率降低了30%左右，取得了显著的进步。与传统神经网络相比，深度神经网络有了很大的改进，训练的难度(如梯度分散问题)可以通过 "逐层预训练 "。注意，深度学习不是万能的。和许多其他方法一样，它需要结合特定领域的先验知识和其他模型才能获得最佳结果。当然，仔细调整one amp；amp；的参数是必不可少的。;这个项目经常受到批评。此外，与神经网络一样，深度学习的另一个限制是可解释性。不强烈，像a "黑盒 "我不知道。;我不知道为什么我能取得好成绩，我不知道。;不知道如何有针对性地进行具体改进，可能会成为产品升级过程中的障碍。
深度学习通过许多数学和工程技巧增加(Stack: stack)隐藏层数。如果有足够多的隐藏层(即深层)，通过选择合适的连接函数和架构，可以获得强大的表现力。深度学习的一个主要优势是可以使用海量的训练数据(即大数据)，但是常用的模型训练算法——反向传播，仍然需要很高的计算量。近年来，得益于计算机速度的提高、基于MapReduce的大规模集群技术的兴起、GPU的应用以及许多优化算法的出现，使得需要几个月的训练过程可以缩短到几天甚至几个小时，从而使深度学习能够应用于实践。
值得一提的是，深度学习的诞生并非一帆风顺。虽然1993年Yahn Lecun提出的卷积神经网络(CNN)是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法，但直到2006年应用效果并不好。G——，提出了一种无监督的贪婪预训练算法。应用效果取得突破，以Ruslan Salakhutdinov提出的深度玻尔兹曼机:DBM)重燃人工智能对神经网络和玻尔兹曼机的热情。从最新的研究进展来看，只要数据足够大，隐藏层足够深，即使没有 "职前培训与培训预处理，深度学习能取得很好的效果，体现了大数据和深度学习的内在联系。另外，虽然无监督(比如DBM方法)是深度学习的一个优势，但是深度学习当然也可以用在有监督的情况下(也就是给用户手动标注的机会)。事实上，有监督的CNN方法现在被越来越多地使用，甚至超过了DBM。
提出了与前馈神经网络不同，RBM(受限玻尔兹曼机)中的可见层与隐含层之间的连接是无方向性的、全连通的。对比无监督训练是RBM的一个重要算法，它包括三个步骤:正向过程、反向过程和权值更新。主要目标是使生成的数据尽可能与原始数据相似，并通过比较它们之间的差异来调整权重更新:
其中，α是学习率。这样的网络可以具有感知输入数据的表达程度的能力，并试图通过这种感知能力来重构数据。如果重建的数据与原始数据差异很大，请调整并重新构建。
2012年6月，《纽约时报》披露了谷歌大脑项目，引起了公众的广泛关注。这个项目是由斯坦福大学著名的机器学习教授吴恩达和Jeff Dean共同领导的。;他是大规模计算机系统的顶级专家。使用具有16000个CPU核心的并行计算平台来训练具有10亿个节点的深度神经网络(DNN)，使其能够自我训练和识别20000个不同物体的1400万幅图像。在分析数据之前，不需要手动输入任何特征，例如 "脸、四肢和猫看起来像什么 "进入系统。杰夫·迪恩说:"我们从不告诉机器:;It 这是一只猫。;(即无标记样本)。事实上，该系统发明或实现了 猫和猫。;独自一人。 "
2014年3月，同样基于深度学习方法，脸书 s DeepFace项目使得人脸识别技术的识别率达到了97.25%，仅略低于人类识别的97.5%的正确率，准确率几乎与人类不相上下。这个项目使用9层神经网络获取人脸表征，神经网络处理的参数高达1.2亿。
最后，让 让我们回到大数据的背景。当我们拥有海量大数据时，无论是做推荐系统还是3D模型检索(见第6章6.4节 "在一千个地方寻找她)，我们之前用简单的线性数学模型，一般都能得到不错的结果。所以我们沾沾自喜，以为大数据更重要，而智能算法简单明了，没必要也没必要搞复杂。当深度学习出现时，它的一系列辉煌成就让我们意识到可能是时候 "用枪射鸟 "。简而言之，在大数据的情况下，也许只有更复杂的模型，或者是表达能力强的模型，才能充分发掘海量数据中蕴含的有价值的信息。更重要的是，深度学习可以自动学习特征，而不是像以前那样需要专家手动构造特征，这大大促进了智能自动化。
深度学习(所谓的 "深度与广度)脱胎于大数据(所谓 "广度和深度)，为大数据提供了深度思考大脑，而3D打印(所谓的 "力量与智慧)赋予智能数字化一个强健的体魄。这三个因素一起引发了 "大数据深度模型3D打印 "。
