深度演讲稿

深度演讲稿

演讲稿是作为在特定的情境中供口语表达使用的文稿。在日新月异的现代社会中，演讲稿对我们的作用越来越大，你知道演讲稿怎样才能写的好吗？下面是小编整理的深度演讲稿，仅供参考，欢迎大家阅读。

地平线机器人联合创始人 地平线机器人技术软件副总裁

大家好，我是杨铭。非常荣幸有这样的机会跟大家分享我们对深度学习研究发展新趋势的一些思考和总结，我们将这些新发展的首字母缩写成一个单词MARS。这是和我的同事黄畅博士共同的一些讨论。

简单介绍一下，我是去年夏天加入地平线的，负责软件工程。在此之前我在Facebook人工智能实验室负责人脸识别算法研究和后端系统开发，也曾在NEC美国实验室和徐伟一起工作，学到很多东西。

在谈论深度学习的新趋势之前，我们应该首先明确一下深度学习的定义和它现在的发展状态。非常幸运，学术圈对于深度学习的定义有比较清楚的共识。深度学习是指从原始的数据通过不断地学习、不断地抽象，得到这些数据的表达或描述。所以简单地说，深度学习是从原始数据(raw data)学习其表达(learning representations)。这些原始数据可能是图像数据，可能是语音，也可能是文字;这种表达就是一些简洁的数字化的表达。深度学习的关键就是怎么去学这个表达。这个表达是通过多层的非线性的复杂的结构学习的，而这个结构可能是神经网络，也可能其他的结构。关键是希望通过端到端的训练，从数据直接学习到到表达。

如果谈到深度学习的起源还是要回到1957年，从一个非常简单的结构单元——“感知机(perception)”开始。一些输入信号被权重加权后，和一个阈值比较得到输出。为什么说这是深度学习的起源?因为这些权重不是由规则预先设计的，而是训练学习得到的。最开始的“感知机”是硬件设计，这些连接就是物理连线，这些权重可能是通过调节电阻实现的。当时媒体就预测，这是一个智能计算机的雏形，能很快学会走路、说话、看图、写作，甚至自我复制或者有自我意识。那么过了60年，目前进展到看图和写作中间的阶段，希望至少再需要至60年能学会自我复制。

深度学习从出现之后，大体上经过了两个落起。一开始大家非常乐观，但很快发现有一些非常简单的问题它解决不了。从20xx年开始，在Hinton/LeCun/Bengio/Ng等几位教授的推动下，深度学习得到了一种爆发式的发展，在图像识别、语音识别、语义理解，和广告推荐等问题上，有一些突破性的提高。最新的进展就是今年3月的AlphaGo围棋比赛，以一种很直观的方式让社会大众感受到了深度学习进展。我们希望再过五年，深度学习的技术能够真正用到千家万户的日常生活中去，让每个设备都可以运行深度学习的模块。

在这几次起落中，深度学习基本的学习方式和网络结构其实没有本质性的变化，还是一种多级的人工神经网络的结构。像这幅图中看到的，输入层是一些原始数据，并且有标注。无论希望学到什么内容，只要有个评价误差的函数(cost function)，评价神经网络的误差是多少，那么有了这个输入输出之后，深度学习或者深度神经网络就可以作为一个黑盒子学习这个目标。人工神经网络从结构上讲就是多层的神经元和它们之间的连接，组合成很多层。开始时可能有一个输入和一个目标，比如你希望从人脸图像识别出这个人是谁。这时候神经网络肯定识别不出来，因为它从来没有见过。我们会给神经网络随机设一些值，让它预测这个识别结果，开始最后输出层几乎肯定会是一个错误的识别结果。这也没有关系，我们把这个输出层的误差慢慢地反向传播回去，一点点的修改这些神经元的内部参数和他们之间的连接。通过这种一点点地修改，慢慢通过大量的数据，这个网络就学会了一个非常复杂的函数功能。从八十年代到目前，这30年间，这个基本的结构和学习算法是没有变化。

从20xx年开始，深度学习有爆发式增长，归结于下面几个理由。首先是利用了海量的数据，这些大数据的使用使得原来这种深度神经网络一些问题，比如对噪声数据敏感，容易在一个小的数据集性能很好，但无法泛化到大的数据集，这些问题都不再是问题了。能够使用这些大数据学习，需要很高的并行运算的能力。当然，也有算法上的改进，比如dropout、batch normalization、residual networks等，能避免过拟合梯度消失这些问题。但本质上这次深度学习的爆发发展还是通过大数据和计算能力实现的。之前说神经网络本身像黑盒子，结构设定没有很好的指导意见，这个目前还是这个现状。

深度学习为什么这几年能得到这么大的关注?关键原因是性能准确度是随着数据的增长而增加的。其他的机器学习的方法可能随着数据的增加，性能提高到某一个点就饱和了。但目前为止对于深度学习我们还没有观察到这点，这可能是它最值得关注的一点。目前深度学习也取得很多成功，比如如何做好图像分类的问题。对于一个1000类图像分类测试，经过大概不到五年的时间，错误率从25%降到3.5%的水平，已经比人类的识别准确率还要高。这就是我们目前深度学习或者深度神经网络取得的主要的成功点，即学会了如何识别、如何分类。

回到我们的正题，目前深度学习研究的新趋势?我们总结了四个方向。首先是学习如何记忆(memory networks);第二是学习如何关注与取舍(attention model)，把注意力集中到需要关心的细节上;第三个是增强学习(reinforcement learning)，学习如何控制主动行动;第四个整体学习任务结构上的新趋势，就是序列化(Sequentialization)。我们取首字母，缩写成MARS。

第一个是学习然如何记忆。常规的前向神经网络有一个特点：你每次输入和输出是确定的关系，对于一副图像，无论何时输入进神经网络，我们一层一层计算后就会得到一个确定的结果，这是跟上下文不相关的。我们如何把记忆的能力引入到神经网络中去?最简单的一个思路是，在神经网络中加入一些状态，让它能记住一点事情。它的输出不仅取决于它的输入，也取决于它本身的状态。这是一个最基本的递归神经网络的思路。输出取决于本身的状态，我们也可以将其展开成一个时序系列的结构，就是说当前状态的输入不仅包括现在输入，也包含上一时刻的输出，这样就会构成一个非常深的网络。这种办法可以让神经网络记住一些之前的状态。那么输出就取决于在这些状态和现在的输入的结合。但是这个方法有一个局限：这些记忆不会很长久，很快就会被后面的数据冲掉了。之后的深度学习的发展就是长时短时记忆，提出了一个记忆单元(memory cell)的概念，这个单元中加入了三个个门，一个输入门，一个输出门，一个遗忘门。输入门可以控制你的输入是否影响你的记忆当中的内容。输出门是影响你的记忆是否被输出出来影响将来。遗忘门是来看你的记忆是否自我更新保持下去。这种方式使你的记忆得到灵活的保持，而控制记忆如 ……此处隐藏3434个字……，单恋，却苦涩，难以理解，忧郁，高不可攀。父亲就像一棵树，总是沉默不语，但让他茂盛坚实的臂膀为我们遮风挡雨，在树下创造阴凉。岁月如流水般从指缝间滑过。不知不觉中，我们已经长大了，但是树老了，甚至新发现的叶子也不再充满活力。每年六月的第三个星期天是父亲节。让我们发自内心地说：爸爸，我爱你！

父亲节快乐！

大家好!

俗话说：“笑一笑，十年少”。其实，微笑不仅能让你年轻，还是一座沟通人际关系的桥梁，一剂化解人们矛盾的良药。

你听说过关于日本原一平先生的故事吗?

原一平本是一位极其普通平凡的保险推销员，他相貌平平，身高只有158厘米，但是，他为什么能成为日本家喻户晓，妇孺皆知的名人呢?正是因为他有事没事就研究微笑，对着一面随身携带的小镜子练习，并把这些微笑应用到工作中去，才走向了成功，成为鼎鼎有名的人。

原一平在工作中，在生活中，一共研究出了39种微笑，并且自己也将这39种微笑练得非常自然。有的微笑能让人感到温暖，有的微笑能让人感到亲切，有的微笑能带给人们力量，有的微笑能让烦躁不安的人立刻安静下来，有的微笑能让你不由自主地去聆听。

正是他的微笑，才让人乐意购买他推销的保险，认为他推销的保险有百利而无一害;正是他的微笑，让客户与他成为无话不谈、无事不说的知心朋友。的确，微笑能沟通人的心灵，把彼此间的距离拉近，甚至帮助你走向成功。

记得一次去医院看病，我坐在椅子上排队等待，一个男的对着护士说：“你们这是怎么搞的?医生约了我上午9点整来，你自己看看都已经9点40分了。”我本以为护士肯定会以牙还牙，然后两人会大动干戈，谁知，护士却微笑着对那个男的说：“先生，实在很抱歉，人太多了，我进去帮您看看，也催一下。请您稍等。”过了一会儿，只看见那个护土微笑着说：“先生，到您了，请进去。”我不禁佩服起这个护士来，过了一会儿，那个男的出来了，他找到刚才一直对他微笑的护土，诚恳地说：“刚才实在对不起，请原谅。”护士依旧微笑着说：“没关系的。”

可见，微笑有时候还能化干戈为玉帛。

每天你给别人一个真诚的微笑，别人也会给你一个微笑。

微笑能让别人对你所怀的顾虑在一瞬间消失;微笑能让你与别人的关系融洽;微笑是沟通彼此心灵的无声语言。既然如此，那么，朋友，就请大方起来，请别吝啬你的微笑。

谢谢大家!

老师们，同学们：

大家好!

今天我演讲的题目是《微笑着面对失败》。

在我开始演讲之前，我想首先请教大家一个问题，请问谁是成功的母亲?其实正确答案是“失败”，常言道“失败乃成功之母”。在我们生活中，我们会遇到成功，成功往往使我们快乐，使我们获得一种成就感。但是，我们也常常会遇到失败，在失败的时候，不少人可能会变得颓废、消沉。同学们，我们可曾想过，这些失败可能是我们走向成功的垫脚石呢?同学们知道歌星周杰伦成名背后的故事吗?他父母离异，自幼生活在单亲家庭里。在学校里，老师都认为他有自闭症，所以都不太关心他。尽管如此，周杰伦没有沉沦，他十七、八岁时，开始尝试把自己创作的歌曲送去唱片公司，可惜的是唱片公司不但没有接纳他的作品，而且把他的作品视为“垃圾”。

当时，年仅十八岁的周杰伦受到的打击可想而知。可贵的是周杰伦从来没有放弃过努力，他很快就从失败中走出来，继续创作他喜欢的歌曲，他的才华也渐渐得到社会的认同。现在，周杰伦已经成为音乐界里的创作歌手、家喻户晓的青春偶像。胜不骄，败不馁。在我们成功的时候，我们不应骄傲，应该努力争取更好的成绩。但是当我们遇到挫折的时候，决不应该轻言放弃。体操运动员桑兰在一次训练中不幸摔成高位截瘫。无情的命运剥夺了她作为运动员的一切权利，这是她面临的的挫折。但是她并没有放弃对运动的热诚，经过不懈地努力，最后成长为一名的伤残体育记者。周杰伦和桑兰的不懈努力和他们的成功都有密切的关系，因为当他们遇到失败的时候，他们没有放弃。试想，如果他们在挫折面前裹足不前，那么他们可能取得今天的成功吗?所以，我希望大家记住：当我们遇到失败的时候，大家要微笑，并且要永远微笑。

微笑着面对失败，才能永远立于人生的不败之地!我的演讲完毕。

敬爱的老师，亲爱的同学们：

大家好!

著 名的文学家托尔斯泰曾经说过：“世界上只有两种人：一种是观望者，一种是行动者。大多数人想改变这个世界，但是没人想改变自己。”想要改变现状，就要改变自己;要改变自己。就得改变自己的观念。一切成就，都是从正确的观念开始的。一连串的失败，也都是从错误的观念开始的。要适应社会，适应环境，适应变化，就要学会改变自己。

柏拉图告诉弟子自己能够移山，弟子们纷纷请教方法，柏拉图笑道，说：“很简单，山若不过来，我就过去。”弟子们一片哗然。

这一个世界上根本就没有移山之术，的一个移动山的方法就是：山不过来，我便过去。同样的道理，人不能改变环境，那么我们就要改变自己。

一个黑人小孩在他父亲的葡萄酒厂看守橡木桶。每天早上，他用抹布将一个个木桶擦干净，然后一排排地整齐地放好。令他生气的是，往往一夜之间，风就把他排列整齐的木桶吹得东倒西歪。

小男孩很委屈地哭了。父亲摸着小男孩的头说：“孩子，不要哭，我们可以想办法去征服风。”

于是小男孩擦干了眼泪坐在木桶边想啊想，想了半天终于想出了一个办法，他从井边挑来一桶又一桶的清水，然后把它们倒进那些空空的橡木桶里，然后他就忐忑不安地回家睡觉了。第二天，天刚蒙蒙亮，小男孩就匆匆地爬了起来，他跑到放桶的地方一看，那些橡木桶一个一个排列得整整齐齐，没有一个被风吹倒的，也没有一个被风吹歪的。小男孩开心地笑了，他对父亲说：“要想木桶不被风吹倒，就要加重木桶的重量。”男孩的父亲赞许地微笑了。

是的，我们不能改变风，改变不了这个这个世界上的许多东西，但我们可以改变自己，给自己加重，这样我们就可以适应变化，不被打败!

在威斯敏斯特教堂地下室里，英国圣公会主教的墓碑上写着这样一段话：当我年轻自由的时候，我的想象力没有任何局限，我梦想改变这个世界。当我渐渐成熟明智的时候，我发现这个世界是不可改变的，于是我将眼光放得短浅了一些，那就只改变我的国家吧!但我的国家似乎也是我无法改变的。当我到了迟暮之年，抱着最后一丝努力的希望，我决定只改变我的家庭、我最亲近的人——但，唉!他们根本不接受改变。现在我在临终之际，我才突然意识到：如果起初我只改变自己，接着我就可以依次改变我的家人。然后，在他们的激发与鼓励下，我也许能改变我的国家。再接下来，谁又知道呢，也许我连整个世界都可以改变。

人生如水，人只能去适应环境。如果不能改变环境，就改变自己，只有这样，才能克服更多的困难，战胜更多的挫折，实现自我。如果不能看到自己的缺点与不足，只是一味地埋怨环境不利，从而把改变境遇的希望寄托在改变环境上，这实在是徒劳无益。

虽然我们不能改变世界，但是我们可以改变自己，让我们用爱心与智慧来面对一切环境。