杰克·伦敦在《热爱生命》一书当中制造了一个绝境，在这样的绝境中主人公通过自己的不懈努力求得生存，我们也随着他的求生之路，渐渐领悟到了生命的原意。不是对财富的迷恋，不是对飞黄腾达的向往，而是热爱生命、珍惜生命，让自己有限甚至是脆弱的生命放射出最亮的光辉，照耀别人，也温暖自己。这时，我不由得想起保尔·柯察金的一段经典内心独白：人最宝贵的是生命，生命每个人只有一次。人的一生应该这样度过：当他回首往事的时候，不因虚度年华而悔恨，也不因碌碌无为而羞愧；这样，在临死的时候他就能够说：‘我的整个生命和全部精力。都献给了世界上最壮丽的事业——为人类的解放而斗争。

或许我们并不会像保尔一样时时经历轰轰烈烈，但是生命本就是于无声处听惊雷，只有平日里一刀一笔雕琢好生命这块宝石，也才能“生如夏花之绚烂，死若秋叶之静美”，一切都在岁月的流逝中静静呈现。热爱生命、珍惜生命的例子在生活中随处可见，无不让人感佩。乱石堆下的几株小草，它们不惧困难，不顾地面的险阻，一次又一次地冲击着地面上的巨石终于撞破了坚硬的地面和厚重的巨石，成功的破土一跃而出，刹那间，我感到生命之花如此灿烂、艳丽。蜘蛛网上一只不起眼的小飞虫被牢牢的粘住了。他不甘于屈服于蛛网，拼命的挣扎。这就是生命的力量使它不轻易向命运妥协。也许是它的坚持打动了上苍，它居然挣破了蛛网，重新展翅飞翔。一瞬间，我敬佩这一只小小的飞虫，一只热爱生命的飞虫。热爱生命、珍惜生命不就是秉持着不屈与坚强迎难而上吗？

今天，就在我们周围，有不少同学耽于享乐、叫苦怕累，整天不思进取，虚度光阴，难道就连一颗柔弱的小草和一只小小的飞虫也比不上？我们既不是一无所知的婴孩，也不是颓唐迟暮的英雄，而是八九点的太阳，就是应该迎难而上。用我们的勤奋来珍惜青春、热爱生命。常言道，”一分耕耘，一分收获。”只有辛勤的努力，才会取得丰硕的成果，不劳而获的事情是决不可能的。爱因斯坦曾经说过：“在天才和勤奋之间我毫不迟疑的。选择勤奋”；卡来而更激励我们：“天才就是无止境的刻苦勤奋的能力。”正处于学习阶段的我们，就应该具有像爱迪生、巴尔扎克那样的`刻苦努力、不懈追求得精神，因为只有这样，我们才能实现自己的目标，在追逐梦想的舞台上一显身手。在学习的道路上我们只有勤奋踏实的将一点一滴的知识掌握，才能最终走向成功。若是连学都不想学，吝啬与付出自己的劳动，怎么会学懂知识，掌握知识，有怎么会品学兼优，出类拔萃呢？一分耕耘一分收获，在耕耘的时候，我们就应该付出辛勤的劳动，收获的时候才会有满意的果实，才会成果丰硕，人生能有几回搏？此时不搏何时搏？人生能有几个花季，雨季？过去的就无法再回头了。我们一定要牢记“黑发不知勤学早，百首方悔读书迟。”用勤奋换来海阔天空，用成功来证明青春无悔。这才是我们少年人生命的光辉。

书虽已合上，但心仍久久不能平静，或许这就是一本好书带给我的快乐，既有丰富的情感，更有人生的启迪。即使多年以后默默回想，依然受用无穷。同学们，让我们一起徜徉于书海，领略书给我们带来的无限智慧，让好书一生伴我们成长。

深度演讲稿篇2

新学期第一节课我们从一个小故事开始——在一个深深的鼠洞里，一个老鼠家族正在召开会议，会议的中心是怎样在觅食的时候及时发现那只喜欢搞突袭的黑猫。不一会儿，一只小老鼠想出一个好办法——在黑猫的脖子上挂一只铃铛。话一说完，大家齐声说好，但接下来却都沉默了，因为没有哪一只老鼠敢去挂这只铃铛。

这个故事不禁让我浮现出一个念头：与行动相比，有时候，幻想或想象其实是一件再舒服不过的事——它没有风险，无需胆量，不受约束。你想尝试冬泳，便可以尽情地想象着数九寒天在冰冷刺骨的河水中游弋的豪迈；你想尝试弹琴，便可以尽情想象自己在高高的舞台上悠然地表演；你想学习一门外语，于是跑到书店买了一大堆复习资料，还把决心下了又下：每天至少要保证一小时的学习时间。在你的头脑中，一切都是那样美好、切实可行，不过，当热情渐渐冷却后，你却没有勇气跳人冰水中；你却不能忍受日复一日练琴的单调和枯燥；你却不能放弃每天的休闲时间埋头苦学。全部美好的幻想和想象都变成了一纸空文。

几年前，一位颇有名气的画家想画一幅以某历史事件为的画，这个历史事件在其他画作中鲜有表现，场景又极生动，形象，画出来一定很富感染力。这位画家翻阅了大量历史书籍，对事件的各种细节已了然于胸，加上他画技高超，若完成这幅画肯定能为他赢得巨大的声誉。一年以后，有人无意间提到那幅画，谁知画家根本就没动笔！他犹豫着想找理由解释，最后终于说还是太忙了，有许多事情要做，根本没时间画这幅画。

生活中，有许多这样的人，他们对人生有着种种设想与规划，有着十分美好的理想与愿望，可就是不用实际行动来实现它，这样一来，即使构想出再有价值的.东西，也是胎死腹中，令人惋惜。

老鼠没有行动，是因为恐惧，我们没有行动，是因为什么呢？不要找任何借口来回答这个问题，任何借口都是苍白无力的。

我们应该随时告诫自己：下定决心做某件事的时候，一定要立即行动。

我们每一个人都应该牢牢记住，上天不会因为你美好的想法而送你一个美好的前程。那么，为什么还不行动？

深度演讲稿篇3

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，而控制记忆如何保持的这些门本身是通过学习得到的，通过不同的任务学习如何去控制这些门。这个长短时记忆单元是1999年提出的，近几年又有一些新的改进如gated recurrent unit，简化成只有两个门，一个是更新门，一个重置们，控制记忆内容是否能继续保存下去。

这些方法其实可以把记忆保存得更长一点，但实际上还是很有限。更新的一些研究方法提出了一种神经图灵机(neural turning machine)的概念：有一个永久的的内存模块，有一个控制模块去控制如何根据输入去读取存储这些内存，并转换成输出。这个控制模块，可以用神经网络实现。举个例子，比如做排序的工作，有一些乱序的数字，希望把它排成顺序的序列。我们之前需要设计不同的排序算法，而这个神经图灵机的思路是我们给定这些输入输出，让这个神经网络自己去学习如何把这些数字通过储存和取出来排序。某种意义上，让神经网络学习如何实现编程实现任务。这也是一个类似的工作，记忆网络(memory network)，学习去管理这种长时间的记忆，在应用于问答系统后，可以学到一些推理的能力。

第二个方向是把注意力模型(attention model)，动态的将注意力集中到某些细节，提高识别性能。比如，看图说话图像理解，你可以根据一幅图生成一句话，很可能是非常宏观的。如果我们能够把注意力聚焦在这个机制的从引入到识别的过程中，根据目前的识别结果，动态一步一步调整聚焦到图像的细节，那么可以生成一些更合理或者更精细的表达，比如在图像中，关注一个飞碟，我们可以调整关注区域在图像中把飞碟的找出来，提取它的特征进行识别，得到图像的更准确的文字描述。

第三个就是增强学习(reinforcement learning)。在增强学习的框架中有两个部分，一部分是自主控制的单元(agent)，一部分是环境(environment)。自主控制单元是通过选择不同的策略或者行为，希望能够最大化自己的长期预期收益，得到奖励;而环境将接收策略行为，修改状态，反馈出奖励。在这个增强学习的框架中有两个部分，一个部分是如何选择这些行为(policy function)，另外一部分是如何评价评估自己可能取得的这些收益(value function)。这个增强学习框架本身已经存在很多年了，和深度学习的结合就是指如何选择策略行为的函数，以及如何评估预期奖励的函数，由深度神经网络学习得到，例如alphago围棋中的走棋网络(policy network)和评价网络(value networks)。

总而言之，从研究角度，深度学习正从有监督的学习慢慢向这种互动式的学习发展;网络结构由先向网络向有递归方式、考虑记忆、考虑时序的网络发;同时内容从静态的输入到动态的输入，在预测方式方面是从同时的预测慢慢变成一步一步序列化的预测。从20xx年和20xx年的发展情况来看，深度学习现在的非常简化的思路是，如果有个比较新的问题，要做的事情首先是把问题描述好，保证输入到最终的目的这个过程每步是可微分的，然后把其中最难的部分插入深度神经网络，实现端对端的学习。之前提到的几个新趋势，大体上都是这种思路。

无论是社会大众还是媒体，或者是研究人员自己，我们可能对深度学习还有一些不同角度的认识。我个人认为这是计算机科学领域非常纯粹的计算问题，探索如何把这些数据本质的内容和结构抽象理解得更好。希望今天提到的一些深度学习的新趋势，对大家有所帮助和借鉴。谢谢大家!

深度演讲稿篇4

体验决定深度，知识决定广度。你的人生是什么呢？

我有个有趣的观察，外企公司多的是25-35岁的白领，40岁以上的员工很少，二三十岁的外企员工是意气风发的，但外企公司40岁附近的经理人是很尴尬的。我见过的40岁附近的外企经理人大多在一直跳槽，最后大多跳到民企，比方说，唐骏。外企员工的成功很大程度上是公司的成功，并非个人的成功，西门子的确比国美大，但并不代表西门子中国经理比国美的老板强，甚至可以说差得很远。而进外企的人往往并不能很早理解这一点，把自己的成功90%归功于自己的能力，实际上，外企公司随便换个中国区总经理并不会给业绩带来什么了不起的影响。好了问题来了，当这些经理人40多岁了，他们的薪资要求变得很高，而他们的才能其实又不是那么出众，作为外企公司的老板，你会怎么选择？有的是只要不高薪水的，要出位的精明强干精力充沛的年轻人，有的是，为什么还要用你?

从上面这个例子，其实可以看到我们的工作轨迹，二三十岁的时候，生活的压力还比较小，身体还比较好，上面的父母身体还好，下面又没有孩子，不用还房贷，也没有孩子要上大学，当个外企小白领还是很光鲜的，挣得不多也够花了。但是人终归要结婚生子，终归会老，到了40岁，父母老了，要看病要吃药，要有人看护，自己要还房贷，要过基本体面的生活，要养小孩……那个时候需要挣多少钱才够花才重要。所以，看待工作，眼光要放远一点，一时的谁高谁低并不能说明什么。

深度演讲稿篇5

大家好！

圣人孔子有一个名叫子贡的弟子有一次问孔子：“有一言而可以终身行之者乎？”就是说：有一个字可以终身受用的么？什么字可以一辈子受用啊！孔子用商量的口气说：“岂恕乎？”意思是：恕这个字可以么？可见这个“恕”的内涵。那么到底什么才算得上恕呢？字典中的解释是：宽恕。现在社会上有多少事情都是事情已经过去了但是在你心头过不去。有多少时候这个事情过去之后我们还在一遍一遍地想，这个事情是多深的伤害了我，于是就在反复的咀嚼中一次一次的再受伤害。

佛家有一个很有意思的`小故事：有一天，小和尚跟老和尚两个人下山化缘，走着走着走到了河边。这个小和尚刚刚入道，什么事情都毕恭毕敬的看着他的师父。

一看那有一个姑娘想过河，他师父过去问她：“姑娘，你想去过河啊，那我把你背过去吧。”就背过去了。小和尚瞠目结舌的看着，然后背过去放下了，姑娘谢谢老和尚，他师父就领着他接着走。小和尚也不敢问他，心说：“我师父怎么这样呢？”走啊走啊走，走了20多里地，太憋得慌了，终于忍不住了，就问了，说：“师父，我们是出家人啊，你怎么能背着那个姑娘过河呢？”他师父就淡淡地看着他，说：“你看，我把她背过河就把她放下了，你背了她20里地还没放下。”将这个小姑娘比作别人对你的伤害，老和尚很坦然地面对，做到了宽容。

而小和尚呢，总是过意不去。干吗这个事情过去之后你放不下呢，有一个词叫“仁者不忧”，就是说让你的胸怀无限大，很多事情自然就小了。当别人冒犯了你，伤害了你，你该怎么办？一切决于你是如何去看待它。过去的事情就让它过去吧，要拿得起放得下。宽容一点，给自己留下一片海阔天空。

深度演讲稿5篇相关文章：