深度學(xué)習(xí)是什么?了解深度學(xué)習(xí)難嗎?讓你快速了解深度學(xué)習(xí)的視頻講解
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深度學(xué)習(xí)的概念源于人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法,為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望,隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法,它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。觀測值(例如一幅圖像)可以使用多種方式來表示,如每個像素強(qiáng)度值的向量,或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)(例如,人臉識別或面部表情識別)。深度學(xué)習(xí)的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域,其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音和文本。
同機(jī)器學(xué)習(xí)方法一樣,深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法也有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之分.不同的學(xué)習(xí)框架下建立的學(xué)習(xí)模型很是不同.例如,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural networks,簡稱CNNs)就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,而深度置信網(wǎng)(Deep Belief Nets,簡稱DBNs)就是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
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