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什么是深度学习?有什么优点和缺点?

发布网友 发布时间:2022-04-23 14:26

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4个回答

热心网友 时间:2023-07-04 01:30

深度学习是什么?
深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解,如果说将机器学习算法类比为排序算法,那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种(例如冒泡序列),这种算法在某些应用场景中,会具有一定的优势。

深度学习的优点?
为了进行某种模式的识别,通常的做法首先是以某种方式,提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的,有时候是在给定相对较多数据的前提下,由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法,并将特征学习融入到了建立模型的过程中,从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用,在满足特定条件的应用场景下,已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。

深度学习的缺点?
深度学习虽然能够自动的学习模式的特征,并可以达到很好的识别精度,但这种算法工作的前提是,使用者能够提供“相当大”量级的数据。也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下,深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了,因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。另外,由于深度学习中,图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升,为了保证算法的实时性,需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。所以,目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业,才能够用深度学习算法,来做一些比较前沿而又实用的应用。

热心网友 时间:2023-07-04 01:30

我们将了解深度学习如何实现,并继续讨论它与#机器学习和人工智能的不同之处。我们也会看一下神经网络是什么,以及它们是如何被训练来识别手写数字的。

热心网友 时间:2023-07-04 01:31

深度学习是什么?深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解,如果说将机器学习算法类比为排序算法,那么深度学习算法便是……

热心网友 时间:2023-07-04 01:32

婡深臫度学头习筿是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。

背景介绍
机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序,这个程序具有学习能力,它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后,这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年,这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力,提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
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