深度学习与机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时,深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。下图总结了这一事实。 硬件依赖性 深度学习算法需要进行大量的矩阵运算,GPU主要用来高效优化矩阵运算,所以 GPU是深度学习正常工作的必须硬件。与传统...
在人工智慧（AI）領域，機器學習（Machine Learning, ML）和深度學習（Deep Learning, DL）是兩個密切相...
深度学习 神经网络是机器学习的一个分支,而深度学习又是神经网络的一个大分支,深度学习的基本结构是深度神经网络。 深度神经网络与普通的神经网络最大的区别就是,普通的神经网络一般训练代价较高,隐藏层层数较少,一般为3-4层。而深度神经网络由于采用了特殊的训练方法,同时加上一些类似于卷积池化的技巧,使得隐藏层层...
深度学习 神经网络是机器学习的一个分支,而深度学习又是神经网络的一个大分支,深度学习的基本结构是深度神经网络。 深度神经网络与普通的神经网络最大的区别就是,普通的神经网络一般训练代价较高,隐藏层层数较少,一般为3-4层。而深度神经网络由于采用了特殊的训练方法,同时加上一些类似于卷积池化的技巧,使得隐藏层层...