深度学习(DL,Deep Learning)是机器学习领域中一个新的研究方向。它是基于人工神经网络 Artificial neural networks (ANNs)来模拟人类智能、解释数据、分类数据、发现潜在规律等的能力。利用神经网络来进行运算是深度学习的核心也是它脱胎于机器学习的核心。同样是学习,深度学习则可以学习到事物背后的抽象规律,从而可以处理...
2)算法不同:传统机器学习方法大多是通过计算机将统计学算法应用到数据上,实现智能化目的;而深度学习采用的模拟生物学上人脑神经网络+各种复杂的隐藏层算法,通过不断的迭代训练样本数据,达到学习数据特征的目的,并通过这些特征预测、推理新数据达到智能化目的,这也是传统机器学习方法与深度学习的核心区别。 3)可解释性不...
在很多机器学习算法中,在参数寻优过程时,都试图找到目标函数的全局最小。 (一)感知机和多层网络 0.神经元模型 神经元(neuron)模型是神经网络中最基本的成分,也即上述定义总的“简单单元”。在生物神经网络中,每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时,就会向相连的神经元发送化学物质,从而改变这些神经元内的电...
深度学习（Deep Learning，DL）是一种机器学习的分支，通过多层神经网络模拟人类大脑的神经元，实现更高级别的抽象和特征提取。深度学习技术可以被应用于许多领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。神经网络（Neural Network，NN）是深度学习的核心。它是由多个层次的神经元组成的，每一层都执行特定的计算任务，...
深度神经网络:在输入和输出层之间具有多层的神经网络。卷积深度神经网络:从输入中提取越来越复杂特征的多个卷积层。深度信念网络:一种无监督学习算法，可用于学习输入数据的分层表示。前面提到的神经网络的流行使深度学习成为人工智能的主要范例。机器学习、深度学习和神经网络的区别 传统机器学习、深度学习和神经网络之间的...
很多人常常混淆深度学习和机器学习这两个术语,其实它们之间有一些微妙的差别。简单来说,机器学习、深度学习和神经网络都是人工智能的一部分,但它们之间的关系可以这样理解:神经网络是机器学习的一个子领域,而深度学习则是神经网络的一个子领域。深度学习和机器学习的主要区别在于它们的学习方式。深度学习可以利用标注数据...
思考人工智能、机器学习、深度学习和神经网络的最简单方法是将它们视为一系列从最大到最小的人工智能系统，每个系统都包含下一个系统。人工智能是总体系统。机器学习是人工智能的一个子集。深度学习是机器学习的一个子领域，神经网络构成了深度学习算法的支柱。神经网络的节点层数或深度将单个神经网络与深度学习算法区分...
神经网络、深度学习、和机器学习是当今人工智能领域中最核心的概念,它们之间既有微妙的区别,又存在紧密的联系。机器学习是一种使计算机能够基于数据进行预测和决策的方法,而不是通过明确的指令。神经网络是机器学习中一种灵感来源于人脑神经元的模型,它能够从数据中学习。深度学习则是一个特指较深神经网络的学习方法,...
深度学习是一种使用多层神经网络模型的方法,以模仿人脑在多个抽象层次上处理数据的方式。它可以自动学习和提取数据的特征,从而在各种任务中取得卓越的表现。深度学习在20世纪90年代取得一些进展,但由于计算资源限制而未能普及。近年来,计算能力的提升和海量数据的涌现,让深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取...
1.4 深度学习 1.4.1 端到端学习 1.5 神经网络 1 绪论 1.1 概念介绍 深度学习是机器学习的一个分支,指从有限的样例中,通过算法总结出规律,可以应用到新的数据上。 人工神经网络是受人脑的神经系统启发而构造的数学模型,神经网络由神经元连接而成,有输入和输出,中间的信息处理传递路径比较长,复杂的神经网络比较深...