深度学习和机器学习是两种密切相关的概念,它们都涉及使用计算机程序从数据中学习。它们之间的主要区别在于,深度学习的模型结构通常比机器学习的模型更深,并且更适用于复杂的任务。以下是深度学习和机器学习的主要...
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。 区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于: 1、强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点。2、明确了特征学习的重要性。也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从...
机器学习、深度学习和强化学习之间存在着密切的联系与明显的差别。在本质上,深度学习是机器学习的一个子集,而强化学习则是机器学习的一个特别分支,它可以独立于深度学习使用,也可以与深度学习结合形成深度强化学习。具体来说,机器学习利用算法来解析数据、学习其中的规律,并作出判断或预测;深度学习则是采用类似于人脑神经...
在这其中,深度学习(英文全称是:Deep Learning,简称:DL)就是机器学习中最受关注,也是目前研究最广的算法种类之一。 和其他子领域相比,深度学习更多受大脑结构启发,尤其擅长文字、语音、图像等数据的识别和分析。这源于深度学习本身包含具有卓越图像处理性能的CNN(卷积神经网络)、擅长处理长序列数据的RNN(循环神经网络)、...
深度学习是一种机器学习的技术,也是现在机器学习最常用的一些手段。目前,深度学习在计算机视觉,语音识别,自然语言处理(NLP)等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。 四、强化学习 强化学习,又称再励学习或者评价学习,也是机器学习的技术之一。...
反过来,包含表征学习的模型,通常也需要进行多层次的处理,也都可称为深度学习。除了深度神经网络外,也有深度森林等非神经网络模型。 机器学习的任务与模型是可以组合的,即有非深度 / 深度监督学习、非深度 / 深度强化学习、非深度 / 深度无监督学习,等等。
这种学习方式(称为强化学习)与传统监督机器学习的曲线拟合方法有很大不同。尤其是,强化学习学习得非常...
深度学习与强化学习都属于机器学习的范畴;深度学习是有标签、静态的,多用于感知。强化学习是无标签、...
二、相互对比、区别与联系 机器学习是一个广泛的概念,包括了深度学习、强化学习和迁移学习等子领域。 深度学习是机器学习的一个子集,主要关注多层神经网络的研究。 强化学习和迁移学习也是机器学习的子领域,但它们的研究重点和方法有所不同。 这些领域之间存在一定的联系,例如深度学习可以用于强化学习中的值函数近似,迁...