深度学习采取的是端到端的学习方法,这里的端到端指的是输入端到输出端,从输入端输入经过卷积、池化、反向传播等操作后可得到原始数据的特征表达,基于此特征表达,我们能够对原始数据进行识别与分类,在这个过程里,我们没有 将学习的任务分成一段一段不同的子任务加以分析与处理。 也就是说,深度学习和浅层学习采取了完全不同的
浅层学习仅留在“知识、领会”的低级认知层次。 学习动机方面: 浅层学习动机基本上是外部动机,是一种目标导向的学习;浅层学习是低情感投入的被动学习。 学习方式方面: 浅层学习是孤立地重复所学到的东西,利用死记硬背来学习;浅层学习缺少反思,不使用元认知技能。 学习结果方面: 浅层学习基本上指向低级认知技能水...
一直到2006年,多伦多大学的Geoffrey Hinton教授成功解决了类神经网络所遇到的问题、让类神经网络重新换上「深度学习」的名字卷土重来;如今深度学习技术对各大产业领域都将产生深远的影响,堪称第四次工业革命。 今天就让我们来谈谈,机器学习模型的第一波浪潮「类神经网络」、其原理和瓶颈;与第二波浪潮「浅层机器学习」...
(1)与深度学习相对比,浅层学习的动机更大程度是来源于外界,是一种短时学习,瞬时学习。深度学习对学习的意义有更加明确的认识,具有主动性、协作性和探究性,并使学习者具备终身学习的能力。(2)浅层学习仅仅是对知识的被动接受,没有强调主动接受知识和创造性地应用知识。而深度学习更加注重学习者对于现有知识的反思,...
以死记硬背的方式掌握学科事实为目的的学习叫浅层学习。浅层学习获得的是一种惰性知识,这种知识一辈子都不会用到,非但无益,反而有害。 我们把知识当作专家的发现或发明,放在外部,然后交给老师。老师对知识不做任何改动,只是谦卑地等待着去接受专家的知识,然后...
浅层学习者需要外力来驱动学习,典型的是通过评分等级、考试过关、学位证书来促进学生的学习。学习的目的就是在测试或考试中避免失败,他们仅关心的是下一次考试的知识内容。 深度学习(deep learning)是指在基于理解地学习的基础上,学习者能够批判地学习新思想和事实,并将他们融入原有的认知结构中,能够在众多思想间进行...
网络模型的深度:深度学习强调ANN(人工神经网络)模型结构的深度,即网络中包含的隐藏层层数较多,极端情况下可达到上百层。这种多层结构使得深度学习模型能够更深入地挖掘数据的内在规律和特征。相比之下,浅层学习模型的隐藏层层数较少,通常只有一层或几层,其处理复杂问题的能力相对有限。 数据处理速度、算法的复杂性和应...
与浅层学习相比，深度学习强调模型结构的深度和特征学习的重要性。通过逐层非线性变换，深度学习能够转换样本的特征空间，使分类预测更加准确。此外，深度学习不仅可以直接用于解决分类和回归问题，还可以作为特征向量嵌入到其他模型的训练过程中，这种灵活性使得深度学习在机器学习领域占据了重要地位。顾名思义,深度学习(...
其中,记忆和理解属于低阶思维,只停留在这两个层级,就只是停留在浅层学习,即只关注文字的字面意思,是一种复制型的学习观念,主要采取死记硬背的学习策略。 应用、分析、评价、创新属于高阶思维,这几个层级就属于深度学习,即学习材料的意向型的内容,学习的目的是理解作者和文字背后所想表达的意义,强调内在动机的激发...
在认识到浅层学习和被动学习的局限性后，我们应寻求更高效的解决方案。深度学习和主动学习，作为提升学习效果的关键途径，值得每个人去尝试和探索。通过实践练习、参与讨论和讲解给他人听等活动，我们可以更有效地输出知识，实现真知真会的境界。这些策略不仅适用于学生，同样适用于那些希望不断提升自我、追求更高境界的...