深度学习（Deep Learning），简称：DL，是一种实现机器学习的技术。人工智能（AI）的概念是在1955 年提...
深度学习所得到的深度网络结构包含大量的单一元素(神经元),每个神经元与大量其他神经元相连接,神经元间的连接强度(权值)在学习过程中修改并决定网络的功能。通过深度学习得到的深度网络结构符合神经网络的特征,因此深度网络就是深层次的神经网络,即深度神经网络(deep neural networks, DNN)。 深度学习的概念起源于人工...
深度学习并不是一个全新的技术，它的起源可以追溯到20世纪40年代。当时，科学家们通过模拟大脑的神经元网络，提出了最早的人工神经网络模型。但真正的突破发生在1986年，当时反向传播算法的提出，让神经网络能够通过多层结构不断“学习”并调整权重。这一技术突破为现代深度学习的兴起奠定了基础。进入21世纪后，随着计算...
梯度消失也是一个问题，随着网络层数的增加，反向传播过程中，误差的梯度可能会逐渐减小至接近零，导致权重更新变得非常缓慢，影响模型的学习效果。卷积神经网络与循环神经网络 面对深度学习的瓶颈，科学家们开始研发针对不同任务的专用网络模型。其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）成为了两大明星。卷积神经...
深度学习是机器学习的一个分支,深度学习采用多层神经网络(称为深度神经网络)来模拟人脑的复杂决策能力。某种形式的深度学习可为我们当今生活中的大部分人工智能 (AI)应用程序提供动力。 深度学习和机器学习之间的主要区别在于底层神经网络架构的结构。“非深度学习”传统机器学习模型使用具有一到两个计算层的简单神经网络...
深度学习是一种高级的机器学习形式,它尝试模拟人类大脑的学习方式。 深度学习的关键是创建一个人工神经网络,它通过使用数学函数模拟生物神经元中的电化学活动,如下所示。展开表 生物神经网络人工神经网络 神经元会因电化学刺激而触发反应。 触发时,信号会传递给连接的神经元。 每个神经元都是一个函数,它会处理一个...
深度学习的起点可以追溯到20世纪40年代。当时，沃伦·麦卡洛克（Warren S. McCulloch）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts）通过发表论文《A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity》，首次将数学与神经学结合，提出了一种基于神经网络的计算机模型。这一模型灵感来源于我们大脑中的神经元网络，他们尝试...
简单来说,深度学习就是具有多个神经层的神经网络的另一种说法。 为了充分利用观测数据(例如图片或音频),神经网络会跨互联的神经网络节点层传递数据。在每一个节点层上,每一个节点都会对数据进行简单运算,并有选择地将数据传递到其他节点。随着数据不断传递,每一个节点层都会利用比上一层更高级的特性来处理数据,直...
深度学习是一种机器学习方法 , 它允许我们训练人工智能来预测输出,给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)。监督学习和非监督学习都可以用来训练人工智能。 Andrew Ng:"与深度学习类似的是,火箭发动机是深度学习模型,燃料是我们可以提供给这些算法的海量数据。" ...