深度學(xué)習(xí)理論，如何通俗易懂的解釋深度學(xué)習(xí)

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-09-06 03:50:34 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，如何通俗易懂的解釋深度學(xué)習(xí)
2，求解深度學(xué)習(xí)算法是怎么實(shí)現(xiàn)的
3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)基礎(chǔ)概念
4，什么是深度學(xué)習(xí)
5，機(jī)器人是怎么深度學(xué)習(xí)的
6，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念

1，如何通俗易懂的解釋深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)通過(guò)多層結(jié)構(gòu)讓機(jī)器自動(dòng)在數(shù)據(jù)里找到特征或者規(guī)律。從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。

如何通俗易懂的解釋深度學(xué)習(xí)

2，求解深度學(xué)習(xí)算法是怎么實(shí)現(xiàn)的

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。[1] 深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯啪W(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。[1] 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。[2]

求解深度學(xué)習(xí)算法是怎么實(shí)現(xiàn)的

3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)基礎(chǔ)概念

從廣義上說(shuō)深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。傳統(tǒng)意義上的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數(shù)根據(jù)需要而定，沒(méi)有明確的理論推導(dǎo)來(lái)說(shuō)明到底多少層合適。而深度學(xué)習(xí)中最著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，在原來(lái)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，加入了特征學(xué)習(xí)部分，這部分是模仿人腦對(duì)信號(hào)處理上的分級(jí)的。具體操作就是在原來(lái)的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個(gè)層級(jí)。輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，原來(lái)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做的步驟是：特征映射到值。特征是人工挑選。深度學(xué)習(xí)做的步驟是信號(hào)->特征->值。特征是由網(wǎng)絡(luò)自己選擇。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)基礎(chǔ)概念

4，什么是深度學(xué)習(xí)

普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一組組的特征值，經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)，完成分類擬合或預(yù)測(cè)；深度學(xué)習(xí)的作用，在于確定給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入什么特征的值，即用機(jī)器完成特征提取，而不需要用其他的方式來(lái)人工確定特征，提取特征。

深度學(xué)習(xí)，按個(gè)人的理解主要就是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前效果比較好的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前在圖像和音頻信號(hào)上效果比較好，而在自然語(yǔ)言處理上效果沒(méi)有顯示出來(lái)。深度學(xué)習(xí)從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來(lái)說(shuō),就是在預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分布，從數(shù)據(jù)中學(xué)得一個(gè)模型然后再通過(guò)這個(gè)模型去預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)就要求測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)必須是同分布。深度學(xué)習(xí)，它是在一定的學(xué)習(xí)量的積累基礎(chǔ)之上的質(zhì)的飛越，就是學(xué)習(xí)能力的質(zhì)變和新實(shí)現(xiàn)。度學(xué)習(xí)的前提在于大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟和支撐。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)是一種經(jīng)驗(yàn)的連接和運(yùn)用。它是人類的經(jīng)驗(yàn)和智慧在機(jī)器中的再生和活化。

5，機(jī)器人是怎么深度學(xué)習(xí)的

現(xiàn)在是本機(jī)人工程序化，未來(lái)是云端指令化控制化，樂(lè)能現(xiàn)在已經(jīng)有了。

所謂深度學(xué)習(xí)，就是用多層神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的功能。這些多層的電腦網(wǎng)絡(luò)像人類大腦一樣，可以收集信息，并基于收集到的信息產(chǎn)生相應(yīng)的行為。但，理論上并沒(méi)有解釋清楚深度學(xué)習(xí)的機(jī)制。　　上世紀(jì)60年代，生物學(xué)家在研究貓的腦皮層時(shí)，發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能有效降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。利用這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)編寫的深度學(xué)習(xí)程序，適應(yīng)性很強(qiáng)，成為人工智能的突破口。 2011年，谷歌一家實(shí)驗(yàn)室的研究人員從視頻網(wǎng)站中，抽取了1000萬(wàn)張靜態(tài)圖片，把它“喂”給谷歌大腦，目標(biāo)是從中尋找重復(fù)出現(xiàn)的圖案。3天后，谷歌大腦在沒(méi)有人類幫助的情況下，從這些圖片中發(fā)現(xiàn)了“貓”?！　∵@個(gè)谷歌大腦就是一個(gè)采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由1000臺(tái)電腦組成。這件事當(dāng)時(shí)在科技界引起了轟動(dòng)，被認(rèn)為深度學(xué)習(xí)復(fù)興的里程碑?！? 簡(jiǎn)單地講，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是對(duì)人腦的一種模擬，因而可以完成很多人腦所具有的功能。　　最為人所熟知的是視覺(jué)功能。我們的相機(jī)可以像眼睛一樣看到這個(gè)世界，卻不能像大腦一樣看懂這個(gè)世界，深度學(xué)習(xí)恰恰補(bǔ)上了這個(gè)短板。有了深度學(xué)習(xí)，百度識(shí)圖可以準(zhǔn)確識(shí)別照片中的物體類別，并對(duì)照片進(jìn)行自動(dòng)歸類或搜索。有了深度學(xué)習(xí)，我們可以很方便地刷臉付款。有了深度學(xué)習(xí)，特制機(jī)器可以檢測(cè)一定空間內(nèi)所有人員、車輛的行蹤，并對(duì)可疑和危險(xiǎn)事件及時(shí)報(bào)警。機(jī)器人是怎么深度學(xué)習(xí)的？http://robot.ofweek.com/2016-03/art-8321206-8470-29080717.html

6，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念

深度學(xué)習(xí)就是好好學(xué)習(xí)天天向上

現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是一個(gè)很熱的概念，不過(guò)經(jīng)過(guò)各種媒體的轉(zhuǎn)載播報(bào)，這個(gè)概念也逐漸變得有些神話的感覺(jué)：例如，人們可能認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方式，從而能夠讓計(jì)算機(jī)具有人一樣的智慧；而這樣一種技術(shù)在將來(lái)無(wú)疑是前景無(wú)限的。那么深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上又是一種什么樣的技術(shù)呢？深度學(xué)習(xí)是什么深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中對(duì)模式（聲音、圖像等等）進(jìn)行建模的一種方法，它也是一種基于統(tǒng)計(jì)的概率模型。在對(duì)各種模式進(jìn)行建模之后，便可以對(duì)各種模式進(jìn)行識(shí)別了，例如待建模的模式是聲音的話，那么這種識(shí)別便可以理解為語(yǔ)音識(shí)別。而類比來(lái)理解，如果說(shuō)將機(jī)器學(xué)習(xí)算法類比為排序算法，那么深度學(xué)習(xí)算法便是眾多排序算法當(dāng)中的一種（例如冒泡排序），這種算法在某些應(yīng)用場(chǎng)景中，會(huì)具有一定的優(yōu)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)的“深度”體現(xiàn)在哪里論及深度學(xué)習(xí)中的“深度”一詞，人們從感性上可能會(huì)認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)相對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠做更多的事情，是一種更為“高深”的算法。而事實(shí)可能并非我們想象的那樣，因?yàn)閺乃惴ㄝ斎胼敵龅慕嵌瓤紤]，深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入輸出都是類似的，無(wú)論是最簡(jiǎn)單的logistic regression，還是到后來(lái)的svm、boosting等算法，它們能夠做的事情都是類似的。正如無(wú)論使用什么樣的排序算法，它們的輸入和預(yù)期的輸出都是類似的，區(qū)別在于各種算法在不同環(huán)境下的性能不同。那么深度學(xué)習(xí)的“深度”本質(zhì)上又指的是什么呢？深度學(xué)習(xí)的學(xué)名又叫深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural networks ），是從很久以前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks）模型發(fā)展而來(lái)。這種模型一般采用計(jì)算機(jī)科學(xué)中的圖模型來(lái)直觀的表達(dá)，而深度學(xué)習(xí)的“深度”便指的是圖模型的層數(shù)以及每一層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，相對(duì)于之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，有了很大程度的提升。深度學(xué)習(xí)也有許多種不同的實(shí)現(xiàn)形式，根據(jù)解決問(wèn)題、應(yīng)用領(lǐng)域甚至論文作者取名創(chuàng)意的不同，它也有不同的名字：例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks）、深度置信網(wǎng)絡(luò)（deep belief networks）、受限玻爾茲曼機(jī)（restricted boltzmann machines）、深度玻爾茲曼機(jī)（deep boltzmann machines）、遞歸自動(dòng)編碼器（recursive autoencoders）、深度表達(dá)（deep representation）等等。不過(guò)究其本質(zhì)來(lái)講，都是類似的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。既然深度學(xué)習(xí)這樣一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在以前就出現(xiàn)過(guò)了，為什么在經(jīng)歷過(guò)一次沒(méi)落之后，到現(xiàn)在又重新進(jìn)入人們的視線當(dāng)中了呢？這是因?yàn)樵谑畮啄昵暗挠布l件下，對(duì)高層次多節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模，時(shí)間復(fù)雜度（可能以年為單位）幾乎是無(wú)法接受的。在很多應(yīng)用當(dāng)中，實(shí)際用到的是一些深度較淺的網(wǎng)絡(luò)，雖然這種模型在這些應(yīng)用當(dāng)中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于這種時(shí)間上的不可接受性，限制了其在實(shí)際應(yīng)用的推廣。而到了現(xiàn)在，計(jì)算機(jī)硬件的水平與之前已經(jīng)不能同日而語(yǔ)，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣一種模型便又進(jìn)入了人們的視線當(dāng)中。

强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

深度學(xué)習(xí)理論，如何通俗易懂的解釋深度學(xué)習(xí)

本文目錄一覽

1，如何通俗易懂的解釋深度學(xué)習(xí)

2，求解深度學(xué)習(xí)算法是怎么實(shí)現(xiàn)的

3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)基礎(chǔ)概念

4，什么是深度學(xué)習(xí)

5，機(jī)器人是怎么深度學(xué)習(xí)的

6，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念

最近更新

相關(guān)文章

知識(shí)最新文章

產(chǎn)品排行榜推薦

知識(shí)排行榜精選

知識(shí)文章排行榜

熱門標(biāo)簽

强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

深度學(xué)習(xí)理論，如何通俗易懂的解釋深度學(xué)習(xí)

本文目錄一覽

1，如何通俗易懂的解釋深度學(xué)習(xí)

2，求解深度學(xué)習(xí)算法是怎么實(shí)現(xiàn)的

3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)基礎(chǔ)概念

4，什么是深度學(xué)習(xí)

5，機(jī)器人是怎么深度學(xué)習(xí)的

6，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念

最近更新

相關(guān)文章

知識(shí)最新文章

產(chǎn)品排行榜推薦

知識(shí)排行榜精選

知識(shí)文章排行榜

熱門標(biāo)簽

深度學(xué)習(xí)理論，如何通俗易懂的解釋深度學(xué)習(xí)

2，求解深度學(xué)習(xí)算法是怎么實(shí)現(xiàn)的

3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)基礎(chǔ)概念

4，什么是深度學(xué)習(xí)

5，機(jī)器人是怎么深度學(xué)習(xí)的

6，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念