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什么是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí) overshooting 什么意思

來源：整理時(shí)間：2025-01-26 06:48:09 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，深度學(xué)習(xí) overshooting 什么意思
2，深度學(xué)習(xí)到底是什么人工智能吧
3，在圖像問題中所說的深度學(xué)習(xí)是指什么
4，什么是課堂教學(xué)中的深度學(xué)習(xí)
5，什么是深度學(xué)習(xí)
6，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念

1，深度學(xué)習(xí) overshooting 什么意思

額

深度學(xué)習(xí) overshooting 什么意思

2，深度學(xué)習(xí)到底是什么人工智能吧

人工智能涉及到的領(lǐng)域比較多，深度學(xué)習(xí)是其中一種比較熱門的方法，比如下圍棋涉及到的評(píng)估棋盤局勢(shì)和一步棋價(jià)值的方法是深度學(xué)習(xí)，整個(gè)下棋過程該如何選擇所用到的蒙特卡洛樹，剪枝算法等，不是深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)到底是什么人工智能吧

3，在圖像問題中所說的深度學(xué)習(xí)是指什么

深度學(xué)習(xí)在物體識(shí)別上的另一個(gè)重要突破是人臉識(shí)別。人臉識(shí)別的最大挑戰(zhàn)是如何區(qū)分由于光線、姿態(tài)和表情等因素引起的類內(nèi)變化和由于身份不同產(chǎn)生的類間變化。這兩種變化的分布是非線性的，且極為復(fù)雜，傳統(tǒng)的線性模型無法將它們有效區(qū)分開。深度學(xué)習(xí)的目的是通過多層的非線性變換得到新的特征表示。這些新特征須盡可能多地去掉類內(nèi)變化，而保留類間變化。

在圖像問題中所說的深度學(xué)習(xí)是指什么

4，什么是課堂教學(xué)中的深度學(xué)習(xí)

轉(zhuǎn)變教學(xué)觀念，實(shí)現(xiàn)師生互動(dòng)。明確教學(xué)目標(biāo)，落實(shí)“堂堂清”。改進(jìn)教學(xué)方法，打造“生本課堂”加強(qiáng)課堂管理，拓展“課堂空間”

要讓自己的課堂變得高效起來，首先需要老師做的事，并不是考慮如何把知識(shí)傳授給學(xué)生，而是如何讓學(xué)生能夠認(rèn)清自己，也就是如何把最真實(shí)的自己呈現(xiàn)給學(xué)生，并進(jìn)而贏得學(xué)生的喜歡與接受，從而為后期知識(shí)的傳授奠定堅(jiān)實(shí)的基矗

5，什么是深度學(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，而在自然語言處理上效果沒有顯示出來。深度學(xué)習(xí)從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來說,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。

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，不過經(jīng)過各種媒體的轉(zhuǎn)載播報(bào)，這個(gè)概念也逐漸變得有些神話的感覺：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)在將來無疑是前景無限的。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)別便可以理解為語音識(shí)別。而類比來理解，如果說將機(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，無論是最簡(jiǎn)單的logistic regression，還是到后來的svm、boosting等算法，它們能夠做的事情都是類似的。正如無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。這種模型一般采用計(jì)算機(jī)科學(xué)中的圖模型來直觀的表達(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。不過究其本質(zhì)來講，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)過了，為什么在經(jīng)歷過一次沒落之后，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，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。

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