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深度學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)哪一種算法

來源：整理時間：2024-12-01 12:24:08 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，深度學(xué)習(xí)哪一種算法
2，lstm 是深度學(xué)習(xí) 算法嗎
3，如何使用深度學(xué)習(xí)來做時間序列預(yù)測
4，深度學(xué)習(xí)使用的算法有哪些
5，求解深度學(xué)習(xí)算法是怎么實現(xiàn)的
6，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念

1，深度學(xué)習(xí)哪一種算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

深度學(xué)習(xí)算法目前主流是dnn(全連接)、cnn(卷積)、rnn(遞歸)等，而lstm屬于rnn中最有代表性的一類。

深度學(xué)習(xí)哪一種算法

2，lstm 是深度學(xué)習(xí) 算法嗎

深度學(xué)習(xí)算法目前主流是DNN(全連接)、CNN(卷積)、RNN(遞歸)等，而LSTM屬于RNN中最有代表性的一類。

屬于。lstm是rnn的進階。

lstm 是深度學(xué)習(xí) 算法嗎

3，如何使用深度學(xué)習(xí)來做時間序列預(yù)測

深度學(xué)習(xí)算法是一個統(tǒng)稱，我說的ann （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法）應(yīng)該是其中的一種，且據(jù)說是比較成功的一種，詳細你可以參考wikipedia的英文版，以及相關(guān)的參考鏈接。我記得老外有一篇白話文般的ann編程解說，非常易讀。除非搞理論，否者絕不推薦國內(nèi)發(fā)表的文章，只嘴皮子，不動手，且讓讀者難以理解，且千篇一律。

采用RNN模型，先學(xué)習(xí)原理，然后google上找到代碼分析，按照你的課題修改！努力吧！

如何使用深度學(xué)習(xí)來做時間序列預(yù)測

4，深度學(xué)習(xí)使用的算法有哪些

先列舉一下在深度學(xué)習(xí)中，我們常見的優(yōu)化算法有哪些：最基本的如梯度下降(Gradient Descent)—— GD然后還有一些GD的變體：隨機梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)——SGD小批量梯度下降——mini-batch GD動量梯度下降——Momentum均方根算法(root mean square prop) ——RMSprop自適應(yīng)矩估計(Adaptive Moment Estimation)——Adam

5，求解深度學(xué)習(xí)算法是怎么實現(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)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(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)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。[2]

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)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是一個很熱的概念，不過經(jīng)過各種媒體的轉(zhuǎn)載播報，這個概念也逐漸變得有些神話的感覺：例如，人們可能認為，深度學(xué)習(xí)是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)方式，從而能夠讓計算機具有人一樣的智慧；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)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中對模式（聲音、圖像等等）進行建模的一種方法，它也是一種基于統(tǒng)計的概率模型。在對各種模式進行建模之后，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那么這種識別便可以理解為語音識別。而類比來理解，如果說將機器學(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)用場景中，會具有一定的優(yōu)勢。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認為，深度學(xué)習(xí)相對于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，能夠做更多的事情，是一種更為“高深”的算法。而事實可能并非我們想象的那樣，因為從算法輸入輸出的角度考慮，深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)的有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法的輸入輸出都是類似的，無論是最簡單的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算機科學(xué)中的圖模型來直觀的表達，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)點數(shù)量，相對于之前的神經(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（restricted boltzmann machines）、深度玻爾茲曼機（deep boltzmann machines）、遞歸自動編碼器（recursive autoencoders）、深度表達（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)在又重新進入人們的視線當(dāng)中了呢？這是因為在十幾年前的硬件條件下，對高層次多節(jié)點神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模，時間復(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），但由于這種時間上的不可接受性，限制了其在實際應(yīng)用的推廣。而到了現(xiàn)在，計算機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入了人們的視線當(dāng)中。

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