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深度学习基础理论与算法——感知机与神经网络

2020/11/4 14:33:13 文章标签:

文章目录一、人工智能的崛起二、 深度学习的定义1 深度学习的概念2 深度神经网络3 深度学习和机器学习的关系三、深度学习的特点1 深度学习的特点2 深度学习与机器学习对比一、人工智能的崛起 2016年3月,Google公司研发的AlphaGo以 4:1击败世界围棋顶级选手李世石。…

文章目录

  • 一、人工智能的崛起
  • 二、 深度学习的定义
    • 1 深度学习的概念
    • 2 深度神经网络
    • 3 深度学习和机器学习的关系
  • 三、深度学习的特点
    • 1 深度学习的特点
    • 2 深度学习与机器学习对比

一、人工智能的崛起

2016年3月,Google公司研发的AlphaGo以 4:1击败世界围棋顶级选手李世石。次年, AlphaGo2.0对战世界最年轻的围棋四冠王柯洁, 以3:0击败对方。背后支撑AlphaGo具备如此强 大能力的,就是“深度学习”(Deep Learning)。
一时间,“深度学习”这个本专属于计算机学 科的术语,成为包括学术界、工业界、风险投 资界等众多领域的热词。
除了博弈,深度学习在计算机视觉(computer vision)、语音识别、自 动驾驶等领域,表现与人类一样好,甚至有些地方超过了人类。2013年, 深度学习就被麻省理工学院的《MIT科技评论》评为世界10大突破性技术 之一。
深度学习不仅是一种算法升级,还是一种全新的思维方式,它的颠覆性在 于,将人类过去痴迷的算法问题,演变成数据和计算问题,以前“算法为 核心竞争力”正在转换为“数据为核心竞争力”。

二、 深度学习的定义

1 深度学习的概念

深度学习就是包含多个隐藏层(越多即越深)的多层感知机。它通过组合低层特征,形成更为抽象的高层表示,用于描述被识别对象的高级属性类别或特征。能自生成数据的中间表示(虽然这个表示并不能被人所理解),是深度学习区别于其它机器学习算法的独门绝技。
所以,深度学习可总结为:通过加强网络,提取数据深层次特征。

2 深度神经网络

深度神经网络包括:输入层、隐藏层、输出层。

在这里插入图片描述

3 深度学习和机器学习的关系

人工智能学科体系图
在这里插入图片描述
人工智能、机器学习、深度学习三者的关系,可以认为深度学习是机器学习的“高级阶段”。
在这里插入图片描述

三、深度学习的特点

1 深度学习的特点

  • 优点:
    (1)性能更优异。
    (2)不需要特征工程。
    传统机器学习需要人继续宁特征提取(特征工程),机器性能高度依赖于特征工程的质量。在特征很复杂的情况下,人就显得无能为力。而深度学习不需要这样的特征工程,只需要将数据直接传递给深度学习网络,由机器完成特征提取。
    (3)在大数据样本下有更好的性能。
    深度学习在大样本数据下由更好的性能和扩展性。
    在这里插入图片描述

    (4)能解决某些传统机器学习无法解决的问题。
    如深层次特征提取。

  • 缺点:
    (1)小数据样本下性能不如机器学习
    (2)深度学习网络结构复杂,构建成本高。
    (3)传统的机器学习比深度学习具有更好的解释性,深度学习过程不可解释。

2 深度学习与机器学习对比

在这里插入图片描述

深度学习具有更强的解决问题的能力,特别是在图像处理中,图像识别准确率明显超过机器学习,甚至超过了人类。

未完。。。。。。


本文链接: http://www.dtmao.cc/news_show_350181.shtml

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