深度學習簡介

2021-09-24 21:45:35 字數 461 閱讀 5820

計算機的發明,起初是為了代替人類進行重複性勞動,比如一些複雜的運算,對於人來說是非常困難的;然而,一些通過人類的直覺就可以很快解決的問題,如:自然語言、影象識別、語音識別等,對於計算機來說就非常困難,這就是人工智慧需要解決的問題。

2023年卡內基梅隆大學的tom michael mitchell教授在出版的書籍《machine learning》中隊機器學習進行過非常專業的定義:「如果乙個程式可以在任務t上,隨著經驗e的增加,效果p也隨之增加,則稱這個程式可以從經驗中學習。」

深度學習是機器學習的乙個分支,它除了可以學習特徵和任務之間的關聯以外,還能自動從簡單特徵中提取更加複雜的特徵。

人工智慧是一類非常廣泛的問題,機器學習是解決人工智慧問題的乙個重要手段,深度學習則是機器學習的乙個分支。

深度學習基本上是深層神經網路的乙個代名詞,而神經網路的技術可以追溯到2023年。神經網路的發展大致可以分為三個階段。

深度學習簡介

一 概念 1.是機器學習研究中的乙個新的領域,其動機在於建立,模擬人腦進行分析學習的神經網路,它模擬人腦的機制進行解釋資料,學習方法也分為監督學習和非監督學習兩種方式。2.深度學習成功的條件 大資料 大規模計算能力 複雜模型 高效演算法 二 適於解決的問題的特徵 1.深度不足會出現問題 2.人腦具有...

深度學習簡介

一 人工智慧 機器學習與深度學習 1.定義 2.傳統機器學習和深度學習流程對比 3.人工智慧 機器學習以及深度學習之間的關係 二 深度學習的應用 1.計算機視覺 影象識別 2.語音識別 3.自然語言處理 nlp 4.人機博弈 三 深度學習工具介紹和對比 一 人工智慧 機器學習與深度學習 1.定義 業...

深度學習簡介

深度學習是指多層神經網路上運用各種機器學習演算法解決影象 文字等各種問題的演算法集合。深度學習從大類上可以歸入神經網路,不過在具體實現上有許多變化。深度學習的核心是特徵學習,旨在通過分層網路獲取分層次的特徵資訊,從而解決以往需要人工設計特徵的重要難題。深度學習是乙個框架,包含多個重要演算法 conv...