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一文了解什么是深度學習

編者薦語

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向,它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度學習的概念源于人工神經網絡的研究,含多個隱藏層的多層感知機(MLP,Multilayer Perceptron)就是一種典型的深度學習結構。

最簡單(只含一個隱層)的MLP

深度學習通過組合簡單(低層次)的特征形成更加抽象(高層次)的特征表示屬性類別或特征,以發(fā)現數據的分布式特征表示。深度學習從原始數據的輸入到最終任務目標的輸出,不夾雜任何人為操作,即所謂End-to-End(端到端)的學習。

深度學習

如圖所示,深度學習除了模型學習,還有特征學習、特征抽象等任務模塊的參與,借助多層任務模塊完成最終學習任務,故稱其為“深度”學習。

深度學習中的一類代表算法是神經網絡算法,包括深度置信網絡(DBN,Deep Belief Networks)、遞歸神經網絡(RNN,Recursive Neural Network)和卷積神經網絡(CNN,Convolutional Neural Networks)等等。

特別是卷積神經網絡,目前在計算機視覺、自然語言處理、醫(yī)學圖像處理等領域“大紅大紫”,它也是作者主要介紹的一類深度學習算法。

聲明： 本文由入駐維科號的作者撰寫，觀點僅代表作者本人，不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題，請聯系舉報。

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