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Deep Learning 深度学习 [复制链接]

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离线Francis
 

只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  posttime: 2016-03-10
离线Francis

只看该作者 沙发  posttime: 2016-03-11
Google Brain项目负责人之一Andrew称:“我们没有像通常做的那样自己框定边界,而是直接把海量数据投放到算法中,让数据自己说话,系统会自动从数据中学习。”
另外一名负责人Jeff则说:“我们在训练的时候从来不会告诉机器说:‘这是一只猫。’系统其实是自己发明或者领悟了“猫”的概念。”
离线Francis

只看该作者 板凳  posttime: 2016-03-11
“深度神经网络”(DNN,Deep Neural Networks)机器学习模型
离线Francis

只看该作者 地板  posttime: 2016-03-11
人的视觉系统的信息处理是分级的。从低级的V1区提取边缘特征,再到V2区的形状或者目标的部分等,再到更高层,整个目标、目标的行为等。也就是说高层的特征是低层特征的组合,从低层到高层的特征表示越来越抽象,越来越能表现语义或者意图。而抽象层面越高,存在的可能猜测就越少,就越利于分类。例如,单词集合和句子的对应是多对一的,句子和语义的对应又是多对一的,语义和意图的对应还是多对一的,这是个层级体系。
离线Francis

只看该作者 4楼 posttime: 2016-03-11
区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:
1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;
2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。
与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。
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