您好、欢迎来到现金彩票网!
当前位置:ds视讯 > 非抢先调度 >

“深度学习”和“多层神经网络”的区别

发布时间:2019-07-20 02:29 来源:未知 编辑:admin

  英语成绩优异,大一学年四六级就全部通过。一直兼职家教,经验丰富,暑假还在新东方担任过助教深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

  多层神经网络是指单计算层感知器只能解决线性可分问题,而大量的分类问题是线性不可分的。克服单计算层感知器这一局限性的有效办法是,在输入层与输出层之间引入隐层(隐层个数可以大于或等于1)作为输入模式“的内部表示”,单计算层感知器变成多(计算)层感知器。

  深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

  深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

  深度学习是一种学习方式,指的是采用深度模型进行学习,不是模型。多层神经网络是一种模型

http://kamexpress.net/feiqiangxiandiaodu/821.html
锟斤拷锟斤拷锟斤拷QQ微锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷微锟斤拷
关于我们|联系我们|版权声明|网站地图|
Copyright © 2002-2019 现金彩票 版权所有