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深度学习与神经网络有什么区别

发布时间:2019-07-20 02:29 来源:未知 编辑:admin

  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,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。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。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。

  系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用,主要内容包括:神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。每章末附有习题,书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模,研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础,拓展智能信息处理的方法,为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径,是智能科学和计算智能的重要部分。

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