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深度进修VS机械进修(一)

2020-4-26 11:43| 发布者: 半块砖| 查看: 119| 评论: 0

摘要: 上一部分我们介绍了什么是机器学习,它发挥作用的前提是需要人为归纳出“特征”。专家可以确定某些问题的特征,但是对于复杂问题,专家也很难解释清楚。然而,深度学习是不需要人为提取特征的,这是深度学习相比于机 ...

上一部分我们先容了什么是机械进修,它发挥感化的条件是需要报酬归纳出“特征”。专家可以肯定某些题目标特征,可是对于复杂题目,专家也很难诠释清楚。但是,深度进修是不需要报酬提取特征的,这是深度进修相比于机械进修的最大上风。

深度进修的界说是“Deep learning is a particular kind of machine learning that achieves great power and flexibility by learning to represent the world as nested hierarchy of concepts, with each concept defined in relation to simpler concepts, and more abstract representations computed in terms of less abstract ones。”

简而言之,深度进修是一种特别的机械进修算法,其收集的条理很多,每一层都能处理一个简单的题目,合起来一切的条理就能处理比力复杂的题目。

深度进修VS机械进修(一)_资讯_2020-4-26 11:43发布_从零开始_119

比如,若何从认知层面去判定物体能否是正方形呢?人类会首先判定它能否有四条边,其次看四条边能否是等长,再看相邻边能否垂直。但是,假如利用深度进修方式去处理“判定物体能否是正方形”的题目,机械会将该笼统题目分化成“能否有四条边”“四条边能否等长”“相邻边能否垂直”等简单的使命,这些简单使命合起来就能处理“能否是正方形”这一复杂题目。

再比如,“人脸识别”题目,间接将一张人脸照片输入机械,它没法了解,深度进修可以将这样一个使命分化:在可见层输入像素,第一隐层经过相邻像素的亮度来识别边,识别边以后便可以在第二隐层识别角和表面,第 3 隐藏层可以找到表面和角的特定调集来检测特定工具的全部部分;最初,按照图像描写中包括的工具部分,可以识别图像中存在的工具。


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