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介绍

深度结构化学习或分层学习或简称深度学习是机器学习方法系列的一部分,这些方法本身就是更广泛的人工智能领域的一个子集。

深度学习是一类机器学习算法,它使用多层非线性处理单元进行特征提取和转换。 每个连续层使用前一层的输出作为输入。

深度神经网络,深度信念网络和递归神经网络已应用于计算机视觉,语音识别,自然语言处理,音频识别,社交网络过滤,机器翻译和生物信息学等领域,在这些领域中,他们产生的结果与某些情况下的结果相当比人类专家更好。

深度学习算法和网络 -

  • 基于无监督学习多级特征或数据表示。 较高级别的特征源自较低级别的特征以形成分层表示。

  • 使用某种形式的梯度下降进行训练。

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