神经网络
与机器学习、神经网络一样,深度学习也不是新东西,但在2006年被重新包装推出时,
确有很多创造性的新思想和算法。但AI的历史表明,不是只有好算法就能成功。
比如深度学习用统计学方法巧妙处理深度神经网络数据的权重,把概率上相对近似度高的数据合并处理,
大大降低了数据的维数,也就是降低了复杂度。由于这项关键技术,
欣顿把自己构建的深度神经网络也称之为深度置信网络。但即便大大降低了数据的维数,
涉及的数据和计算量依然惊人。神经网络模仿人的大脑,用学习的方法获取准确知识并用之解决问题。
最初的神经网络只有单层,这样简单的神经网络当然不能实用。由于人脑的学习过程实际上是分层进行的,
人工神经网络也发展成多层神经网络。
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比如深度学习用统计学方法巧妙处理深度神经网络数据的权重,把概率上相对近似度高的数据合并处理,
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欣顿把自己构建的深度神经网络也称之为深度置信网络。但即便大大降低了数据的维数,
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最初的神经网络只有单层,这样简单的神经网络当然不能实用。由于人脑的学习过程实际上是分层进行的,
人工神经网络也发展成多层神经网络。
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