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什么是深度学习?
什么是深度学习
什么是深度学习
为了让神经网络的学习性能表现得更好,人们只能根据经历,不时尝试性地停止大量反复的网络参数的调整
深度学习是一种包含多个隐含层的多层感知机,经过组合底层特征,构成更为笼统的高层表示,用以描绘被辨认对象的高级属性类别或特征。能自生成数据的中间表示(固然这个表示并不能被人类所了解)。
深度学习的办法论
深度学习是“end-to-end”(端到端),输入的是原始数据(始端),然后输出的直接就是最终目的(末端),中间过程不可知
深度学习是一个黑箱系统,缺乏解释性
在认知上,有了从一个状态或系统直接整体变化到另外一个状态或系统的形态,这就是深度学习背后的办法论。
大数据时期为我们认识复杂世界提供了宝贵的资源——多样而全面的数据。
“全部数据”和复杂性科学中的“整体性”,在一定水平上是有逻辑对应关系的。
大数据是问题,而深度学习就是其中的一种处理计划。
人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知
人工智能的“江湖定位”
人工智能,简单来讲,大致就是用“硅基大脑”模仿或重现“碳基大脑”
深度学习的归属
深度学习是高度数据依赖型的算法,性能通常是随着数据量的增加而不时加强的。
机器学习都存在两个层面的剖析:
(1)面向过去(对搜集到的历史数据停止锻炼),发现潜藏在数据之下的形式,称之为描绘性剖析,主要运用了“归结”办法
(2)面向将来,基于已构建的模型,对新输入的数据对象停止预测,称之为预测性剖析,偏重于“演绎”
机器学习的方式化定义
学习的中心就是改善性能
机器学习要想做得好,需求走好三大步:
(1)建模问题:如何找一系列的函数完成预期的功用
(2)评价问题:如何找出一系列评价规范来评价函数的好坏
(3)优化问题:如何快速找到性能最佳的函数
为什么要用神经网络
衔接主义:试图编写一个通用模型,然后经过数据锻炼,不时改善模型中的参数,晓得输出的结果契合预期。
衔接主义以为,人的思想就是某些神经单元的组合。因而,能够在网络层次上模仿人的认知功用,用人脑的并行处置形式,来表征认知过程。
人工神经网络的特性
人工神经网络是一种非线性、自顺应的信息处置系统。该系统由大量彼此相连但功用简单的处置单元构成。
人工神经网络具有四“非”特性:
(1)非线性:激活函数是非线性的
(2)非局限性:任何一个神经元的“作用域”都不是部分的,而是可能经过网络衔接涉及全网
(3)十分定性:人工神经网络不断处于“更新”状态,具有强大的自顺应、自组织、自学习才能
(4)非凸性:当前的神经网络,通常采用诸如Sigmoid、Tanh、ReLU等非线性激活函数,这就招致神经网络的目的函数具有非凸性
为了让神经网络的学习性能表现得更好,人们只能根据经历,不时尝试性地停止大量反复的网络参数的调整
深度学习是一种包含多个隐含层的多层感知机,经过组合底层特征,构成更为笼统的高层表示,用以描绘被辨认对象的高级属性类别或特征。能自生成数据的中间表示(固然这个表示并不能被人类所了解)。
深度学习的办法论
深度学习是“end-to-end”(端到端),输入的是原始数据(始端),然后输出的直接就是最终目的(末端),中间过程不可知
深度学习是一个黑箱系统,缺乏解释性
在认知上,有了从一个状态或系统直接整体变化到另外一个状态或系统的形态,这就是深度学习背后的办法论。
大数据时期为我们认识复杂世界提供了宝贵的资源——多样而全面的数据。
“全部数据”和复杂性科学中的“整体性”,在一定水平上是有逻辑对应关系的。
大数据是问题,而深度学习就是其中的一种处理计划。
人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知
人工智能的“江湖定位”
人工智能,简单来讲,大致就是用“硅基大脑”模仿或重现“碳基大脑”
深度学习的归属
深度学习是高度数据依赖型的算法,性能通常是随着数据量的增加而不时加强的。
机器学习都存在两个层面的剖析:
(1)面向过去(对搜集到的历史数据停止锻炼),发现潜藏在数据之下的形式,称之为描绘性剖析,主要运用了“归结”办法
(2)面向将来,基于已构建的模型,对新输入的数据对象停止预测,称之为预测性剖析,偏重于“演绎”
机器学习的方式化定义
学习的中心就是改善性能
机器学习要想做得好,需求走好三大步:
(1)建模问题:如何找一系列的函数完成预期的功用
(2)评价问题:如何找出一系列评价规范来评价函数的好坏
(3)优化问题:如何快速找到性能最佳的函数
为什么要用神经网络
衔接主义:试图编写一个通用模型,然后经过数据锻炼,不时改善模型中的参数,晓得输出的结果契合预期。
衔接主义以为,人的思想就是某些神经单元的组合。因而,能够在网络层次上模仿人的认知功用,用人脑的并行处置形式,来表征认知过程。
人工神经网络的特性
人工神经网络是一种非线性、自顺应的信息处置系统。该系统由大量彼此相连但功用简单的处置单元构成。
人工神经网络具有四“非”特性:
(1)非线性:激活函数是非线性的
(2)非局限性:任何一个神经元的“作用域”都不是部分的,而是可能经过网络衔接涉及全网
(3)十分定性:人工神经网络不断处于“更新”状态,具有强大的自顺应、自组织、自学习才能
(4)非凸性:当前的神经网络,通常采用诸如Sigmoid、Tanh、ReLU等非线性激活函数,这就招致神经网络的目的函数具有非凸性
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