diff --git a/src/Neural Network/NNK.02.md b/src/Neural Network/NNK.02.md index 9d9d420..cabb9f9 100644 --- a/src/Neural Network/NNK.02.md +++ b/src/Neural Network/NNK.02.md @@ -1,6 +1,8 @@ ### Deeplearning : Introduction to Deep Neural Networks -深度学习：深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。 -深度学习的方向：被应用在图像处理与计算机视觉，自然语言处理以及语音识别等领域。 + +* 深度学习：深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。 + +* 深度学习的方向：被应用在图像处理与计算机视觉，自然语言处理以及语音识别等领域。 #### 深度学习的入门 @@ -8,7 +10,7 @@ 深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 -深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别[6]）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。 +深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。表征学习的目标是寻求更好的表示方法并创建更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法。表示方法来自神经科学，并松散地创建在类似神经系统中的信息处理和对通信模式的理解上，如神经编码，试图定义拉动神经元的反应之间的关系以及大脑中的神经元的电活动之间的关系。 diff --git a/src/Neural Network/NNK.03.md b/src/Neural Network/NNK.03.md index 2cbfc9c..63225df 100644 --- a/src/Neural Network/NNK.03.md +++ b/src/Neural Network/NNK.03.md @@ -1,4 +1,5 @@ ### Deeplearning : Introduction to Deep Neural Networks + 深度学习：深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。深度学习的方向：被应用在图像处理与计算机视觉，自然语言处理以及语音识别等领域。 pFad - Phonifier reborn

Pfad - The Proxy pFad of © 2024 Garber Painting. All rights reserved.

Note: This service is not intended for secure transactions such as banking, social media, email, or purchasing. Use at your own risk. We assume no liability whatsoever for broken pages.

Alternative Proxies:

Alternative Proxy

pFad Proxy

pFad v3 Proxy

pFad v4 Proxy