diff --git a/src/Neural Network/NNK.01.md b/src/Neural Network/NNK.01.md index 64b0da1..42fd2ff 100644 --- a/src/Neural Network/NNK.01.md +++ b/src/Neural Network/NNK.01.md @@ -10,7 +10,7 @@ #### 应用实例 -深度学习网络将输入映射至输出。它能发现关联。深度学习网络亦被称为“通用拟合器”，因为假设任意输入x与任意输出y之间存在一定关联或因果关系，神经网络就可以学习拟合x与y之间的函数关系f(x) = y。在学习过程中，神经网络会寻找最恰当的f，亦即将x转换为y的正确方式，无论是f(x) = 6x + 10还是f(x) = 10x - 2。 +深度学习网络将输入映射至输出。它能发现关联。深度学习网络亦被称为“通用拟合器”，因为假设任意输入x与任意输出y之间存在一定关联或因果关系，神经网络就可以学习拟合x与y之间的函数关系f(x) = y。在学习过程中，神经网络会寻找最恰当的f，亦即将x转换为y的正确方式，无论是`f(x) = 6x + 10还是f(x) = 10x - 2`。具体应用如下： @@ -22,11 +22,12 @@ * 辨识视频中的手势动作 * 检测语音，识别讲话人，语音转换为文本，识别语音中的情感等 * 分辨垃圾信息（电子邮件）或欺诈信息（保险理赔申请）；辨识文本中的情感（客户反馈） -* 任何常人可以想到的标签、任何与数据相关联的重要结果都可以用来训练神经网络。 +* 任何常人可以想到的标签、任何与数据相关联的重要结果都可以用来训练神经网络. 2.聚类聚类或分组就是检测相似性。深度学习用于检测相似性时不需要标签。不依赖标签的学习又称无监督学习。世界上大部分的数据都是未标记数据。机器学习的法则之一是：用于训练算法的数据越多，算法就会变得越准确。因此，无监督学习具有产生高准确率模型的潜力。 + * 搜索：比较文档、图像和声音，发现类似的项目。 * 异常检测：相似性检测的反面是异常事件和异常行为检测。在许多情况下，异常行为往往与欺诈等需要及时发现和预防的事件高度相关。 pFad - Phonifier reborn

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