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deep learning是什么

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deep learning是深度學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法 。
【deep learning是什么】
至今已有數(shù)種深度學(xué)習(xí)框架，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度置信網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、音頻識(shí)別與生物信息學(xué)等領(lǐng)域并獲取了極好的效果 。另外，“深度學(xué)習(xí)”已成為類(lèi)似術(shù)語(yǔ)，或者說(shuō)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的品牌重塑 。

通過(guò)多層處理，逐漸將初始的“低層”特征表示轉(zhuǎn)化為“高層”特征表示后，用“簡(jiǎn)單模型”即可完成復(fù)雜的分類(lèi)等學(xué)習(xí)任務(wù) 。由此可將深度學(xué)習(xí)理解為進(jìn)行“特征學(xué)習(xí)”（feature learning）或“表示學(xué)習(xí)”（representation learning） 。
以往在機(jī)器學(xué)習(xí)用于現(xiàn)實(shí)任務(wù)時(shí) ， 描述樣本的特征通常需由人類(lèi)專(zhuān)家來(lái)設(shè)計(jì)，這成為“特征工程”（feature engineering） 。眾所周知，特征的好壞對(duì)泛化性能有至關(guān)重要的影響，人類(lèi)專(zhuān)家設(shè)計(jì)出好特征也并非易事；特征學(xué)習(xí)（表征學(xué)習(xí)）則通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自身來(lái)產(chǎn)生好特征，這使機(jī)器學(xué)習(xí)向“全自動(dòng)數(shù)據(jù)分析”又前進(jìn)了一步 。

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