深度學(xué)習(xí)的原理是什么?深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)原理視頻解析資料免費(fèi)下載
資料介紹
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是一門專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能的學(xué)科。機(jī)器能否像人類一樣能具有學(xué)習(xí)能力呢?1959年美國的塞繆爾(Samuel)設(shè)計(jì)了一個(gè)下棋程序,這個(gè)程序具有學(xué)習(xí)能力,它可以在不斷的對弈中改善自己的棋藝。4年后,這個(gè)程序戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人。又過了3年,這個(gè)程序戰(zhàn)勝了美國一個(gè)保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個(gè)程序向人們展示了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力,提出了許多令人深思的社會(huì)問題與哲學(xué)問題。
需要使用深度學(xué)習(xí)解決的問題有以下的特征:
深度不足會(huì)出現(xiàn)問題。
人腦具有一個(gè)深度結(jié)構(gòu)。
認(rèn)知過程逐層進(jìn)行,逐步抽象。
深度不足會(huì)出現(xiàn)問題
?
在許多情形中深度2就足夠表示任何一個(gè)帶有給定目標(biāo)精度的函數(shù)。但是其代價(jià)是:圖中所需要的節(jié)點(diǎn)數(shù)(比如計(jì)算和參數(shù)數(shù)量)可能變的非常大。理論結(jié)果證實(shí)那些事實(shí)上所需要的節(jié)點(diǎn)數(shù)隨著輸入的大小指數(shù)增長的函數(shù)族是存在的。我們可以將深度架構(gòu)看做一種因子分解。大部分隨機(jī)選擇的函數(shù)不能被有效地表示,無論是用深的或者淺的架構(gòu)。但是許多能夠有效地被深度架構(gòu)表示的卻不能被用淺的架構(gòu)高效表示。一個(gè)緊的和深度的表示的存在意味著在潛在的可被表示的函數(shù)中存在某種結(jié)構(gòu)。如果不存在任何結(jié)構(gòu),那將不可能很好地泛化。
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