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1.1深度学习概述

1.1深度学习概述

作者: 程非池的小软 | 来源:发表于2021-04-06 23:10 被阅读0次

机器学习 Machine Learning

机器学习是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数，并最终对数据进行预测和分析的一门学科。

从简单线性分类器到深度学习

线性分类：

问题：根据繁华程度(x_1)、交通便利度(x_2)、与市中心距离(x_3)、楼层(x_4)预测房价的高低:

线性分类器方法.jpg
y = f (w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3 + w_4x_4)， f(z)=\left\{ \begin{aligned} 1 & & z \geq z_t \\ 0 & & z < z_t \\ \end{aligned} \right.
其中z_t表示阈值，1表示房价高，0表示房价低

深度学习：

深度学习方法.jpg
输入：某样本x的四个分量x1,x2,x3,x4

中间层：

  • h_1=u_{11}x_1+u_{12}x_2+u_{13}x_3+u_{14}x_4;
  • h_2=u_{21}x_1+u_{22}x_2+u_{23}x_3+u_{24}x_4 ;
  • h_3=u_{31}x_1+u_{32}x_2+u_{33}x_3+u_{34}x_4 ;

输出：y = f(w_1h_1+w_2h_2+w_3h_3)

由以上例子可得 深度学习特征：

  1. 加入中间层（隐藏层），深度学习网络往往包含多个中间层，且网络结构更复杂一些
  2. 通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征

深度学习 Deep Learning

  1. 一种实现机器学习的技术，是机器学习重要的分支。
  2. 源于人工神经网络的研究，深度学习的模型结构是一种含多隐藏层神经网络。

  3. 通过组合底层特征形成更加抽象的高层特征。


    机器学习与深度学习的关系.jpg

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