深度学习简介
深度学习(Deep Learning, DL) 是机器学习的一个分支,采用人工神经网络架构进行数据表征学习。与传统机器学习相比,它不仅能够使用特征,还能自动提取特征,即“学习如何学习”。

优点和缺点
优点: 学习能力强、覆盖范围广、适应性好、数据驱动且上限高、可移植性好。
缺点: 计算量大、便携性差、硬件需求高、模型设计复杂、可能存在偏见。
深度学习框架
深度学习框架是一种界面、库或工具,使开发人员能够利用预先构建和优化好的组件集合定义模型,从而更容易和快速地构建深度学习模型。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等。

祱经网络基础
人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN) 是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学或计算模型,用于模拟大脑的某些机理与机制,如图像识别和语音识别。

组成部分
神经元: 处理输入信号。
网络连接: 连接不同神经元形成网络,包含加权参数。
感知机和多层感知机
感知机 是最早的AI模型之一,主要用于二分类问题,是神经网络和支持向量机的基础。然而,感知机只能解决线性问题。为了解决非线性问题,引入了多层感知机,其层级结构包括输入层、隐藏层和输出层。

卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络 是一种特殊的深层神经网络,通过卷积操作提取特征并进行分类。它在1989年首次提出,并于2012年随着AlexNet的成功应用而得到广泛推广。

结构
输入层: 接收多维数据。
卷积层: 提取局部区域特征。
池化层: 减少数据维度,避免过拟合。
全连接层: 相当于传统前馈神经网络中的隐含层。
输出层: 通常也是全连接层。
循环神经网络(RNN)
循环神经网络 是一种处理序列数据的神经网络,适用于文本生成、机器翻译等领域。其独特的自循环结构使其能够在序列的演进方向上递归传递信息。

生成对抗网络(GANs)
生成对抗网络 是一种由生成模型和判别模型组成的深度学习模型,通过相互博弈来学习生成接近真实的数据分布。它们被广泛应用在图像生成、人脸合成等领域。

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