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什么是深度学习?它和机器学习有什么关系?收藏
近来,深度学习成为一个流行词。有分析师认为,它会削弱现有机器学习方法的地位。实际上,深度学习并不是一个新概念,它是上世纪90年代就已经出现的人工神经网络(ANN)算法的一种扩展。由于ANN需要极大的数据集用于训练,所以被边缘化了。深度学习算法为ANN带来了新生,它会训练多层ANN,而所需的数据比先前的预期要少。近日,数据科学家Anubhav Srivastava撰文分享了一些有关深度学习的看法。深度学习可以更好地通过增加数据集的规模来改善学习结果,这是人们需要这种算法的原因。在实际的解决方案中,深度学习更适合于未标记数据,而这超出了自然语言处理的范畴,后者更多限于实体识别。与传统的机器学习工具相比,深度学习挖掘了神经网络的潜力。基于强大的特征提取,它比其他工具更适合模式识别(图像、文本、音频)。 因百度贴吧文本设置 ,全文较长,请跳转至 查看全文!
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人工智能、机器学习和神经网络 你真的知道它是什么意思吗(1)
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PingWest / 光谱随着“”走出实验室、逐渐有了实际的应用场景,它成为了一项可能在不久的将来彻底改变人类社会的基础技术,也成为了很多人最爱讨论的话题。但是,AI(人工智能)、机器学习、神经网络,这些词看着潮,究竟是指什么呢?别慌,我们试着举几个简单的例子来解释一下。
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