深度学习的本质

深度学习，其实质就是使用深度神经网络拟合数据与标签之间的复杂非线性关系。

初始输入向量，隐含了图像、语音、文本等的特征，这样通过数值来刻画特征是否正确？我们无处知晓，只是当所有图像、语音或文本都分别使用同一个空间内的向量进行表示以后，通过不同向量之间的对比，就能够刻画出不同的特征，即表示不同带来了特征的不同。深度神经网络，通过一层一层的非线性变换，同时受参数调整的影响，逐渐逼近标签值。

最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容

  • 解析最接近人脑的智能学习机器--深度学习及并行化实现
    摘要 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多...
    蓝鸥科技阅读 5,104评论 1赞 14
  • 学习笔记三
    五、Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，...
    dma_master阅读 5,738评论 1赞 2
  • 。
    21. 辛亥革命三階段? 1革命倡導時期 2 革命蓬勃發展時期 3 革命凝聚時期 22. 與同盟會分道揚鑣? 光復...
    MissKepler阅读 1,150评论 0赞 0
  • 身土不二
    前些日子，跟同事们在一家饭店吃饭，偶见食器的耳朵上刻着“身土不二”四个字，大家都很困惑，这个词大家都是第一次听...
    孙大丫阅读 8,704评论 0赞 0
  • 客户要的不是便宜，而是......
    客户要的不是便宜，而是…… 物美价廉的东西人人都喜欢，但是有些销售却很困惑，明明自己的东西质量不错，价格又便宜，怎...
    Sophie0722阅读 2,586评论 0赞 0