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Deep Learning(深度学习)

2015-11-12  本文已影响0人  L3

Basic concept:

Deep Learning is a new area of machine learning research, which has been introduced with the objective of moving machine learning closer to one of its original goals: artificial intelligence[1].

背景

在技术手段上,不仅依赖于云计算对于大数据的并行处理能力,还更依赖于算法。而这个算法就是Deep Learning,通过Deep Learning使得在处理“抽象概念”变得可能。其别名称为:Unspervised Feature Learning。
2012年6月Stanford Prof. Andrew Ng通过(DNN,Deep Neural Networks)机器学习模型-其内部大约有10亿个节点-在语音识别和图像处理等领域取得了巨大成功。他们的做法是通过把海量的数据投放到算法中,让数据自己说话,系统会从数据中学习。系统能够自动的领悟一些抽象的知识。抽象,迭代
2013年1月百度研究院成立,其下属第一个成立的就是“深度学习研究院(IDL, Institute of Deep Learning)”
数据资源+云计算(硬件)+算法(软件) 数据池->特征提取表达->DL

学术观点

特征学习,将样本在原空间的特征表示变换到另一个新特征空间,使分类或预测更容易。

Deep Learning可以看作是Neural Network的发展。它们之间很多相同的地方,但是也有很多不同的地方。两者相同地方:

Hinton、Bengio、Yann.lecun等提出了一个可行的Deep Learning框架。采用是一个layer-wise的训练机制,相比Back propagation其残差传至最前层已经变得很小,出现了 gradient diffusion(梯度扩散)。

Contact : leland17
Wechat:le9dbadb


  1. http://deeplearning.net/

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