华为云计算 云知识 深度学习是什么概念?深度学习算法有哪些?

深度学习是什么概念?深度学习算法有哪些?

深度学习是人工智能领域的一个概念,和传统的学习相比,深度学习强调学习的深度,揭示内部规律。深度学习是什么概念?深度学习算法有哪些?很多人对此都不理解,下面小编就来给大家详细介绍下吧。

 一、深度学习是什么概念?

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。

深度学习是什么概念?深度学习算法有哪些?

深度学习

 二、深度学习算法有哪些?

1、回归算法

回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域,人们说起回归,有时候是指一类问题,有时候是指一类算法,这一点常常会使初学者有所困惑。常见的回归算法包括:最小二乘法,逻辑回归,逐步式回归,多元自适应回归样条以及本地散点平滑估计。

2、基于实例的算法

基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型,这样的模型常常先选取一批样本数据,然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此,基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM)。

3、正则化方法

正则化方法是其他算法(通常是回归算法)的延伸,根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。常见的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及弹性网络(Elastic Net)。

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深度学习

 三、深度学习有什么特点?

(1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点。

(2)明确了特征学习的重要性。也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据丰富的内在信息。

通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构,选择合适的输人层和输出层,通过网络的学习和调优,建立起从输入到输出的函数关系,虽然不能100%找到输入与输出的函数关系,但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。使用训练成功的网络模型,就可以实现我们对复杂事务处理的自动化要求。

深度学习是什么概念?深度学习算法有哪些?大家看完上文对于深度学习的介绍,对于深度学习的特点和算法有了基本的认识。


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