淡科涵
淡科涵

深度学习整体名词概述

    对CSDN的课程进行了一个整理

1.神经网络现阶段的困扰

    神经网络为什么能工作 如何工作最好 用多少层 多少个神经元  为什么 是没有确定答案的 所以在理论层还没有完全突破的情况下 

    我们学习的方式是  掌握用法 -实际使用 -回头理解


各名词的关系

深度学习整体名词概述_第1张图片

    1950年 ： 感知器 （Perceptron） · 处理异或起来有障碍

    1980年 ： 反向传播（Back Propagation）·解决了异或 但是没有大数据支撑来处理

    2006年：  深度置信网络（Deep Belief Nets）·《一个深度执行网络的快速学习算法》论文开启了新纪元

    2010年： 使用GPU加速端到端BP神经网络  ·大幅提高了计算能力 使得输入和输出中间的可以交给计算器来处理实用性成为可能

神经网络分类

按数据流向

    前馈 、递归、反馈

按网络中神经元组织形式

    全连接、部分连接

按网络中神经元行为和连接方式

    简单（全连接）、卷积、循环

            应用

                1.全连接 （数据分析，作为其他网络的组成部分）

                2.卷积神经网络（计算机视觉，具有局部相关性的数据）

                3.循环神经网络（自然语言处理，语音，具有顺序及前后关系性的数据）

深度学习整体名词概述_第2张图片

按训练方法

    监督学习、无监督学习、强化学习


现阶段所面对的问题

    数学的基础不够清晰  神经元的理解非常的困难 没有办法精确的控制训练的结果  

可以预见的是 

    随着各种更优算法的不断推出  人工智能会发展的越来越好


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