国产成人精品三级麻豆,色综合天天综合高清网,亚洲精品夜夜夜,国产成人综合在线女婷五月99播放,色婷婷色综合激情国产日韩

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)確實(shí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支領(lǐng)域。

機(jī)器學(xué)習(xí)旨在讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)律，從而能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或決策等，它包含了眾多方法和技術(shù)，比如傳統(tǒng)的基于規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（像決策樹、支持向量機(jī)等），通過人工提取特征后讓模型學(xué)習(xí)特征與目標(biāo)之間的關(guān)系。

深度學(xué)習(xí)則側(cè)重于利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它能夠自動(dòng)從海量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到層次化的特征表示，不需要人工去刻意設(shè)計(jì)和提取復(fù)雜特征。例如在圖像識(shí)別中，深度學(xué)習(xí)模型可以直接從原始圖像像素?cái)?shù)據(jù)里逐步挖掘出如邊緣、紋理、物體形狀等不同層次的特征，進(jìn)而判斷圖像中的物體類別。

深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)

感知機(jī)：早期的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由單個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成，可用于簡單的線性分類任務(wù)，如區(qū)分兩類線性可分的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

神經(jīng)元：是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成單元，模擬生物神經(jīng)元工作原理。它接收多個(gè)輸入信號(hào)，每個(gè)輸入乘以相應(yīng)的權(quán)重，然后將這些乘積求和，再通過激活函數(shù)處理后輸出結(jié)果。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)元按照一定的層次結(jié)構(gòu)和連接方式組織起來的計(jì)算模型。它一般包含輸入層、隱藏層以及輸出層。例如下

激活函數(shù)

無論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多少層，其本質(zhì)上都只是對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換的組合，而現(xiàn)實(shí)世界中的很多問題，比如圖像識(shí)別中物體特征的復(fù)雜映射、自然語言處理里語義的復(fù)雜關(guān)聯(lián)等，都是高度非線性的，無法通過單純的線性關(guān)系去準(zhǔn)確擬合。

而激活函數(shù)作用于神經(jīng)元的輸出端，對神經(jīng)元加權(quán)求和后的結(jié)果進(jìn)行非線性變換，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠擬合各式各樣復(fù)雜的非線性函數(shù)關(guān)系，從而具備強(qiáng)大的表達(dá)能力，可用于處理各類復(fù)雜的實(shí)際任務(wù).

常見的激活函數(shù)

模型評估指標(biāo)：

分類任務(wù)常用準(zhǔn)確率（預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例）、精確率（預(yù)測為正例且實(shí)際為正例的樣本數(shù)與預(yù)測為正例的樣本數(shù)之比）、召回率（預(yù)測為正例且實(shí)際為正例的樣本數(shù)與實(shí)際正例樣本數(shù)之比）、F1 值（綜合精確率和召回率的指標(biāo)）等。

回歸任務(wù)常用均方根誤差（RMSE）等指標(biāo)衡量模型預(yù)測值與真實(shí)值的偏離程度。

模型部署與應(yīng)用：

部署：將訓(xùn)練好的模型部署到相應(yīng)的平臺(tái)或設(shè)備上，如將圖像識(shí)別模型部署到移動(dòng)端應(yīng)用中，讓手機(jī)可以實(shí)時(shí)識(shí)別拍攝圖像中的物體。

應(yīng)用領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別、推薦系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域都有廣泛且成功的應(yīng)用，極大地推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展和落地。