深度学习简介

什么是深度学习

深度学习是一种包含多个隐藏层(越多即为越深)的多层感知机。它通过组合低层特征,形成更为抽象的高层表示,用以描述被识别对象的高级属性类别或特征。
简单可以总结为:通过加深网络,提取数据深层次特征

深度学习的特点

  • 优点
    1.性能更优异
    2.不需要特征工程
    3.在大数据样本下有更好的性能
    4.能解决某些传统机器学习无法解决的问题
  • 缺点
    1.小数据样本下性能不如机器学习
    2.模型复杂
    3.过程不可解释

为什么要学习深度学习

  • 深度学习具有更强的解决问题能力
  • 掌握深度学习具有更强的职业竞争力
  • 深度学习在行业中应用更广泛

深度学习的应用

图像分类,人脸识别,图像迁移,语音处理,自动驾驶,机器博弈,机器人,自然语言处理

课程内容

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课程特点

  • 概念属于多,理论复杂,学习曲线陡峭,需要长期、反复学习、理解、体会、实践
  • 需要部分数学知识(方法:记住理论、会使用API、理解公式、推导过程)
  • 案例复杂度高
  • 与传统程序差异较大
posted @ 2022-02-13 17:21  9974  阅读(103)  评论(0编辑  收藏  举报
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