3. 大规模参数:由于深度学习网络的层级较多,参数量通常较大,需要足够的训练数据和计算资源。 4. 自动特征提取:深度学习网络能够自动从数据中学习到有效的特征表示,避免了手动设计特征的复杂性。 5. 梯度下降优化:通常使用梯度下降算法来训练深度学习网络,通过在一系列训练样本上迭代更新参数来最小化损失函数。 深度学...
如上图的网络结构称为“两层网络”,其中输出层和输入层之间的一层神经元,被称为隐层或隐含层(hidden layer)(故该网络结构也可称“单隐层网络”),隐含层和输出层都是拥有激活函数的功能神经元。 更一般的,常见的神经网络是形如下图所示的层级结构((a)通常称为“两层网络”或“单隐层网络”) 每层神经元与...
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是生成尽可能真实的数据,以欺骗判别器,而判别器的目标是尽可能准确地区分真实数据和生成的数据。 8.2 关键技术 GAN 的关键技术包括生成器和判别器。 生成器:生成器是 GAN 的一部分,它的目标是生成尽可...
本文将介绍深度学习技术、神经网络与卷积神经网络以及它们在相关领域中的应用。 1、什么是深度学习? 深度学习(DL,Deep Learning)是机器学习(ML,Machine Learning)领域中一个新的研究方向。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...
常见的深度学习算法主要包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗神经网络(Generative Adversarial Network,GAN)等。这些算法是深度学习的基础算法,在各种深度学习相关系统中均有不同程度的应用 1. 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错、自学...
单从结构上来说,全连接的DNN和上图的多层感知机是没有任何区别的。值得一提的是,今年出现的高速公路网络(highway network)和深度残差学习(deep residual learning)进一步避免了梯度弥散问题,网络层数达到了前所未有的一百多层(深度残差学习:152层)。 CNN 卷积神经网络...
网络出自论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能,深的网络一般都比浅的的网络效果好,比如说一个深的网络A和一个浅的网络B,那A的性能至少都能跟B一样,为什么呢?因为就算我们把B的网络参数全部迁移到A的前面几层,而A后面的层只是做一...
深度学习之卷积神经网络(六) 对于图片的识别来说,全连接网络无疑节点数太多了,对于一个28*28的图片,输入节点数就达到784个,更别说一个更大的图片。所以为了实现计算的简化以及性能的优化处理这就提出了卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层:...
1.深度 深度学习的前身是人工神经网络(artificial neural network,ANN),它的基本特点就是试图模仿人脑的神经元之间传递和处理信息的模式。神经网络这个词本身可以指生物神经网络和人工神经网络。在机器学习中,我们说的神经网络一般就是指人工神经网络。 图1-3给出的是一个最基本的人工神经网络的3层模型。