当我第一次学习深度学习时 我发现我看到的所有解释都非常困难并且难以理解 访问zwsub.com 中文课程网 QQ 2725639396 获取更多Lynda/Pluralsight课程 含中文字幕
你在这个片段中看到的是我努力真正分解并用最简单的术语向你解释 访问zwsub.com 中文课程网 QQ 2725639396 获取更多Lynda/Pluralsight课程 含中文字幕
我们已经知道代表机器学习系统是什么 访问zwsub.com 中文课程网 QQ 2725639396 获取更多Lynda/Pluralsight课程 含中文字幕
深度学习就是其中的一个例子 仅用于学习交流，禁止商用
它是一整类算法 专注于确定哪些特征对于这个特定的问题集很重要？ 仅用于学习交流，禁止商用
应用深度学习的问题集可以是任何东西 然而 深度学习倾向于广泛用于语音和图像识别
与深度学习一起使用的另一个术语是神经网络
神经网络是指一类深度学习算法 一类专注于特征选择的算法
神经网络由称为神经元的核心学习元素构成
神经元是最简单的元素 它能够学习或理解已经可用的数据语料库中的模式
在这个初学者的课程中 我不会详细介绍神经元的外观以及不同神经元如何组合形成神经网络
让我们使用我们之前做过的相同示例 即二进制分类器的示例 它根据其特征将输入标记为一个类别或另一个类别
您在此处看到的这个虚线框是我们基于深度学习技术设置的特征选择和分类算法
对此的输入是整个图像范围的语料库
我们将专注于此示例的图像识别 此处的输出是基于ML的分类器
深度学习系统由层组成 其中每层专注于识别或找到输入数据中的一种模式
在基于图像的深度学习系统中 您可以想象第一层聚焦于单个像素并从这些像素中提取信息
输出是从该像素层获得的图案可以被传递到另一层 该另一层聚焦于在输入图像中找到边缘
在该层中识别并提取图像中存在的各种对象的边界和轮廓
对于相当复杂的图像识别系统 您可以将此输出传递给聚焦在对象角上的图层
最后 从这些单独的图层中提取的所有图案都作为对象部分聚集在一起
你将有一个最后一层 将这些拼图的各个部分放在一起 以识别由该图像 鸟或动物或房屋所代表的实际物体
在这种深度学习算法中 我们直接将数据输入的层（例如像素层）和我们从中接收数据的层（例如此图中的对象部分层）称为可见层
基本上 我们通过提供输入或接收输出来与之交互的层是可见的
构成该深度学习算法的内部处理的一部分的这些输入和输出层中的所有其他层是隐藏层
它的输入和输出对我们来说是隐藏的
在这里 我们已经看到了图像的一个具体示例
您可以将此概括为任何神经网络 解决任何类型的机器学习问题
您可以在该神经网络中拥有N个层
如果你深入研究一个神经网络 你会发现它是由一大堆相互连接的神经元组成的
这些神经元传递各种信息以实现其模式识别
图像识别问题中的第一层用于像素
其余图层适用于已处理的像素组
神经网络的设计使每个神经元都是一个非常简单的学习单元或实体
这些神经元以任意复杂的方式相互连接以识别模式
我们刚刚看到的是对神经网络如何工作的100 000英尺的概述
神经网络如何为深度学习问题建立的基本结构 它们有助于在海量数据集中找到我们无法理解的未知模式