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深度神经网络

内部以大型神经网络为基础研发,支持深度学习算法的定制扩展,使用正例与反例来进行训练,自动检测识别物理世界的形状、模式和特征。


三大推动因素
  1. 大数据当数据量小时,很难从数据中学得合适的表示,而传统算法+特征工程往往能取得很好的效果
  2. 计算能力大的数据和大的网络需要有足够的快的计算能力才能使得模型的应用成为可能。
  3. 算法创新现在很多算法设计关注在如何使网络更好地训练、更快地运行、取得更好的性能。


特点
  1. 强调了模型结构的深度通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点
  2. 明确了特征学习的重要性。也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据丰富的内在信息
  3. 通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构选择合适的输人层和输出层,通过网络的学习和调优,建立起从输入到输出的函数关系,虽然不能100%找到输入与输出的函数关系,但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。使用训练成功的网络模型,就可以实现我们对复杂事务处理的自动化要求。


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