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深度神經網絡

內部以大型神經網絡為基礎研發,支持深度學習算法的定制擴展,使用正例與反例來進行訓練,自動檢測識別物理世界的形狀、模式和特征。


三大推動因素
  1. 大數據。當數據量小時,很難從數據中學得合適的表示,而傳統算法+特征工程往往能取得很好的效果。
  2. 計算能力。大的數據和大的網絡需要有足夠的快的計算能力才能使得模型的應用成為可能。
  3. 算法創新。現在很多算法設計關注在如何使網絡更好地訓練、更快地運行、取得更好的性能。


特點
  1. 強調了模型結構的深度。通常有5層、6層,甚至10多層的隱層節點。
  2. 明確了特征學習的重要性。也就是說,通過逐層特征變換,將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間,從而使分類或預測更容易。與人工規則構造特征的方法相比,利用大數據來學習特征,更能夠刻畫數據豐富的內在信息。
  3. 通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構。選擇合適的輸人層和輸出層,通過網絡的學習和調優,建立起從輸入到輸出的函數關系,雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系,但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。使用訓練成功的網絡模型,就可以實現我們對復雜事務處理的自動化要求。


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