深度学习之算法

admin 2020-08-19 10:30 行业百科
[摘要] 在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络,我们可以把算法理解为深度学习的神经网络或是计算思维,这种神经网络越复杂,捕捉到的信号就越精确,目前比较常见的算法包括深度信念网络(Deep Belief Networks)、卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks)、受限玻尔兹曼机(Restricted BoltzmannMachine)和堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders),以深度卷积神经网络为代表的监督学习方法目前来说是最

  在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络,我们可以把算法理解为深度学习的神经网络或是计算思维,这种神经网络越复杂,捕捉到的信号就越精确,目前比较常见的算法包括深度信念网络(Deep Belief Networks)、卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks)、受限玻尔兹曼机(Restricted BoltzmannMachine)和堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders),以深度卷积神经网络为代表的监督学习方法目前来说是最有效也是使用最多的。

  但目前问题在于大家把专注度放在了数据与运算,因为神经网络本身差异不会很大,并且神经网络的核心算法提升起来太困难,仍然面临着像局部最优问题、代价函数与整个神经网络系统的设计等问题,但这也给众多创业公司以新的思路,何不反其道而行之,避开那载着千军万马的“独木桥”,如果能将算法优化,前途也是不可限量的。

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