深度学习(001)-深度学习简介

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一,简介:
1.机器学习分支,人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)为基础

二,与机器学习区别:
1.机器学习人工进行特征抽取 深度学习自动进行特征抽取
2.机器学习,数据少,相对效果不好 深度学习,数据多,相对效果更好

三,人工神经网络:
1.(Artificial Neural Network, ANN) 模仿生物神经网络(中枢 大脑)的结构和功能的数学模型 用于对函数惊醒估计或者近似 更好的解决问题

四,神经元:
1.神经网络中的基础,相互连接,组成神经网络
2. T=f(W^TA+b)
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五,单层神经网络:
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六,感知机:
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七,多层神经网络:
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八,激活函数:
1.作用:增加非线性分割能力 提高模型鲁棒性(稳健性 拟合另一波数据能力) 缓解梯度消失问题 加速模型收敛(模型训练更快)等
2.例子:感知机二分不完全 添加激活函数使二分线直线变弯 增加区分的准确性(例子理解即可)
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其他:
线性条件:技术图片

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