1.深度学习概念简介

简介

1. 什么是神经网络?

1.1 单个神经元网络

如上图所示,我们想通过房子的面积来预测房子的价格。用单个神经网络来解决这个问题如下所示:

输入x为房子面积,输出y为房子价格,中间的为神经元(单个神经元的神经网络)。这个神经元实现的功能就是为房子面积和房子价格建立映射关系。这里用到的神经元的函数为ReLU。

1.2 多个神经元网络

如上图所示,房子价格预测由原来的单一变量变为多个变量。与之对应的是,映射关系从单个神经元的网络变为多个神经元的网络。通过输入x,经过多个神经元的网络,计算出y,即房子的预测价格。

2. 监督学习与神经网络

2.1 监督学习

监督学习,在已知数据集正确输出的情况下,学习数据集的输入和输出之间的映射关系。下面是一些监督学习的例子:

监督学习主要解决两个方面的问题:回归问题和分类问题。回归问题,利用输入用来预测一个连续的输出值,例如上图的房价预测问题。分类问题,将输入匹配到某个特定的类型,例如图像识别。

2.2 神经网络

Convolution Neural Network(CNN) 经常应用于图像领域。

Recurrent Nerual Network(RNN)经常应用于机器翻译

hybrid neural network 经常应用于自动驾驶

3. 为什么深度学习会兴起?

深度学习的兴起依赖于以下几个因素:

大规模的数据

计算性能的提升

神经网络算法的发展

上图曲线由上至下分别为,大型神经网路,中等神经网络,小型神经网络,传统机器学习算法(例如SVM,Logistic Regression)。从中可以看出,随着数据量的增加,大型神经网络的性能呈现出明显的优势。

上图是一个完整的深度学习过程,历经了,产生想法,代码编写,实验验证三个阶段。而这个过程是一个不断迭代的过程,计算性能的提升节省了这个过程中的时间,因此为深度学习的发展注入的强劲的动力。

本文来自企鹅号 - 健康科普媒体

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