opebet网页版-bet亚洲官网手机版-登录

教育行业A股IPO第一股(股票代码 003032)

全国咨询/投诉热线:400-618-4000

传智教育|传智播客

一样的教育,不一样的品质

全国校区

 

什么是深度学习?深度学习各层负责什么内容?

更新时间:2021年05月10日15时23分 来源:传智教育 浏览次数:

1、深度学习——神经网络概况

深度学习(Deep Learning)(也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者是深度机器学习【Deep Machine Learning】)是一类算法集合,是机器学习的一个分支。

深度学习

深度学习方法近年来,在会话识别、图像识别和对象侦测等领域表现出了惊人的准确性。

但是,“深度学习”这个词语很古老,它在1986年由Dechter在机器学习领域提出,然后在2000年有Aizenberg等人引入到人工神经网络中。而现在,由于Alex Krizhevsky在2012年使用卷积网络结构赢得了ImageNet比赛之后受到大家的瞩目。

卷积网络之父:Yann LeCun

卷积网络之父:Yann LeCun

深度学习演示

链接:http://playground.tensorflow.org

深度学习演示

2、深度学习各层负责内容

神经网络各层负责内容:

1层:负责识别颜色及简单纹理

识别颜色和简单纹理

2层:一些神经元可以识别更加细化的纹理,布纹,刻纹,叶纹等

神经元识别纹理

3层:一些神经元负责感受黑夜里的黄色烛光,高光,萤火,鸡蛋黄色等。

神经元识别灯光

4层:一些神经元识别萌狗的脸,宠物形貌,圆柱体事物,七星瓢虫等的存在。

神经元识别萌狗

5层:一些神经元负责识别花,黑眼圈动物,鸟,键盘,原型屋顶等。

识别宠物


猜你喜欢:

人工智能之个性化推荐之路

深度相机是什么?深度相机常见技术

如何解决分类中解决类别不平衡问题?

语言模型-BERT:bert算法先容

传智教育人工智能培训课程

opebet网页版|bet亚洲官网手机版

XML 地图 | Sitemap 地图