2020-06-02 11:31发布
深度学习可以用更多的数据或是更好的算法来提高学习算法的结果。对于某些应用而言，深度学习在大数据集上的表现比其他机器学习(ML)方法都要好。
性能表现方面，深度学习探索了神经网络的概率空间，与其他工具相比，深度学习算法更适合无监督和半监督学习，更适合强特征提取，也更适合于图像识别领域、文本识别领域、语音识别领域等。
为什么深度学习会如此被热衷，因为它不以任何损失函数为特征，也不会被特定公式所限制，这使得该算法对科学家们更为开放，它能以比其他传统机器学习工具更好的方式进行使用和扩展。
最多设置5个标签!
{var%20f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?appkey=1515056452',u=z||d.location,p=['&url=',e(u),'&title=',e(t||d.title),'&source=',e(r),'&sourceUrl=',e(l),'&content=',c||'gb2312','&pic=',e(p||'')].join('');function%20a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=440,height=430,left=',(s.width-440)/2,',top=',(s.height-430)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent))setTimeout(a,0);else%20a();})(screen,document,encodeURIComponent,'','','/static/images/logo.png', '推荐 雨陵西 的问题《为什么需要深度学习？》','http://www.shouhuola.com/answer/16410/30554.html','页面编码gb2312|utf-8默认gb2312'));){kind=link}
深度学习可以用更多的数据或是更好的算法来提高学习算法的结果。对于某些应用而言，深度学习在大数据集上的表现比其他机器学习(ML)方法都要好。
性能表现方面，深度学习探索了神经网络的概率空间，与其他工具相比，深度学习算法更适合无监督和半监督学习，更适合强特征提取，也更适合于图像识别领域、文本识别领域、语音识别领域等。
为什么深度学习会如此被热衷，因为它不以任何损失函数为特征，也不会被特定公式所限制，这使得该算法对科学家们更为开放，它能以比其他传统机器学习工具更好的方式进行使用和扩展。
一周热门 更多>