深度學習各層負責什么內容?
1、深度學習——神經網絡簡介
深度學習(Deep Learning)(也稱為深度結構學習【Deep Structured Learning】、層次學習【Hierarchical Learning】或者是深度機器學習【Deep Machine Learning】)是一類算法集合,是機器學習的一個分支。
深度學習方法近年來,在會話識別、圖像識別和對象偵測等領域表現出了驚人的準確性。
但是,“深度學習”這個詞語很古老,它在1986年由Dechter在機器學習領域提出,然后在2000年有Aizenberg等人引入到人工神經網絡中。而現在,由于Alex Krizhevsky在2012年使用卷積網絡結構贏得了ImageNet比賽之后受到大家的矚目。
卷積網絡之父:Yann LeCun
深度學習演示
2、深度學習各層負責內容
神經網絡各層負責內容:
1層:負責識別顏色及簡單紋理
2層:一些神經元可以識別更加細化的紋理,布紋,刻紋,葉紋等
3層:一些神經元負責感受黑夜里的黃色燭光,高光,螢火,雞蛋黃色等。
4層:一些神經元識別萌狗的臉,寵物形貌,圓柱體事物,七星瓢蟲等的存在。
5層:一些神經元負責識別花,黑眼圈動物,鳥,鍵盤,原型屋頂等。
相關推薦
- 免責聲明
- 本文所包含的觀點僅代表作者個人看法,不代表新火種的觀點。在新火種上獲取的所有信息均不應被視為投資建議。新火種對本文可能提及或鏈接的任何項目不表示認可。 交易和投資涉及高風險,讀者在采取與本文內容相關的任何行動之前,請務必進行充分的盡職調查。最終的決策應該基于您自己的獨立判斷。新火種不對因依賴本文觀點而產生的任何金錢損失負任何責任。