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深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
可以帮助AI学习世界的抽象表征,可以帮助改善语音和物体识别等问题,并且有助于推进物理学、工程学、生物学和医学等领域的研究
不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。此外还有:递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM)/门控递归单元 (GRU)和深度叠加网络 (DSN),只要这些术语就知道别人在讨论啥啦。
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