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深度学习与机器学习的关系
深度学习与机器学习的关系
时间: 2024-02-11 21:47:45
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深度学习是机器学习的一种方法,它使用多个层次的神经网络来模拟人类的神经系统,从而实现对数据的学习和预测。机器学习是一种广义的概念,包括了许多不同的算法和技术,例如决策树、支持向量机、随机森林等等。深度学习是机器学习中的一种方法,但是它具有更强大的学习能力和更高的准确率,尤其是在大规模数据和复杂问题上。因此,深度学习已经成为人工智能领域的重要技术之一。
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deeplearning4all 深度学习(也称为深度结构化学习,分层学习或深度机器学习)是机器学习的一个分支,它基于一组算法,这些算法试图通过使用具有多个处理层的深度图来对数据中的高级抽象进行建模,包括多个线性和非线性变换。 关键字词 反向传播 卷积神经网络 递归神经网络 长期记忆 深度信仰网络 卷积深度信念网络 上面提到的每种东西本身就是海洋,但是从某种意义上说,它们很简单。 某些神经元被堆叠/连接到其他神经元,并且每个神经元都具有一种特性,当神经元根据其特性而被触发时,它可能会触发也可能不会触发其他神经元。 当一组堆叠的神经元连接到另一组堆叠的神经元时,它变得令人着迷。 我不是该领域的专家,但是我知道专家已经提供了一些实现方式,我可以使用它们; 该项目适用于那些想在不了解技术,api等知识的情况下尝试使用神经网络的人 计划像这样的东西
机器学习和深度学习的关系-思维导图.vsdx
本人绘制的【机器学习和深度学习的关系】思维导图。是Visio文件,可以进行修改的,非常简单方便。也可直接看https://blog.csdn.net/weixin_41171061/article/details/106039242
人工智能、机器学习与深度学习的区别与联系.pdf
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