【深度学习基础】什么是深度学习？吃透深度学习底层原理

一、官方标准定义深度学习是机器学习的分支属于人工智能核心技术范畴基于多层人工神经网络构建多层非线性运算模型通过对海量标注 / 无标注数据进行分层特征自动提取、表征学习与权重迭代优化模拟人脑神经元层级化感知、抽象、归纳信息的认知机制依托反向传播算法最小化预测误差自主完成数据底层原始信息到中层特征再到高层语义抽象的映射拟合从而实现分类、检测、生成、预测、识别、翻译等复杂智能化任务。重要提醒小叶会每天更新深度学习相关知识跟着小叶一起来深度学习一点都不难。每天记得看一下哦不要落下重要知识了。二、小叶这么理解深度学习的普通机器学习需要人手动告诉电脑该提取哪些关键特征 深度学习就是搭好几层模拟人脑神经的网络框架不用人一点点教它找特点直接喂给它海量图片、文字、声音等数据。 第一层先看最基础信息比如图片里的线条、色块第二层组合成简单部件边缘、轮廓后面一层层往上叠加自动总结出整体特征人脸、文字、物体。 机器不断对照标准答案改错调整参数越练越准最后能自己看懂图片、听懂语音、翻译文字、画画生成内容、自动驾驶识别路况。三、总结官方多层神经网络驱动的自动特征学习式机器学习范式。大白话给电脑搭多层大脑喂大量数据让它自己学会找规律、看懂信息、自主完成智能任务。小叶发现很多朋友看完就走了顺手点个关注和赞只是举手之劳啦这是对小叶最大的认可希望大家看到后点个赞啦。