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什麼是神經網絡
- 神經網絡： 參考人體神經傳播的神經元，每個神經元有多個樹突輸入和一個軸突輸出，彼此傳遞信息。
- 層次（Layer）： 神經網絡分爲輸入層(一個)，隱藏層(多個)和輸出層(一個)，通常我們說 n 層神經網絡指的是隱藏層的個數加上輸出層，而不包括輸入層。
- 節點(Node)： 每一層都有 n 個節點， 既是上一層的輸出，又是下一層的輸入。
例如房屋預測的例子：
用神經網絡進行監督學習
監督學習： 提前有訓練數據和標記了的數據結果，先訓練，再驗證和預測。
神經網絡是監督學習，不同領域應用不同的神經網絡算法。
- 房屋價格預測等使用標準神經網絡
- 圖像識別使用卷積神經網絡(CNN)
- 音頻識別和語義分析使用循環神經網絡(RNN)
爲什麼深度學習會興起
傳統機器學習在解決小數據量問題時很多都表現良好，但是大數據量下就有些不太理想了，而神經網絡和深度學習在大數據量下依然表現突出。
機器學習發展的三個重要因素
- 數據
- 計算力
- 算法
