關於深度學習的認識

由於編書的需要，我先從深度學習開始進行記錄

1 深度學習 —— 神經網絡簡介

深度學習（Deep Learning）（也稱爲深度結構學習【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，然後在2000年有Aizenberg等人引入到人工神經網絡中。而現在，由於Alex Krizhevsky在2012年使用卷積網絡結構贏得了ImageNet比賽之後受到大家的矚目。

卷積網絡之父：Yann LeCun

 

• 深度學習演示

  • 鏈接:http://playground.tensorflow.org

 

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裏的黃色燭光，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。