Apa itu pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin yang memproses dan menganalisis sejumlah besar data dengan mensimulasikan prinsip kerja otak manusia Terasnya ialah rangkaian saraf, yang terdiri daripada pelbagai peringkat neuron, dan setiap lapisan neuron bertanggungjawab. untuk memproses ciri-ciri yang berbeza. Pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf berbilang lapisan untuk mengekstrak ciri data dan menggunakan ciri ini untuk pengelasan, ramalan dan tugasan lain. Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin dengan prospek aplikasi yang luas. Ia telah mencapai hasil yang luar biasa dalam banyak bidang Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, ia akan memainkan peranan yang lebih besar dalam lebih banyak bidang pada masa hadapan.

Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, komputer DELL G3.

Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin yang memproses dan menganalisis sejumlah besar data dengan mensimulasikan prinsip kerja otak manusia. Teras pembelajaran mendalam ialah rangkaian saraf, yang terdiri daripada pelbagai peringkat neuron, setiap lapisan neuron bertanggungjawab untuk memproses ciri yang berbeza. Pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf berbilang lapisan untuk mengekstrak ciri data dan menggunakan ciri ini untuk pengelasan, ramalan dan tugasan lain.

Berbanding dengan kaedah pembelajaran mesin tradisional, pembelajaran mendalam mempunyai kelebihan berikut:

1 Pembelajaran ciri automatik: Pembelajaran mendalam secara automatik boleh mempelajari ciri daripada sejumlah besar data tanpa pengekstrakan manual. Ini menjadikan pembelajaran mendalam lebih cekap dan tepat apabila memproses data yang kompleks (seperti imej, pertuturan, dsb.).

2 Keupayaan pembelajaran yang berkuasa: Pembelajaran mendalam mempunyai keupayaan pembelajaran yang berkuasa dan boleh mempelajari ciri yang lebih kompleks dan abstrak daripada data yang besar untuk mencapai pemodelan tugas yang kompleks.

3 Keupayaan generalisasi: Selepas latihan yang mencukupi, model pembelajaran mendalam boleh membuat generalisasi dengan baik kepada data baharu, dengan itu mencapai prestasi yang lebih baik pada data baharu.

4 Pengkomputeran selari: Model pembelajaran mendalam biasanya boleh dikira dengan cekap pada peranti pengkomputeran selari seperti GPU, dengan itu mempercepatkan proses latihan model.

Pembelajaran mendalam telah mencapai keputusan yang luar biasa dalam banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan, sistem pengesyoran, dsb. Berikut adalah beberapa kes aplikasi pembelajaran mendalam dalam pelbagai bidang:

1 Visi Komputer: Pembelajaran mendalam digunakan secara meluas dalam bidang penglihatan komputer, seperti klasifikasi imej (seperti pertandingan ImageNet), pengesanan sasaran (seperti pengesanan pejalan kaki. ), pembahagian imej ( Seperti analisis imej perubatan), dsb.

2 Pemprosesan bahasa semula jadi: Aplikasi pembelajaran mendalam dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi termasuk klasifikasi teks, analisis sentimen, terjemahan mesin, dll. Sebagai contoh, sistem terjemahan mesin saraf Google menggunakan teknologi pembelajaran mendalam untuk mencapai terjemahan automatik antara bahasa yang berbeza.

3 Pengecaman pertuturan: Penerapan pembelajaran mendalam dalam bidang pengecaman pertuturan termasuk pengecaman pertuturan, pengecaman pembesar suara, dsb. Contohnya, Siri Apple dan sistem pengecaman pertuturan Google kedua-duanya menggunakan teknologi pembelajaran mendalam untuk mencapai pengecaman tepat bagi arahan suara pengguna.

4. Sistem pengesyoran: Aplikasi pembelajaran mendalam dalam bidang sistem pengesyoran termasuk pengesyoran berasaskan kandungan, penapisan kolaboratif, dsb. Sebagai contoh, kedua-dua Amazon dan Netflix menggunakan teknologi pembelajaran mendalam untuk menyediakan pengguna dengan pengesyoran yang diperibadikan.

Ringkasnya, pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin dengan prospek aplikasi yang luas, dan ia telah mencapai hasil yang luar biasa dalam banyak bidang. Memandangkan teknologi pembelajaran mendalam terus berkembang, ia akan memainkan peranan yang lebih besar dalam lebih banyak bidang pada masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Apa itu pembelajaran mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!