• 深度神经网络的训练过程


    深度神经网络具体的工作流程是什么样的?

    第一,深度神经网络不是黑盒,个人电脑开机直到神经网络运行在内存中的每一比特的变化都是可以很细微的观察的。没有任何神秘力量,没有超出科学解释的现象发生。

    第二,深度神经网络的工作方式是基于传统的电脑架构之上的,就是数据+算法。但人们确实从中窥探到了一种全新的电子大脑方式。所以目前有研究提炼一些常用神经网络算法加速硬件。微软等巨头则在开发量子计算。

    第三,深度神经网络是一个很初级的特征自动提取器。说初级因为简单粗暴。以前为了节约算力特征关键模型都是人工亲自设定。而现在这部分工作随着算力的提高可以自动化。

    所以从某种意义上来说深度神经网络也是一种自动编程机,但和人们相比,一点点小小的自动化都需要很多很多的计算力支持,这一点也不重要,重要的是,它能工作(手动英文)。那么深度神经网络究竟是什么呢?

    它是一个能迭代更新自己的特征提取算法。现在这个算法可是像全自动高级工厂,数据往里一丢,不得了!整个工厂里面所有机器都动了起来。没见过的小伙伴当场就被吓呆瓜了,用流行的话说叫懵住。

    几千只机械手把数据搬来搬去,拿出魔方一样的盒子装来装去又倒出来。整个场面就叫一个震撼。算法运行规模也更大了。

    谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创

    简述深度学习的基本方法。

    深度学习,需要怎么做到?

    最佳答案1、深度学习,首先要学会给自己定定目标(大、小、长、短),这样学习会有一个方向;然后要学会梳理自身学习情况

  • 相关阅读:
    微信小程序支持h5实现webrtc h264 h265低延迟传输渲染
    基于灰狼算法(GWO)优化的VMD参数(GWO-VMD)
    shell_42.Linux移动参数
    git-新增业务代码分支
    Python学习记录 函数基础
    215.数组中的第K个最大元素
    【Kafka专题】Kafka快速实战以及基本原理详解
    8、IOC 之容器扩展点
    Linux-tmux工具
    第九章——规范数据库设计
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_54846070/article/details/126647539