1. ReLU函数-“修正线性单元”函数,其中“修正”的意思是大于等于0。
2. 标准神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN):
3. 结构化数据:数据的数据库;
非结构化数据:音频、图片等
4. 深度学习相对于其它机器学习技术(比如支持向量机)的优势是:在数据越来越多的情况下,它的映射精确度将显著优越于其它机器学习技术。这是深度学习兴起的原因。如下图所示:
5. 深度学习的发展依赖于:数据(data)、计算能力(computation)、算法(algorithms)
1. ReLU函数-“修正线性单元”函数,其中“修正”的意思是大于等于0。
2. 标准神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN):
3. 结构化数据:数据的数据库;
非结构化数据:音频、图片等
4. 深度学习相对于其它机器学习技术(比如支持向量机)的优势是:在数据越来越多的情况下,它的映射精确度将显著优越于其它机器学习技术。这是深度学习兴起的原因。如下图所示:
5. 深度学习的发展依赖于:数据(data)、计算能力(computation)、算法(algorithms)