大家好,小聯(lián)來(lái)為大家解答以上的問(wèn)題。訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電腦藍(lán)屏，如何訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)很多人還不知道,現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧！

1、deeplearinig就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一類，就是解決的訓(xùn)練問(wèn)題的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以你這問(wèn)題“深度學(xué)習(xí)會(huì)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)‘就不對(duì)，BP么，BP有自己的優(yōu)勢(shì)，也是很成熟的算法，做手寫識(shí)別等等效果已經(jīng)商用化了，不會(huì)被輕易替代。

2、deeplearning遠(yuǎn)比BP要復(fù)雜，用來(lái)解決的問(wèn)題也不是一個(gè)層面，所以也沒(méi)有替代的必要。

3、Deeplearning所涉及的問(wèn)題大多數(shù)BP都沒(méi)法解決的。

4、度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。

5、含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

6、深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度網(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。

7、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

8、系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、方法、技術(shù)和應(yīng)用，主要內(nèi)容包括：神經(jīng)信息處理的基本原理、感知器、反向傳播網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、核函數(shù)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)場(chǎng)理論、神經(jīng)元集群以及神經(jīng)計(jì)算機(jī)。

9、每章末附有習(xí)題，書(shū)末附有詳細(xì)的參考文獻(xiàn)。

10、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)對(duì)人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象和建模，研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力。

11、它以腦科學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究成果為基礎(chǔ)，拓展智能信息處理的方法，為解決復(fù)雜問(wèn)題和智能控制提供有效的途徑，是智能科學(xué)和計(jì)算智能的重要部分。

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