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深度学习的介绍_heart_6662的博客

1 人参与  2022年04月10日 16:15  分类 : 《随便一记》  评论

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目录

1)深度学习的概念

2)深度学习和机器学习的区别

2.1 区别一:特征提取

2.2 区别二:数据依赖

2.3区别三:硬件依赖

2.4区别四:解决问题的方式

3) 深度学习应用场景

3.1 图像识别

3.2 自然语言的处理

3.3 语音技术

4)常见的深度学习框架


目标:

1.知道什么是深度学习

2.知道深度学习和机器学习的区别

3.能够说出深度学习的主要应用场景

4.知道深度学习的常用框架

1)深度学习的概念

深度学习(deep learning )是机器学习的分支,是一种以人工神经网络为架构,对数据进行特征学习的算法

2)深度学习和机器学习的区别

2.1 区别一:特征提取

特征工程就是我们在训练一个模型的时候,需要首先确定有哪些特征

1.在机器学习方法中,几乎所有的特征都需要通过行业专家在确定,然后手工就特征进行编码

2.而深度学习算法试图自己从数据中学习特征

深度学习好处:特征工程是一项十分繁琐、耗费很多人力物力的工作,深度学习的出现大大减少了发现特征的成本

2.2 区别二:数据依赖

 深度学习适合处理大数据(这就是为什么近年来为什么深度学习这么火),而数据量比较小的时候,用传统机器学习方法也许更合适

2.3区别三:硬件依赖

深度学习十分地依赖于高端的硬件设施,因为计算量实在太大了!深度学习中涉及很多的矩阵运算,因此很多深度学习都要求有GPU参与运算,因为GPU就是专门为矩阵运算而设计的。

相反,普通的机器学习随便给一台破电脑就可以跑。

2.4区别四:解决问题的方式

在解决问题时,传统机器学习算法通常先把问题分成几块,一个个地解决好之后,再重新组合起来。

但是深度学习则是一次性地、端到端地解决

3) 深度学习应用场景

3.1 图像识别

1.物体识别

2.场景识别

3.人脸检测跟踪

4.人脸身份认证

3.2 自然语言的处理

1.机器翻译(浏览器里的自动翻译)

2.文本识别

3.聊天对话

3.3 语音技术

1.语音识别

4)常见的深度学习框架

TensorFlow,Caffe2,Keras,Theano,Pytorch(本人现在用的就是这个)

TensorFlow Keras是Google家的(比较难上手)

入门推荐pytorch(火炬)


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