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什么是神经网络,深度神经网络怎么分类的,主要是做什么的?

木马童年 2017-11-23 19:48 583 0

顾名思义,神经网络类似人类大脑,由一个个神经元组成,每个神经元和多个其他神元连接,形成网状。单个神经元只会解决最简单的问题,但是组合成一个分层的整体,就可以解决复杂问题。

    顾名思义,神经网络类似人类大脑,由一个个神经元组成,每个神经元和多个其他神元连接,形成网状。单个神经元只会解决最简单的问题,但是组合成一个分层的整体,就可以解决复杂问题。

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    传统的机器学习方法只利用了一层芯片网络,在遇到真正复杂的问题时,处理效率就会变得十分低下。深度学习的最核心理念是通过增加神经网络的层数来提升效率,将复杂的输入数据逐层抽象和简化。也就是说,将复杂的问题分段解决,每一层神经网络就解决每一层的问题,这一层的结果交给下一层进行进一步处理。

    有一层神经网络,就可以找到简单的模式;有多层神经网络,就可以找出模式中的模式,如果描述得更数学一点,当下流行的深度神经网络可分为应对具有空间性分布数据的CNN(卷积神经网络)和应对具有时间性分布数据的RNN(递归神经网络,又称为循环神经网络)。

    CNN往往用于图像识别,正如上文描述的,网络的第一层被训练成可以完成这平一个“小目标”——识别图像中局部的独立模块,如一个方块、一个三角形,或者一个眼睛。这一层,人类输入大量图片数据的,只为让该层神经可以辨别基本的局部图形“边缘”,即是一个像素旁边没有任何东西。

    RNN则往往用于语音识别和自然语言处理,因为语音和语言是一种按照时间分布的数据,下一句的意义 和上一句有关。RNNm网络可能记住历史信息。

     深度神经网络大大优化了机器学习的速度,使人工智能技术获得了突破性进展,在此基础上,图像识别、语音识别、机器翻译都取得了长足进步。

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