11、【李宏毅机器学习（2017）】Why Deep Learning? （为什么是深度学习？）

最新推荐文章于 2023-04-10 17:05:32 发布
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#神经网络 #机器学习 #语音识别 #深度学习 #图像识别

尽管一层隐藏层的神经网络理论上可以表示任意函数，但在实践中，多层神经网络（深度学习）能提供更高的效率和精度。深度学习通过模组化思想，如在图像和语音识别中，将复杂问题分解为简单模块，减少对大量数据的依赖，并提高了识别的准确性。例如，在语音识别中，通过识别音素和组合模型来转换为文字。

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理论上，一层隐藏层的神经网络就可以表示任意的函数，但是从效率、精度考量，在实际的神经网络构建中往往采用多个隐藏层（即深度学习）。本篇博客将介绍深度学习的优势。

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相同神经元个数的深度学习

在神经元个数相同的情况下，多层神经网络的精度高于单层神经网络。
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机器学习系列14-为什么要做“深度”学习
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WDK李宏毅学习笔记第二周02_Why Deep Learning
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本文是李宏毅机器学习的笔记，这是第五节，介绍了为什么是Deep Learning，以及介绍了反向传播算法。 文章目录1. Why Deep Learning2. BackPropagation 1. Why Deep Learning 深度学习就是在4中提到的鱼和熊掌可兼得的一种方法。首先回顾一下network的构成。 从下面的实验中，可以看出Thin+Tall的神经网络表现的要更好一些。所以，虽然一层神经网络只要足够宽就可以表示任何函数，但是对比相同参数量的deep structure效果要差很多。
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