1、深度学习全解析：从基础到文本应用

深度学习全解析：从基础到文本应用

1. 深度学习概述

在探讨深度学习之前，先了解一下与之相对的浅度学习。浅度学习是直接从输入值计算输出值，而深度学习则是在输入值和输出值之间计算中间值的过程。输入编码、输出解码、卷积以及输入层和输出层之间的无监督层，都是实现深度学习的组成部分。

除了深度学习，还有其他一些高级学习类型，如基于核的学习、集成学习和半监督学习。

1.1 浅度学习类型

• 监督学习 ：其参数经过优化，以最小化期望输出和计算输出之间的误差。在监督学习过程中，会提供带有目标输出标签的训练示例，并使用这些示例对给定的学习算法进行训练。监督学习算法适用于分类和回归任务。
• 无监督学习 ：其参数经过优化，以稳定聚类成员与其自身聚类原型之间的距离。在无监督学习过程中，会准备未标记的训练示例，定义训练示例之间的相似性度量或距离度量，并优化聚类原型以最大化其凝聚力。无监督学习算法适用于聚类任务，即将数据项组分割成包含相似项的子组。
• 半监督学习 ：利用少量有标签数据和大量无标签数据进行学习。
• 强化学习 ：智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略。

1.2 深度监督学习的组成部分

• 输入编码 ：将输入数据转换为适合深度模型处理的形式。
• 输出解码 ：将模