吴恩达deeplearning.ai《神经网络和深度学习》-深度学习概论（一）

最新推荐文章于 2021-12-31 17:57:30 发布
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分类专栏： # 神经网络 人工智能 文章标签： 神经网络 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014776265/article/details/105741993
本文探讨了数据集大小对深度学习效果的影响，指出大数据环境下神经网络的优势。介绍了CNN、RNN及混合神经网络在不同数据类型上的应用，并强调了在小数据集上手工调参的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据集越大使用深度学习效果越明显

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对于图片数据适用于CNN神经网络

对于音频，文字翻译适用于RNN神经网络

对于图像与雷达信息的结合，适用于个性化订制的混合神经网络

普通神经网络，CNN，RNN

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结构化数据与非结构化数据

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对于小尺寸的训练集，工程师的手工调参更重要。可能SVM等机器学习算法的效果超越神经网络的表现效果。

但是对于大数据级别的数据，神经网络的优势突显。

越大的数据量，就更需要更大规模的神经网络。来足够消化数据

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新神经网络的算法，大部分用来加快计算速度。

比如：将激活函数从sigmod转变成Relu函数

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