Tensorflow 深度学习简介(自用)

本文探讨了机器学习的基本概念,定义了一个程序如何通过经验学习并改进任务表现。深度介绍了深度学习作为机器学习的分支,如何自动从简单特征中提取更复杂特征,推动了人工智能的发展。

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一些废话,也可能不是废话。可能对,也可能不对。

 

机器学习的定义:如果一个程序可以在任务T上,随着经验E的增加,效果P也可以随之增加,则称这个程序可以在经验中学习。

        “程序”指的是需要用到的机器学习算法,算法的效果除了依赖于训练数据,也依赖于从数据种提取的特征。

        也可以说机器学习的是特征和任务之间的关联。

 

深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联之以外,还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征。

目前大家所熟知的“深度学习”基本上是深层神经网络的一个代名词。

 

总的来说,人工智能是一类非常广泛的问题,它旨在通过计算机实现类似人类的智能。机器学习是解决这类问题的一个重要手段,深度学习则是机器学习的一个分支。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangtianyuan/p/9682504.html

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