神经网络的优缺点

本文探讨了神经网络的优势与不足,包括深度学习受追捧的原因(数据、计算能力、算法进步和营销),神经网络与传统算法的对比(黑盒特性、开发时间、数据需求和计算成本),以及对神经网络过度宣传的反思。深度学习虽然强大,但并非适用于所有场景,理解和权衡其优缺点至关重要。

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深度学习目前受到了追捧。人们想将神经网络应用到各个地方,但是它们真的适合每个地方吗?在本篇文章中,将对于这个问题以及深度学习现在如此受追捧的原因进行讨论。

通过这篇文章,您将了解神经网络的主要缺点,阅读完它后,您将知道神经网络的主要缺点,当您为当前的机器学习问题选择正确类型的算法时,您将有一个大致的指导原则。

目录:

1.        为什么深度学习被如此大肆宣传(数据,计算能力,算法,市场营销)。

2.        神经网络与传统算法(黑盒子,开发持续时间,数据量,计算成本昂贵)。

3.        结论。

为什么深度学习被如此大肆宣传?

1.   数据

深度学习之所以如此受欢迎是因为在2018年有大量的在过去几年或者几十年中收集得到的可用数据。神经网络获得的数据越多,越能发挥他们的潜力。

相比之下,传统的机器学习算法则将要达到一个饱和水平,更多的数据并不能提高其性能。下面的图说明了这一点:

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