深度学习笔记（一）——神经网络和深度学习（深度学习概论）

神经网络和深度学习

1.房地产和在线网络一般用通用标准神经网络 （Standard NN）

图像领域常用卷积神经网络 （CNN）

序列数据（例如音频含有时间成分，因此被表示为一维时间序列；语言（英语汉语字母或单词）总是逐个出现，所以也是序列数据）通常用循环神经网络（RNN）

混合情况需要运用更复杂的神经网络

2.训练集不大的时候，各种算法性能相对排名并不是很确定，最终的性能更多的取决于手工设计组件的技能以及算法处理方面的一些细节。只有在大数据领域，才能体现出神经网络稳定地优先于其他算法。