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深度学习是一种人工智能技术,它模仿人脑的工作方式,通过构建多层的人工神经网络来解析复杂的数据模式。
它的训练方法是,针对特定的应用场景,给人工神经网络的输入层“投喂”大量数据样本,同时输出层“投喂”相应的“正确答案”。通过这样的训练,不断优化人工神经网络的内部参数,使根据输入生成最接近“正确答案”的输出的概率最高。
与传统编程中程序员编写具体规则来指导计算机生成结果的方式不同,深度学习能够自主地从海量数据中学习并提取有价值的特征,进而基于这些特征生成预测或决策结果。这一切都是建立在神经网络自主学习到的数据特征基础之上,而不是外在的人类规则。
---《AI未来进行式》有感
它的训练方法是,针对特定的应用场景,给人工神经网络的输入层“投喂”大量数据样本,同时输出层“投喂”相应的“正确答案”。通过这样的训练,不断优化人工神经网络的内部参数,使根据输入生成最接近“正确答案”的输出的概率最高。
与传统编程中程序员编写具体规则来指导计算机生成结果的方式不同,深度学习能够自主地从海量数据中学习并提取有价值的特征,进而基于这些特征生成预测或决策结果。这一切都是建立在神经网络自主学习到的数据特征基础之上,而不是外在的人类规则。
---《AI未来进行式》有感
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