摘要:微軟研究人員在深度神經網絡上取得突破,使其在性能上能趕上目前較先進的語音識別技術。上沒寫那個,不過我已經不大懂了,順帶鏈接還有給的微軟原文鏈接以下為兩個回答何曉寧多層的好處是可以用較少的參數表示復雜的函數。
微軟研究人員在深度神經網絡(deep neural network)上取得突破,以下為兩個回答:
何曉寧:
多層的好處是可以用較少的參數表示復雜的函數。
在監(jiān)督學習中,以前的多層神經網絡的問題是容易陷入局部極值點。如果訓練樣本足夠充分覆蓋未來的樣 本,那么學到的多層權重可以很好的用來預測新的測試樣本。但是很多任務難以得到足夠多的標記樣本,在這種情況下,簡單的模型,比如線性回歸或者決策樹往往 能得到比多層神經網絡更好的結果(更好的泛化性,更差的訓練誤差)。匿名用戶:
人工神經網絡是一個有很悠久歷史的結構, 應該是在20世紀五十年代后期就出現了的. 經過了很多年的發(fā)展, 依然有超多的局限, 比如訓練時間長, 效率地下等等. 在19世紀的晚期, 又漸漸消失了.?
直 到近幾年, 由于Deep Learning的研究出現了比較大的突破, Deep Neural Network應該是伴隨著Deep Learning一起出現的一種人工神經網絡的重大改良. 其模擬了人腦的一些特性,比如人腦具有一個深度的結構,每深入一層就進行一次抽象, 認知的時候逐層進行, 逐層進行抽象. 這種結構在解決一些復雜的問題的時候有非常明顯地突破性表現. 突破了傳統(tǒng)的神經網絡算法的很多局限, 是當下非常熱門的研究領域.文章版權歸作者所有,未經允許請勿轉載,若此文章存在違規(guī)行為,您可以聯(lián)系管理員刪除。
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