实例介绍
【实例简介】
深度学习(Deep Learning )是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度 神经网络(Deep Neural Network,DNN)完成学习任务的机器学习方法。其实质 是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到 更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。与以往的浅层神经网络的 不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层), 还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰 富的内在信息。
【实例截图】
【核心代码】
深度学习(Deep Learning )是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度 神经网络(Deep Neural Network,DNN)完成学习任务的机器学习方法。其实质 是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到 更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。与以往的浅层神经网络的 不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层), 还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰 富的内在信息。
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