深度學習——概論學習筆記
1. 什麽是神經網絡
例1：房屋價格預測
房屋大小（輸入x）->函數（神經元）->房屋價格（輸出y）
例2：房屋價格預測（多神經元）
| 輸入 | 隱藏單元 | 輸出 | ||
| size | -> | family | price | |
| bedrooms | walkability | |||
| zip code | school quality | |||
| wealth |
給足夠多的(x, y)樣本，神經網絡就會找到最好的映射方法
2. ReLu修正線性單元：函數的特點是開頭一部分的取值為0（避免不可以小於0的情況）
3. 監督學習supervised learning
已知輸入x和輸出y(標簽)，通過樣本學習出一個映射函數
比如：自動駕駛、翻譯、廣告（是否能被點擊）、房價估值、音頻轉換成文字、圖像識別
4.結構化數據：每個數據有確定的定義，數據庫
非結構化數據：如音頻、視頻、圖像、文字等
5. 為什麽深度學習會興起？
數據量的增大，計算性能的提高（可以處理更多的數據，訓練更大的神經網絡）、算法（提高計算性能）
更大的網絡，更多的數據，更好的算法性能（訓練出的效果更好）
深度學習——概論學習筆記
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