时间：2022-08-31 17:10:50 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
但由于计算量少，识别难度低(大多数深度学习算法在该测试集中的精度高达99.6% )，能够在该数据集上较好表达的模型未必能用于更复杂的图像识别。 20世纪90年代中期，以统计学习理论和支持向量机为代表的机器学习模式开始兴起。
年，物理学家John Hopfield在神经网络中引入能量函数的概念，提出了用于联想记忆和优化计算的网络( Hopfield网络)，在旅行商问题上取得了当时的最好结果，引起了人们的广泛关注。 在机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据两部分进行学习和实验等。 Dropout :一般用于所有连接层后，作为正则化器( regularizer )，训练时从神经网络中随机丢弃(连接)神经元，可以有效防止网络过度拟合
1、神经网络深度学习预测
卷积层是构建卷积神经网络的核心层，占网络的大部分计算。 年，Hinton等人发现多层前馈神经网络可以通过逐层预训练，并用反向传播算法进行微调来高效学习。 年，LeCun等人在卷积神经网络中引入了反向传播算法，在手写数字识别上取得了很大的成功。 本章主要讨论神经网络的学习，在此之前介绍机器学习中有关数据处理的注意事项。
2、深度学习人工神经网络
相比之下，神经网络的理论基础不明确、优化困难、可解释性差等缺点更加凸显，神经网络的研究再次陷入低潮。 在这些练习中，我们将构建具有多个隐藏层的神经网络，并探索除ReLU之外的一些激活函数。
3、深度学习 神经网络
如果神经元a的轴突之一接近神经元b，足以影响它，并涉及持续、重复的对神经元b的兴奋，则这两个神经元或其中一个发生某种生长过程或新陈代谢变化，神经元a使神经元b兴奋机器学习的方法避免人为干预，试图从收集到的数据中找到答案(模式)。 在卷积神经网络的每一层将三维输入数据变化为神经元的三维激活数据并输出。
4、深度学习训练神经网络
实验表明，深度网络发生了退化问题。 网络深度增加时，网络精度饱和，会降低。 计算机没有处理大型神经网络所需的长计算时间。 深度学习框架Keras的创始人Franois Chollet在推特上说：“在MNIST中，看起来有效的想法无法转移到真正的机器视觉问题上。” 以上学习是端到端的学习( end-to-end )，没有人为干预。
年，Kunihiko Fukushima (福岛邦彦)提出了一种具有卷积和子采样操作的多层神经网络(新知机) Neocognitron (卷积神经网络的前身)。
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