时间：2022-08-31 17:11:21 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
简单地说，LSTM像CNN一样，对普通的神经网络做了一些改变。 这是与监控机器学习的要求相反的，监控机器学习所需的训练集是用于近似地生成根据这些输入得出对应输出的函数的输入-输出对(标签数据)。 Minsky的书让世界上大部分人相信神经网络是最坏的异端，是死亡之路。 在这些其他领域的运用当然很酷，当然很多强化学习和神经网络的研究都是在人工智能和机器学习的范围内进行的。
但是，没有什么能阻止科学家勇敢地把最后一层神经元的输出作为第一层的输入连接起来，甚至把神经元的输出作为自己的输入。 TD-Gammon算法只是在一定程度上学会了如何仔细估计当前状态并选择下一步，但无法探索未来的所有可能性。 但这对于解决更大的感知问题，即神经网络粗糙、表现不佳的问题，帮助不大。
1、深度学习之神经网络的结构
另外，基于深度学习的依存语法解析器senna与以往的Stanford parser相比效果相近，稍差，但由于建模的复杂性，senna比Stanford parser简单得多，senna只有少量但是，当CNNs成为图像领域不可缺少的工具时，TDNNs在语音识别领域仍然被其他算法超越。 它是——递归神经网络( RNNs )。
2、深度学习与深度神经网络
正如论文所述，该系统的神经网络以人类驾驶记录的传感器和专业数据为训练集，通过监督学习来控制车辆。 深度学习网络相当于可以从数据中学习kernel和mask，大大提高了灵活性，减少了对经验的依赖。 Hochreiter，的工作总结了其中的一个重要原因：典型的深度神经网络明显受到梯度消失和爆炸问题的影响。
3、深度学习的主要神经网络介绍
本文发表的主要原因是深度学习的期末开卷考试，因此整理了NN、CNN、RNN、GAN各网络模型的原理和相关知识。 也就是说，对于一系列语音输入，一个语音的“移动窗口”被输入到神经网络，随着窗口的移动，具有不同权重的神经元根据该语音在窗口中的位置赋予适当的权重
但比名字更重要的是，如果权重不是随机的，而是可以用更灵活的方法初始化的话，有多层神经网络就可以进行更好的训练。 虽然可以实现目标可能非常类似于普通神经网络的监控学习，但是学习良好生成模型的非监控学习任务——在这些网络中普遍需要学习概率性数据的隐藏结构——。 但是，一些限制条件是，每个简单的特征只需要一个神经元就可以学习——，并且，由于整体的权重大幅减少，整个过程可以更快地完成。
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