Глубокое обучение — это подполе машинного обучения, потому что оно использует глубокие нейронные сети, вдохновленные структурой и функцией мозга, называемые искусственными нейронными сетями.
Это компьютерное программное обеспечение, которое имитирует сеть нейронов в мозгу.
Алгоритмы глубокого обучения разработаны с различными уровнями, связанными с ним:
- Первый слой называется входным слоем.
- Последний слой называется выходным слоем.
- Все слои между ними называются скрытыми слоями.
Входной слой получает входные данные. Входной слой передает входные данные первому скрытому слою.
Скрытые слои выполняют математические вычисления с нашими входными данными. Одной из проблем при создании нейронных сетей является определение количества скрытых слоев, а также количества нейронов для каждого слоя.
«Глубокое» в глубоком обучении означает наличие более одного скрытого слоя.
Выходной слой возвращает выходные данные.
Слово «глубокий» означает, что сеть объединяет нейроны более чем в два слоя. Каждый скрытый слой состоит из нейронов. Нейроны связаны друг с другом в виде слоев.
Нейроны будут обрабатывать, а затем распространять входной сигнал, полученный вышестоящим слоем. Сила сигнала, подаваемого нейрону следующего слоя, зависит от веса, смещения и функции активации.
Сеть потребляет большие объемы входных данных и обрабатывает их на нескольких уровнях, сеть может изучать все более сложные характеристики данных на каждом уровне.
Посетите: Что такое глубокое обучение?
Посещение: MLAIT - Мы пишем для лучшего завтра
