深度學習演算

電腦系統使用ML 演算法來處理大量資料、識別資料模式，並預測未知或新案例的準確結果。深度學習是ML 的一個子集，它使用以人類大腦為模型的特定演算法結構，稱為神經網路。

深度學習演算法是以人類大腦為模型的神經網路。例如，人腦包含數百萬個互連的神經元，這些神經元會協同合作以學習和處理資訊。同樣地， ...

深度學習演算法有一個學習過程，這使得人類難以理解它們. 有趣的是，允許神經網路識別圖片中的狗的邏輯是人類無法理解的。深度學習模型具有隱藏邏輯，本質上是一個隱藏 ...

貪婪無監督學習演算法的基本思想是，把一個DBN網路分層，對每一層進行無監督學習，最後對整個網絡用監督學習進行微調。 把一個DBN網路分層，每層都由若干計算單元（常常是 ...

2021年12月1日 — 深度學習中使用的演算法類型: · 卷積神經網路（CNN） · 長短期記憶網路(LSTM) · 遞迴神經網路(RNN) · 生成對抗網路（GAN） · 徑向基函數網路（RBFN） ...

2022年11月14日 — 深度學習是機器學習和人工智慧的子集合。機器學習是讓機器擁有學習能力，透過訓練模型分析數據再進行預測和決策。傳統的機器學習演算法是線性的， ...

深學學習由一系列神經網路提供技術支援，這類工具依人類大腦運作方式而成的演算法。含有大量資料的訓練，是在神經網路中設定神經元。結果就是一個深度學習模型，一旦經過 ...

2023年9月22日 — 機器學習使用演算法剖析資料，然後吸收資料，並根據學習到的知識與資訊做出明智完善的決定。 深度學習則將演算法按「層」的概念建構，打造出可自行 ...

深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的演算法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示 ...