神经网络和深度学习算法如何工作
水清云淡
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深度学习与其他机器学习和人工智能技术的不同之处在于它涉及的人工设计很少。深度学习使用神经网络,人工智能研究员 Jeremy Howard 将这种结构定义为“无限灵活的功能”,它可以解决大多数机器学习问题,而无需通过之前必须执行的特定领域的特征工程。
当您为神经网络提供一组示例时,例如人的图像,它可以找到这些图像之间的共同特征。当您将多个神经网络堆叠在一起时,它可以从寻找简单的特征(例如边缘和轮廓)到更复杂的特征(例如眼睛、鼻子、耳朵、脸和身体)。
在创建深度学习算法时,开发人员和工程师配置层数和将每一层的输出连接到下一层的输入的函数类型。接下来,他们通过提供大量带注释的示例来训练模型。例如,您提供一个深度学习算法,其中包含数以千计的图像和与每张图像的内容相对应的标签。
该算法将通过其分层神经网络运行这些示例(多层是为什么它被称为“深度”学习)并调整神经网络每一层中变量(或神经元或激活)的权重,以便能够检测到定义具有相似标签的图像的常见模式。
通过足够的训练,神经网络会得到微调,并且能够根据从示例中获得的知识对未标记的图像进行分类。
寻找高质量的训练数据是深度学习算法的主要挑战之一。幸运的是,深度学习工程师可以选择许多公开可用的数据集。
一个例子是ImageNet数据库,它包含超过 1400 万张图像,被标记为超过 200,000 个类别。ImageNet 是训练和测试计算机视觉算法的事实标准之一。其他数据集包括CIFAR(另一个通用计算机视觉数据集)和MNIST(一个包含数万个手写数字的专用数据库)。
心静 2023-08-20 11:27:38
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