深度学习结构和算法比较分析.pdf

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深度学****结构和算法比较分析河北大学学报匀豢蒲О李海峰畲抗第卷第要：等人提出的深度机器学****掀起了神经网络研究的又一个浪潮．介绍了深度机器学****的基本概念和基本思想．对于目前比较成熟的深度机器学****结构深度置信网和约束慕峁购臀藜喽教袄费八惴ㄗ髁吮冉舷晗傅慕樯芎捅冉希⒍运惴ǖ母慕较蛱岢隽擞薪ㄉ栊缘意见，对深度机器学****的未来发展方向和目前存在的问题进行了深刻的分析．关键词：深度机器学****无监督贪婪学****算法；；文献标志码：随着电脑的普及与发展，智能化、机械化成为人们关注的热点．机器学****是仿照人类大脑工作的方式，让电脑进行计算，学****到类似于大脑的工作方式．为此，研究学者需要构建计算机能够运作的模型，例如，神经网络就是根据人类的大脑神经的激活或抑制的信号传输构建的模型窬绲幕咀槌傻ノ痪褪巧窬元，神经元的构造方式完全模拟了人类大脑细胞的结构，如图牵远准斯ど窬V皇羌虻サ慕构的模拟，要想达到与生物神经元有相同的功能，还远远的不够．科研工作者就其训练的方式对其进行训练。试图让人工神经网络的运算功能尽可能的与人类接近．简单的网络已经可以进行基本的运算，甚至有鲆含层的非线性神经网络已经能够对任意的函数进行平滑的逼近．从年蚉提出的简单神经元开始，神经网络经历了几度兴衰．神经网络已经深入到各个领域，技术相对比较成熟，然而也很难再有拄摘中图分类号：文章编号：——一籇籖．河北大学教务处，河北保定；颖贝笱в爰扑慊г海颖北６．基金项目：保定市科学技术研究与发展指导计划项目缓颖笔「叩妊？蒲а芯考苹钅第一作者：李海峰，男，河北唐县人，河北大学讲师，主要从事机器学****教学信息化等研究．．琀，，，．．，篸；收稿日期：——：．甤．，：甀，
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叫珊垴铡t口№挚深度学****核空间，再加上一个线性组合．再如多层前传神经网络的深度是隐含层层数加输出层绻笛暗揭新突破．人类完成的日常生活中的各种简单的动作，如果让计算机来完成，就需要高度复杂的神经网络来完成．因此，等人提出了深度学****掀起了神经网络研究的又一次浪潮．深度学****是为了能够得到有助于理解图片、声音、文本等的数据所表述的意义而进行的多层次的表示和抽取的学****纾ㄍ中的图片，大脑做出的反应是：“许多黄色的郁金香．”同样的图片．输入到计算机中，是描述图片的最原始数据，那就是用向量表示的像素．用简单的机器学****例如用含龌个隐含层的神经网络，是不可能达到与人类类似的判别决策的．这就需要多层的学****器，逐层学****并把学****到的知识传递给下一层，以便下层能够得到更高级别的表述形式，期望可以得到与人类类似的结论学****器的深度，决定于学****器的构造．假设学****器为一个有向流通图，那么深度就是从开始结点到结束结点虼邮淙虢岬愕绞涑鼋岬的最长路径．例如，一个支撑向量机的深度是鞘淙司桓龊吮浠坏次知识，就是一个深度的话，那么，学****的深度是原始数据被逐层学****的次数．根据学****的深度，机器学****可以分为浅度学****和深度学****对于简单的计算，浅度学****可以有效地进行计算，例如二进制数据的逻辑运算．显然，如果想让机器达到人脑的反应效果，浅度学****是远远不够的，必须要进行深度的机器学****才有可能得到与人脑反应近似的结果．实际上，深度的机器学****正是模拟了人脑的工作方式．对于图械耐计扔墒油そ邮苁菪藕牛油ねü窬唇樱芽吹降耐计;赡圆ㄐ号传输到大脑中，由于大脑的不同部位处理不同的问题，信号不可能一下子就传到