matlab神经网络算法实例 影响深度卷积神经网络算法的关键参数是()？

影响深度卷积神经网络算法的关键参数是()？

卷积核数卷积核大小卷积核权重参数初始分布卷积核偏差参数初始分布池大小池步长池优化算法目标函数批量大小正则化数据预处理会影响太多参数

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您

深度学习和普通的机器学习有什么区别？

一张图片显示了这种关系。机器学习是人工智能的重要领域之一，而深度学习是机器学习的一个分支。深度学习之所以近年来流行起来，是因为它突破了传统机器学习无法解决的一些问题。

机器学习的意义在于代替人工完成重复性工作，识别出统一的规则（模式）。但是对于传统的机器学习来说，特征提取的难度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的准确性将在很大程度上决定大多数机器学习算法的性能。为了使特征准确，在特征工程部分需要大量的人力来调整和改进特征。完成这一系列工作的前提是，数据集中所包含的信息量是充分的，并且易于识别。如果不满足这一前提，传统的机器学习算法将在信息的杂乱中失去其性能。深度学习的应用正是基于这个问题。它的深层神经网络使它能够在杂波中学习，自动发现与任务相关的特征（可以看作是自发学习的特征工程），并提取高级特征，从而大大减少了特征工程部分任务所花费的时间。

另一个明显的区别是他们对数据集大小的偏好。传统的机器学习在处理规则完备的小规模数据时表现出良好的性能，而深度学习则表现不好。随着数据集规模的不断扩大，深度学习的效果会逐渐显现出来，并变得越来越好。对比如下图所示。

九章能穷举围棋变化吗？能不能利用九章算法战胜阿尔法狗？

看来你不知道九章是什么

！第九章不是一个经典的计算机系统。它不能玩“计算”，所以它不能解决你问的问题。

顺便说一下，九章计算机严格来说不是计算机，它是做概率模型试验的实验仪器。潘建伟的团队这次做了一次“取样”，将50个完全相同的单模压缩态输入到100模超低损耗干涉线中，并用100个高效单光子探测器对高斯玻色进行取样。输出状态的空间维数达到了10的30次方，采样率比最先进的超级计算机快14倍。

也就是说，九章不做“计算”，而做“建模”，通过概率模型来“推测”结论，把数学问题转化为物理问题，这样的问题将来会很多。你提到的是一个“排列组合”问题，量子计算机无法解决！

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