深度神经网络原理 深度学习和普通的机器学习有什么区别?
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。
是否存在通用的神经网络模型,可以处理图像,语音以及NLP?
对于目前的深度学习模型,虽然深度学习的目标之一是设计能够处理各种任务的算法,但是深度学习的应用还需要一定的专业化,目前还没有通用的神经网络处理模型。然而,每一种模式也在相互学习、相互融合、共同提高。例如,一些创新可以同时改进卷积神经网络和递归神经网络,如批量标准化和关注度。一般模型需要在将来提出。
图像和视频处理,计算机视觉,最流行的是CNN,卷积神经网络,它的变形和发展,CNN适合处理空间数据,广泛应用于计算机视觉领域。例如,alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特点。将上述模型应用于图像分类识别中。在图像分割、目标检测等方面,提出了更有针对性的模型,并得到了广泛的应用。
语音处理,2012年之前,最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的结合。目前最流行的是深度学习RNN递归神经网络,其长、短期记忆网络LSTM、Gru、双向RNN、层次RNN等。
除了传统的自然语言处理方法外,目前的自然语言处理深度学习模型也经历了几个发展阶段,如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于变压器的模型等。不同的任务场景有不同的模型和策略来解决一些问题。
深度学习的预测模型有哪些?
深度学习模型很常见:卷积神经网络CNN、堆叠式自动编码器SAE、递归神经网络DNN、生成对抗网络Gan、深度信念网络DBN、深度神经网络DNN、深度强化学习DRL以及模型的许多变体。
深度学习中没有预测模型,只是那些模型是一个预测问题。GDP预测是一个连续的问题。我觉得CNN、DBN和DNN不合适。如果数据量有限,参考互联网金融,我觉得迁移学习深度学习模式是一个不错的选择。个人观点,仅供参考,更多官方账号可关注个人微信公众号“深度学习与NLP”。
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