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多层感知机和神经网络的区别 深度学习和普通的机器学习有什么区别?

浏览量:1510 时间:2021-03-14 04:18:14 作者:admin

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。

多层感知器,为什么能实现非线性?

由于增加了激活函数,如果激活函数是非线性的,则可以实现非线性。这个原则很简单。你可以试着用非线性函数来设置一个线性函数来运算,结果一定是非线性的。

然而,多层感知器网络不一定具有激活函数,并且激活函数不一定是非线性的。该方法可人为设定,仅利用非线性激活函数加随机权初值,是理论和实践验证的最佳方法。

多层感知器和bp神经网络解决异或问题有什么不同?

BP神经网络是指用“BP算法”训练的“多层感知器模型”。多层感知器(MLP)是一种前馈人工神经网络模型,它将多个输入数据集映射为一个输出数据集,可以解决任何线性不可分问题。不要把算法和网络混为一谈。

多层感知机和神经网络的区别 多层感知器神经网络实例 多层感知机和神经网络

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