【深度学习概念区分】Normalization vs. Regularization
深度学习中的Normalization与Regularization对比详解：
在深度学习中，正则化（Regularization）和归一化（Normalization）是两种重要的技术，它们各有其目标和应用场景。
正则化，其核心目标是通过在损失函数中加入模型复杂度的控制项，防止过拟合。它遵循结构风险最小化（SRM）理论，即在最小化经验风险的同时，减少模型的复杂度。L1和L2范数是常用的正则化手段，L1倾向于产生稀疏解，即选择少量特征，而L2则倾向于平滑权重，保持所有特征的非零贡献。ElasticNet结合了两者优势，对多重相关特征处理更优。
归一化则主要用于数据预处理，主要目的是提高模型训练速度和可能的精度。它通过对数据进行标准化，使得数据在同一尺度上，有利于梯度下降法的收敛。例如，在Spark ML和scikit-learn中，都有相应的归一化方法，如Lp norm（p=1或2）和Normalizer类。
总的来说，正则化是用于模型选择和防止过拟合的手段，归一化则是优化模型训练过程和提高数据表示的一致性。两者在深度学习中并行存在，各有其独特作用。
深度学习的基础概念
他们是稀疏的：1%的神经元是同时活动的。给定大量的神经元，仍然有一个非常高效地(指数级高效)表示。认知过程逐层进行，逐步抽象人类层次化地组织思想和概念；人类首先学习简单的概念，然后用他们去表示更抽象的；工程师将任务分解成多个抽象层次去处理；...
数学深度学习的定义和意义
数学深度学习是指在教师引领下，学生围绕着具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的数学学习过程。数学深度学习的意义在于：促进学生的整体发展。提升学生的核心素养。帮助学生学会学习，并真正成为学习的主人。深度学习是师生共同成长的过程，开展小学数学学科的深度学习的意义在于：...
深度学习与神经网络有什么区别
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别...
4.列算法,哪项不属于深度学习模型?
深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。2、释义 深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成...
“深度学习”和“多层神经网络”的区别
作者：杨延生 来源：知乎 "深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了“局部感受野”和“权植共享”的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种...
深度学习相关概念:交叉熵损失
即使类别之间的差距微小，也要求输出概率分布更加集中。在实际训练中，交叉熵损失促使模型不仅要求正确分类，还要求预测结果的置信度高，这有时会导致损失函数在精度提升时保持稳定。总的来说，交叉熵损失是深度学习中关键的概念，它通过优化模型输出的分布来提升分类任务的性能。
什么是深度学习与机器视觉
深度学习运用了这分层次抽象的思想,更高层次的概念从低层次的概念学习得到。这一分层结构常常使用贪婪算法逐层构建而成,并从中选取有助于机器学习的更有效的特征[1].不少深度学习算法都以无监督学习的形式出现,因而这些算法能被应用于其他算法无法企及的无标签数据,这一类数据比有标签数据更丰富,也更容易获得。这...
深度学习用cpu训练和用gpu训练有什么区别?
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一...
深度学习属于什么主义
深度学习属于连接主义，深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑...
人工智能,大数据与深度学习之间的关系和差异
没错，这三项技术都为AlphaGo的胜利立下了汗马功劳，然而它们并不是一回事。人工智能和机器学习的同时出现，机器学习和深度学习的交替使用...使大部分读者雾里看花，这些概念究竟有何区别，我们可以通过下面一个关系图来进行区分。图一：人工智能、机器学习、深度学习的关系 人工智能包括了机器学习和深度学...
答帝复方： 普通的神经网络,输入的数据对应一组组的特征值,经过学习,完成分类拟合或预测;深度学习的作用,在于确定给神经网络输入什么特征的值,即用机器完成特征提取,而不需要用其他的方式来人工确定特征,提取特征.
香格里拉县13731807234： “深度学习”和“多层神经网络”的区别 - ？
答帝复方： 深度学习”和“多层神经网络”的区别 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 多层神经...
香格里拉县13731807234： 深度学习有哪些优点和缺点 - ？
答帝复方： 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...
香格里拉县13731807234： 如何正确理解深度学习的概念 - ？
答帝复方： 深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型.在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种识别便可以理解为语音识别.而类比来理解,如果说将机器学习算法类比为排序算法,那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种(例如冒泡排序),这种算法在某些应用场景中,会具有一定的优势.
香格里拉县13731807234： AI,机器学习和深度学习之间的区别是什么 - ？
答帝复方： 1. 深度学习与AI.本质上来讲,人工智能相比深度学习是更宽泛的概念.人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能,实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI,奥创那种才是强AI(甚至是boss级的).而深度学习,是AI中的一种...
香格里拉县13731807234： 科技术语有哪些?？
答帝复方： 科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等.科技术语有很多,指的是科技类的术语,属于专业术...
香格里拉县13731807234： 深度学习的“深度”有什么意义 - ？
答帝复方： 到底什么是深度学习? 它是涵盖了建立和训练神经网络的特殊方法的一个术语.神经网络最早在上世纪五十年代被提出,就像核聚变一样,他们曾是很有前途但很不可思议的实验室想法,迟迟未能在实际中应用.我会在稍后章节详细介绍神经网...
香格里拉县13731807234： 神经网络(深度学习)的几个基础概念 - ？
答帝复方： 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种.传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层.其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适.而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的.具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级.输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说,原来多层神经网络做的步骤是:特征映射到值.特征是人工挑选.深度学习做的步骤是 信号->特征->值. 特征是由网络自己选择.
香格里拉县13731807234： 数据挖掘,机器学习,深度学习这些概念有区别吗 - ？
答帝复方： 数据挖掘,机器学习,自然语言处理三者的关系:1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同,彼此之间既有联系和互相运用,也有各自不同的领域和应用.2、数据挖掘是一门交叉性很强的学科,可以用到机器学习算法...
香格里拉县13731807234： 在图像问题中所说的深度学习是指什么 - ？
答帝复方： 深度学习在物体识别上的另一个重要突破是人脸识别.人脸识别的最大挑战是如何区分由于光线、姿态和表情等因素引起的类内变化和由于身份不同产生的类间变化.这两种变化的分布是非线性的,且极为复杂,传统的线性模型无法将它们有效区分开.深度学习的目的是通过多层的非线性变换得到新的特征表示.这些新特征须尽可能多地去掉类内变化,而保留类间变化.
