Google首席科学家谈Google是怎么做深度学习的( 四 )
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深度学习能应用到很多领域原因是那些通用模块:语音 , 文字 , 搜索词 , 图片 , 视频 , 标签 , 实体 , 短语 , 音频特性 。 输入一类信息 , 决定你想要的输出 , 收集训练数据作为你想要计算的潜在函数 , 然后就放手不管了 。
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模型很赞的原因是因为灌了很多原始形式的数据 。 你不需要教工程师很多特征点 , 模型的力量在于从观察一些例子就能自动识别数据中的有用信息 。
深度神经网络是什么?
神经网络就是一些从数据提炼的复杂函数 。 从一个空间输入在转化为另一个空间的输出 。 这里的函数不是像平方 , 而是真正复杂的函数 。 当你给出一些原始像素 , 比如猫 , 而输出就是对象的类别 。
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