英文:Emil Wallner,编译:伯乐在线 - MentosZ
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从代码中追溯深度学习的历史
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原文来自:thinkbigdata
译文来自:伯乐在线
最近,深度学习成为一个流行语。有分析人士称,它会吞噬掉目前已知的其他机器学习(ML)方法。其他人则将深度学习的市场形容为一个金矿,称该技 术有望取代整个行业和应用的大量人力干预。在本文,我试着简化深度学习的概念,并对其未来在 ML 生态系统的发展做了一些观察。[......]
作者:刘树杰 董力 张家俊等
深度学习简介
深度学习是近年来机器学习领域发展最为迅速的领域。严格来说,深度学习并不是一种全新的机器学习方法,而是基于深层神经网络 (Deep Neural Network, DNN)的学习方法的别称。这里的深层神经网络和传统的多层神经网络描述的几乎是完全相同的概念。深度学习之所以在沉寂多年之后重新得到学术界的高度关注,是因为其在一系列人工智能的重要任务中所取得的突破性成果。例如,在机器学习标志性的基准测试手写体识别任务中,深度学习可以将错误率从1.4%(SVM模型)降低到0.39%;在语音识别领域,深度学习历史性地将错误率从27.4%降低到18.5%。[......]