机器学习和深度学习的关系 事实上,很多PGM也可从神经网络的方面来解释。尤其是VAE,它可看做二类的混合模型。 当PGM的层太多时,学习和推断都很难。因此,Deep learning往往偏向于指代Deep neural network。 从感知机到深度学习 目前所说的深度学习实际上多指2006年开始的一系列模型。 深度学习大火的原因: 逐渐增加的数据量 并行计算、分布式系统的发展 硬件GPU等的发展 最重要的是,其效果好,优于之前大火的SVM 虽然目前深度学习的理论稍滞后,但其效果好呀~ 未来说比对,SVM,PGM等会被引入到深度学习中呢? 褚骏逸 原创文章 29获赞 12访问量 2万+ 关注 私信
事实上,很多PGM也可从神经网络的方面来解释。尤其是VAE,它可看做二类的混合模型。 当PGM的层太多时,学习和推断都很难。因此,Deep learning往往偏向于指代Deep neural network。
目前所说的深度学习实际上多指2006年开始的一系列模型。 深度学习大火的原因:
虽然目前深度学习的理论稍滞后,但其效果好呀~ 未来说比对,SVM,PGM等会被引入到深度学习中呢?
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