Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)
2017-05-29 微天使 Deep Learning(深度学习)学
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)
好了,到了这一步,终于可以聊到Deep learning了。上面我们聊到为什么会有Deep learning(让机器自动学习良好的特征,而免去人工选取过程。还有参考人的分层视觉处理系统),我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达。那么多少层才合适呢?用什么架构来建模呢?怎么进行非监督训练呢? 五、Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息,大部分处理会丢失信息。当然了,如果丢掉的是没用的信息那多好啊),保持了不变,这意味着输入I经过
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学习。
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#ARNI#
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好好努力学习
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学习了谢谢分享。
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非常好,非常实用
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学习了很有用
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