神經網絡的變遷:從簡單到深度學習

每個神經網絡都有參數(shù)，包括與神經元之間的每個連接相關聯(lián)的權重和偏差。與深度學習系統(tǒng)相比，簡單神經網絡中的參數(shù)數(shù)量相對較少。因此，簡單神經網絡較為簡單化，計算要求也較低。

相比之下，深度學習算法比簡單神經網絡更加復雜，因為它們涉及更多的節(jié)點層。例如，深度神經網絡可以有選擇地遺忘或保留信息，這使得它們非常適合處理長期的數(shù)據(jù)依賴關系。

一些深度學習網絡也使用自動編碼器。自動編碼器帶有一層解碼器神經元，用于檢測異常、壓縮數(shù)據(jù)以及幫助進行生成式建模。因此，大多數(shù)深度神經網絡的參數(shù)數(shù)量非常多，而且計算要求相當高。

總的來說，簡單神經網絡和深度學習網絡在參數(shù)規(guī)模、計算復雜度以及數(shù)據(jù)建模能力等方面存在較大差異。這反映了深度學習技術相較于傳統(tǒng)機器學習方法的進步與創(chuàng)新。

轉自：互聯(lián)網