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深度學(xué)習(xí)如何改進（三）
2019-02-20
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很多人認(rèn)為人工智能是一個新興的技術(shù)，其實并不是這樣的，人工智能從被提出到現(xiàn)在有了幾十年的時間，足以發(fā)現(xiàn)人工智能的歷史悠久。而人工智能中有一個十分重要的內(nèi)容，那就是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展下也經(jīng)歷了很大的改進，我們在這篇文章中給大家介紹一下這些關(guān)于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。


深度學(xué)習(xí)中有很多東西是進行全連接網(wǎng)絡(luò)的，很多人對于全連接網(wǎng)絡(luò)的好處不是十分清楚的，全連接網(wǎng)絡(luò)的好處是，最大程度讓整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點不會漏掉。但是深度學(xué)習(xí)要處理的是萬級以上的海量數(shù)據(jù)，要對海量數(shù)據(jù)進行全連接處理，是一種非常重的模式，訓(xùn)練過程中，收斂速度會很慢。而和卷積網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)相比較而言，就是比較輕的模式，可以在訓(xùn)練中，較少更新權(quán)重、明顯快于全連接網(wǎng)絡(luò)地完成收斂。


卷積網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)過程除了一般處理方式，也就是將所有卷積的數(shù)據(jù)匯總，還有池化層處理的方式。池化層處理，主要分為兩種路徑，一種是取最大值，一種是取平均值。無論是哪種路徑，目的都在于對數(shù)據(jù)進行又一次特征提取，減少下一層的數(shù)據(jù)處理量，同時獲得相對抽象、模糊的信息，提高泛化性，這些內(nèi)容的目標(biāo)是找到所有人的共性。當(dāng)然，上面提到的池化層會對信息進行模糊化處理，算是一種有損壓縮。與之對應(yīng)的，是整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在卷積核對輸入向量進行特征提取的過程，這種過程就是將高維向量映射成低維向量，其實也是一種有損壓縮。


到這里，我們可以明白卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決什么的問題了。卷積網(wǎng)絡(luò)處理神經(jīng)元通過權(quán)值共享加快訓(xùn)練過程中的收斂速度，現(xiàn)在我們可以發(fā)現(xiàn)，卷積網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)可以解決的另一個問題：減少噪聲、訛誤對分類的影響。

在這篇文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于卷積網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)的知識，這些內(nèi)容都是能夠幫助大家更好地理解深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。卷積網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)的方式其實也是十分明確的，同樣也是很簡潔的，這些就能夠減小差錯，得到一個更加準(zhǔn)確的結(jié)果。希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解深度學(xué)習(xí)的知識。

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