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深度學(xué)習(xí)算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之間的關(guān)系！
2020-05-27
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用于實際問題的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能具有10層以上的隱藏層。它的拓?fù)淇赡芎芎唵?，也可能很?fù)雜。網(wǎng)絡(luò)中的層越多，它可以識別的特征就越多。不幸的是，網(wǎng)絡(luò)中的層越多，計算所需的時間就越長，并且訓(xùn)練起來就越困難。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通常用于機(jī)器視覺。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常使用卷積，池化，ReLU，完全連接和丟失層來模擬視覺皮層。卷積層基本上采用許多小的重疊區(qū)域的積分。池化層執(zhí)行非線性下采樣的形式。ReLU層應(yīng)用非飽和激活函數(shù)f（x）= max（0，x）。在完全連接的層中，神經(jīng)元與上一層中的所有激活都具有連接。損失層使用Softmax或交叉熵損失函數(shù)進(jìn)行分類，或使用歐幾里得損失函數(shù)進(jìn)行回歸，計算網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練如何懲罰預(yù)測標(biāo)簽與真實標(biāo)簽之間的偏差。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）通常用于自然語言處理（NLP）和其他序列處理，還有長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)和基于注意力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信息從輸入經(jīng)過隱藏層流到輸出。這將網(wǎng)絡(luò)限制為一次只能處理一個狀態(tài)。

在遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信息通過一個循環(huán)循環(huán)，這使網(wǎng)絡(luò)可以記住最近的先前輸出。這樣可以分析序列和時間序列。RNN有兩個常見的問題：爆炸梯度（通過固定梯度很容易固定）和消失梯度（不太容易固定）。

在LSTM中，在兩種情況下，網(wǎng)絡(luò)都可以通過更改權(quán)重來忘記（控制）先前的信息并記住這些信息。這有效地為LSTM提供了長期和短期記憶，并解決了梯度消失的問題。LSTM可以處理數(shù)百個過去輸入的序列。

注意模塊是將權(quán)重應(yīng)用于輸入向量的通用門。分層的神經(jīng)注意編碼器使用多層注意模塊來處理成千上萬的過去輸入。

不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)決策森林（RDF）對于一系列分類和回歸問題很有用。RDF由多層構(gòu)成，但不是神經(jīng)元，而是由決策樹構(gòu)建，并輸出各個樹預(yù)測的統(tǒng)計平均值（分類模式或回歸均值）。RDF的隨機(jī)方面是對單個樹使用引導(dǎo)聚合（也稱為裝袋），并為樹獲取特征的隨機(jī)子集。

XGBoost（極限梯度增強(qiáng)）也不是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是一種可擴(kuò)展的，端到端的樹增強(qiáng)系統(tǒng)，已針對許多機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)產(chǎn)生了最先進(jìn)的結(jié)果。經(jīng)常提到裝袋和提振。區(qū)別在于，梯度樹增強(qiáng)不是生成隨機(jī)樹的集合，而是從單個決策樹或回歸樹開始，對其進(jìn)行優(yōu)化，然后從第一棵樹的殘差構(gòu)建下一棵樹。

一些最好的Python的深度學(xué)習(xí)框架是TensorFlow，Keras，PyTorch和MXNet。Deeplearning4j是最好的Java深度學(xué)習(xí)框架之一。ONNX和TensorRT是深度學(xué)習(xí)模型的運(yùn)行時。



原文鏈接：https://www.infoworld.com/article/3512245/deep-learning-vs-machine-learning-understand-the-differences.html

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