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首頁精彩閱讀深度學習算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之間的關(guān)系！
深度學習算法：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)絡可能具有10層以上的隱藏層。它的拓撲可能很簡單，也可能很復雜。網(wǎng)絡中的層越多，它可以識別的特征就越多。不幸的是，網(wǎng)絡中的層越多，計算所需的時間就越長，并且訓練起來就越困難。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）通常用于機器視覺。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通常使用卷積，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)進行分類，或使用歐幾里得損失函數(shù)進行回歸，計算網(wǎng)絡訓練如何懲罰預測標簽與真實標簽之間的偏差。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（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)絡和基于注意力的神經(jīng)網(wǎng)絡。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡中，信息從輸入經(jīng)過隱藏層流到輸出。這將網(wǎng)絡限制為一次只能處理一個狀態(tài)。

在遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡中，信息通過一個循環(huán)循環(huán)，這使網(wǎng)絡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)絡的隨機決策森林（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，并輸出各個樹預測的統(tǒng)計平均值（分類模式或回歸均值）。RDF的隨機方面是對單個樹使用引導聚合（也稱為裝袋），并為樹獲取特征的隨機子集。

XGBoost（極限梯度增強）也不是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡，它是一種可擴展的，端到端的樹增強系統(tǒng)，已針對許多機器學習挑戰(zhàn)產(chǎn)生了最先進的結(jié)果。經(jīng)常提到裝袋和提振。區(qū)別在于，梯度樹增強不是生成隨機樹的集合，而是從單個決策樹或回歸樹開始，對其進行優(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的深度學習框架是TensorFlow，Keras，PyTorch和MXNet。Deeplearning4j是最好的Java深度學習框架之一。ONNX和TensorRT是深度學習模型的運行時。



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

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