Question

深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是

Answer 1

深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是增加模型训练的层次。

1、深度学习的相关概念。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。

此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

2、人工神经网络的相关概念。

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种受到人脑神经元网络结构启发的计算模型。它由多个人工神经元（节点）组成，并通过连接权重来模拟神经元之间的信息传递。

人工神经网络通常分为多个层次，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层在输入数据和最终输出之间进行信息处理和特征提取，输出层对最终的结果进行预测或分类。

人工神经网络的应用：

1、图像识别和计算机视觉。

人工神经网络在图像分类、目标检测、人脸识别等计算机视觉任务中表现出色。例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像识别和图像分割领域广泛应用。

2、语音识别和自然语言处理。

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等神经网络模型在语音识别和自然语言处理任务中有重要的应用。例如，语音助手和智能聊天机器人的开发就使用了这些技术。

3、数据挖掘和预测分析。

人工神经网络在数据挖掘和预测分析中起到重要作用。它们可以用于预测销售趋势、股票价格、疾病诊断等。例如，循环神经网络被用于时间序列数据的预测分析任务。