深度学习与传统神经网络算法的主要区别
相关报告
- 数据更新中...
深度学习相比较于传统的神经网络算法,两者由于所处时代不一样,所能利用的数据资源以及计算资源也存在巨大的差距。但除此以外在算法层面两者之间同样存在明显的区别:
①、层数更多、更复杂;
②、允许未标注数据的存在,能通过学习过程自动提取样本数据的隐藏特征;
③、对于初始权值不再使用随机的方式分配,而是以逐层训练的方式获得。
①、层数更多、更复杂;
②、允许未标注数据的存在,能通过学习过程自动提取样本数据的隐藏特征;
③、对于初始权值不再使用随机的方式分配,而是以逐层训练的方式获得。
深度学习与传统神经网络算法区别

本文地址:http://www.zwzyzx.com/show-269-224868-1.html
上一篇:深度学习基本原理介绍
相关资讯
- 受众对新媒体信息传播服务的认知和接受程度提高(2015-06-03)
- 新闻网站新闻信息类业务的运作模式、业务流程、新闻内容及范围(2015-08-11)
- MEMS压力传感器简介(2016-09-30)
- 国内PCB行业周期性、区域性及季节性特征(2014-12-23)
- 国内医疗卫生信息化行业标准化进程加速(2014-08-05)
- 广播电视发射设备行业技术水平及发展趋势(2014-06-17)
- 通信网络管理服务行业资金投入大(2014-06-30)
- 语言理解:人机交互需求倒逼技术升级,商业应用不断涌现(2016-08-11)
合作媒体
最新报告
定制出版
热门报告
免责声明
中为咨询所引述的资料是用于行业市场研究以及讨论和交流,并注明出处,部分内容是由相关机构提供。若有异议请及时联系本公司,我们将立即依据相关法律对文章进行删除或作相应处理。查看详细》》