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
- 中国电子元器件领域自动化红利显现(2016-04-07)
- 智慧城市对信息技术及基础设施的政策支持仍有红利释放空间(2016-07-12)
- 视窗防护屏主要进口国（地区）的有关进口政策(2014-12-10)
- 浪潮信息：国产X86服务器不高端Unix服务器癿领导者(2016-09-21)
- 制造业信息化、智能化发展情况(2016-03-04)
- 我国综合接入技术服务成长迅速(2014-06-03)
- 公共安全领域的安防管理软件市场规模(2014-06-07)
- 国内AFC行业竞争格局和市场化程度(2014-12-30)
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》》
