機器學習入門|神經網絡（一）

傳統的機器學習模型過於依賴數據的特徵，可解釋性強，我們可以通過模型訓練結果的權重直觀地看到哪個事物特徵發揮了多少程度的作用。可是 並不是所有樣本都有顯示的可描述特徵。比如一張圖片、一段語音或者一些特殊事物。 有些事物通過顯式特徵的方式不容易分辨。採集兩個人A，B的錄音信息，A說「狗狗」和「豆豆」，B說「寵物犬」。因爲每個人都有自己的口音特徵，所以對於傳統的機器學習模型來說，A的「狗狗」和「豆豆」表

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