神經網絡模型設計和理論

現狀：單一場景、 大量數據、大量算力 大數據+大算力在現階段起到的作用： 1.更深更復雜的模型提升效果 2.大規模預訓練技術和基於向量的表示學習獲得廣泛應用 2.自動化模型設計成爲可能（谷歌5年前提出，AutoML） 一、人工設計模型和預訓練大模型 人工設計非線性特徵➡️機器自動學習特徵（淺層神經網絡） 兩層神經網絡：只要隱藏層足夠深 深度模型的優勢：用更少的神經元更高效地表示覆雜函數，神經元可以

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