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機器學習-CNN卷積神經網絡整理
時間 2019-12-14
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【前言】算法 爲了理解做爲機器學習(ML)分支的深度學習(DL),看了不少資料,一直試圖找出二者之間比較本質的區別,目前的理解是,機器學習中很重要的步驟是對數據集的「特徵提取」,數據集必須足夠多,並含有具備「辨識度」的信息;而深度學習中,是從給定的數據集中提取高層次的特徵,並將傳統的神經網絡進行參數化。若是說機器學習的輸入是「圖像的特徵」,那深度學習的輸入是「圖像的所有像素」,從雜亂的數據中自動
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