机器学习与深度学习的发展及应用
机器学习与深度学习的关系
机器学习与深度学习的关系机器学习和深度学习是人工智能领域中最为热门和广泛应用的两个分支。
机器学习是一种通过计算机学习数据模式和规律的方法，而深度学习则是机器学习的一种特定形式，利用人工神经网络模拟人脑的工作原理来进行数据处理和决策。
本文将探讨机器学习与深度学习的关系以及它们在实际应用中的区别和共同点。
一、机器学习与深度学习的定义与理念机器学习是一种让机器通过学习和数据分析来改进算法性能的方法。
它通过从历史数据中发现模式和规律，让计算机能够根据这些规律来判断和处理新的数据。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法，可以通过训练模型来实现预测、分类、聚类等任务。
深度学习是机器学习的一种特殊形式，它利用人工神经网络模拟人脑的结构和工作原理进行数据处理和决策。
深度学习通过多个隐藏层的神经元节点相互连接，逐层抽象提取特征，最终生成能够完成高级任务的模型。
深度学习的最大特点是可以自动进行特征提取，不需要手动选择和提取特征，能够处理更加复杂的数据和任务。
二、机器学习与深度学习的区别和共同点机器学习和深度学习在定义和理念上有一些区别，但它们也有一些共同的特点。
1. 数据需求：机器学习和深度学习都需要大量的数据来进行训练和学习。
机器学习通过分析和学习历史数据来建立模型，而深度学习则需要更多的数据来进行模型训练和参数调整。
2. 特征提取：机器学习需要手动选择和提取特征，而深度学习可以自动进行特征提取。
机器学习的特征工程过程需要人工干预，而深度学习通过多层神经网络自动学习和提取特征，能够更好地处理高维数据和复杂任务。
3. 算法复杂度：深度学习相对于机器学习而言更为复杂。
深度神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，而机器学习的算法相对简单，更易于实现和部署。
4. 应用场景：机器学习广泛应用于自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域，而深度学习则在图像处理、语音识别、自动驾驶等领域表现出更好的性能。
深度学习的应用对数据量和计算资源要求更高。
探索人工智能：机器学习、深度学习及其应用领域
探索人工智能：机器学习、深度学习及其应用领域1. 引言1.1 概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是目前科技领域研究的热点之一，其核心目标是使机器能够模仿或超越人类在某些任务上的智能表现。
在过去几十年里，随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，人工智能得到了长足的发展，并广泛应用于各个行业。
近年来，机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）这两个重要的子领域引发了巨大关注和突破。
1.2 背景机器学习是一种基于数据和统计学方法建立模型、通过算法让计算机自动从数据中学习和改进性能的方法。
相比传统编程手段，机器学习允许计算机根据已有数据进行自主学习和预测，并逐渐优化模型的精度与准确性。
深度学习则是机器学习算法中较为高级且具有代表性的一个分支。
它主要利用神经网络模型来实现对复杂问题的建模与解决。
1.3 目的本文旨在探讨机器学习和深度学习的基本概念、主要算法以及它们在各个应用领域中的实际应用。
通过对自然语言处理、计算机视觉和自动驾驶技术等前沿领域进行案例分析，我们希望能够揭示人工智能技术对于现代社会发展的重要性，并展望其未来的发展趋势。
同时，我们也将讨论影响人工智能发展的因素，以期为相关领域的研究者和从业者提供一定的参考和启示。
以上内容为文章“1. 引言”部分的详细清晰撰写。
2. 机器学习2.1 概念机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它关注如何让计算机系统从数据中自动学习并改善性能。
简而言之，机器学习是指通过算法和统计模型，使计算机具备从数据中提取知识和经验的能力，进而实现对未知数据进行预测和决策。
2.2 主要算法在机器学习中，存在各种不同类型的算法用于解决不同类型的问题。
主要的机器学习算法包括：- 监督学习：该算法使用标记好的训练数据集来进行训练，并根据这些数据集预测新的未标记数据。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。
深度学习与机器学习的异同点及应用区别
深度学习与机器学习的异同点及应用区别深度学习和机器学习是两个在人工智能领域非常重要的概念。
尽管它们在实践中有许多相似之处，但它们在理论和应用上有一些明显的差异。
本文将探讨深度学习与机器学习的异同点以及它们在应用上的区别。
首先，深度学习和机器学习的最大异同点之一是它们的算法结构和工作原理。
机器学习是一种以数据训练模型来进行预测和决策的方法。
它依赖于统计学习算法，通过将输入数据与标签进行训练，来构建一个可以进行预测的模型。
机器学习的核心是基于特征提取和特征选择，以便从数据中找出规律，并在后续的预测中使用这些规律。
然而，深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习分支。
它模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递，通过多个层级的神经网络实现对复杂问题的建模和预测。
深度学习具有更深的网络结构，可以自动从原始数据中学习特征表示，而无需手动进行特征提取。
深度学习的核心是构建神经网络的结构和设计合适的优化算法，以便通过大量的数据进行端到端的训练，并有效地提取和使用数据中的信息。
在应用上，深度学习和机器学习也有一些明显的差别。
机器学习在广泛领域中得到了广泛应用，包括自然语言处理、图像识别、推荐系统等。
通过机器学习，我们可以训练模型来处理结构化和非结构化数据，并进行预测和决策。
机器学习通常用于中小规模数据集，而且相对较易于解释和理解。
另外，机器学习算法对数据的质量和特征工程的要求较高。
与此相比，深度学习在大规模数据集和复杂任务上表现出色。
其应用领域涵盖了语音识别、计算机视觉、自然语言处理等。
通过深度学习，我们可以处理更庞大的数据集，并构建更复杂的模型来理解数据中的隐含模式。
深度学习还可以自动处理原始数据并提取有用的特征，从而减少了人工特征提取的需求。
然而，深度学习的模型结构相对复杂，训练过程需要大量的计算资源和时间。
除了应用区别之外，深度学习和机器学习在算法选择和算法的可解释性方面也有差别。
机器学习算法通常选择使用线性模型、决策树、支持向量机等传统算法。
机器学习与深度学习.
机器学习与深度学习.机器学习与深度学习随着技术的不断发展，机器学习和深度学习已经成为当今最热门和最有前途的领域之一。
它们是人工智能中最重要的组成部分之一，旨在通过利用数据与模型的相互作用来自动化分析和决策的过程。
机器学习是计算机科学中一门重要的技术，它是一种能让计算机从数据中自动学习和提高性能的方法。
简单地说，机器学习是针对某种任务，通过利用训练数据进行自动学习，从而能够自主地解决该任务。
机器学习的主要应用领域包括图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘、信用评分、预测和推荐等。
深度学习是机器学习技术中的一种，主要利用深度神经网络进行数据处理和学习，可以实现从大规模带标注或不带标注的数据中获取复杂的抽象特征，实现自动化提取关键信息的过程。
深度学习技术的应用领域非常广泛，包括图像处理、语音处理、自然语言处理、智能识别、行为分析等。
与传统的信息处理技术相比，机器学习和深度学习的最大区别在于它们的学习方式是自主进行的。
传统的技术需要人工设计特征、选择算法、调整参数等，而机器学习和深度学习算法可以自主地完成这些工作。
这种方式和人类学习的过程类似，机器从大量数据中学习，逐渐提高自身的处理能力和性能。
这种自主学习方式与大数据和云计算技术的普及密切相关，让处理海量数据变得更加容易和高效。
机器学习和深度学习的应用现状机器学习和深度学习已经得到广泛应用，包括以下领域：1、图像识别和处理图像处理一直是机器学习和深度学习的热门应用领域之一。
传统的图像处理方法往往需要大量手工设计特征和算法，而深度学习技术可以自动提取图像的特征，并对相关对象进行检测、分类、分割等操作。
基于深度学习的图像识别技术已经在人脸识别、交通标志识别、车牌识别等领域取得了非常好的成果。
2、自然语言处理自然语言处理是机器学习和深度学习应用领域之一，主要用于自动翻译、文本分类、语音识别、情感分析等。
传统的自然语言处理方法往往需要关注特定的语法和句法规则，而深度学习技术可以自动学习语言的关键特征，并通过不断迭代和调整模型来提高性能。
深度学习技术的发展与应用
深度学习技术的发展与应用随着人工智能技术的快速发展，在过去几年中深度学习技术已成为最热门的话题之一。
深度学习是一种机器学习方法，其目标是让计算机学习并发现数据的特征，从而在未来进行预测。
本文将探讨深度学习技术的发展和应用。
一、深度学习的起源和发展深度学习最早可以追溯到上世纪60年代，当时的科学家们开始使用多层神经网络来模拟人类大脑的工作原理。
但是由于计算机性能的限制以及数据集的不足，深度学习研究一度陷入了瓶颈。
然而随着计算机性能的提高和更加丰富的数据集的出现，深度学习开始重新进入人们的视野。
2006年，Hinton和他的团队发明了一种新型的深度学习算法，称之为“深度信念网络”。
这项成果可以说是深度学习研究的重大突破，为深度学习技术的有效应用奠定了基础。
之后，深度学习在图像识别、语音识别等领域得到了广泛应用。
2012年，AlexNet在Image Net图像识别竞赛中获得了冠军，使得深度学习技术获得了更多的关注。
二、深度学习技术的应用1. 图像识别深度学习在图像识别领域的应用可以说是最为广泛的。
目前，深度学习技术已经可以在图像分类、对象检测甚至人脸识别等方面实现很高的准确率。
通过训练神经网络，人们不需要手动去编写各种规则，网络可以自己学习如何识别图像中的各种不同的元素，从而进行分类和分析。
2. 语音识别语音识别是深度学习技术的另一个应用领域。
人们使用深度学习技术来建立声学模型和语言模型，这些模型可以用于从人类语音输入中提取信息。
当然，这需要庞大的语音数据集以及高质量的语音转录。
3. 自然语言处理在自然语言处理领域，深度学习技术已经被用于文本分类、情感分析等场景中。
深度学习能够自动发现文本中隐藏的规律和特征，从而让机器可以更好地理解语言。
4. 聊天机器人深度学习技术在聊天机器人开发中也得到了广泛的应用。
通过深度学习技术，聊天机器人可以对自然语言的不同形式进行自动识别，并在此基础上进行分析和回答。
一些成熟的聊天机器人，如Microsoft的小冰，就是使用了深度学习技术来进行开发的。
机器学习与深度学习的应用与前景
机器学习与深度学习的应用与前景近年来，机器学习和深度学习作为人工智能的核心技术领域引起了广泛的关注和热议。
随着大数据和计算能力的迅速增长，机器学习和深度学习已经成为实现智能化的关键工具之一，并在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、游戏、金融、医疗等领域中得到广泛的应用。
一、机器学习在计算机视觉领域的应用在计算机视觉领域，机器学习和深度学习已成为图像分析和视觉理解的基础。
例如，基于卷积神经网络的图像分类器已经被广泛应用于自动驾驶、人脸识别、安防和医疗等领域。
同时，传统机器学习算法如SVM、RF、KNN等方法，也在诸如图像分割、目标跟踪、场景理解等方面得到了广泛应用。
二、深度学习在自然语言处理领域的应用在自然语言处理领域，深度学习的应用也是非常广泛的。
例如，Google的语音识别技术使用了深度神经网络，能够实现高质量的语音识别。
此外，基于深度学习的机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等技术也得到了广泛的应用。
三、机器学习在金融领域的应用在金融领域，机器学习和深度学习也有着广泛的应用。
例如，金融风险管理和投资决策等领域，利用机器学习算法可以快速分析大量的金融数据并进行有效处理。
此外，机器学习在欺诈检测、市场预测和交易决策方面也具备了不可替代的作用。
四、深度学习在医疗领域的应用在医疗领域，深度学习的应用也是异常广泛的。
例如，利用深度学习技术可以实现对医学图像的自动识别和诊断，如CT、MRI图像；利用深度学习算法，可以对大量的医疗数据进行挖掘，发现疾病的规律和趋势，有助于疾病的预防和治疗。
五、机器学习和深度学习的发展前景目前，国内外互联网和科技公司都在机器学习和深度学习领域进行了大量的投入，加速了技术的发展和应用。
未来，随着数据量的不断增长和计算能力的不断提升，机器学习和深度学习的应用场景会更加广泛，与人类日常生活息息相关。
然而，随着机器学习和深度学习技术的不断发展，安全问题和隐私保护等问题也逐渐凸显。
机器学习与深度学习
机器学习与深度学习随着科技的不断发展，机器学习与深度学习逐渐成为热门的话题。
它们在各个领域中展现出巨大的潜力和应用价值。
本文将介绍机器学习和深度学习的基本概念、原理以及在实际应用中所取得的成就和未来的发展趋势。
一、机器学习的基本概念和原理机器学习是一种通过分析数据，让计算机从数据中自主学习和改进的方法。
它的主要目标是让计算机具备“学习”的能力，通过从大量数据中提取模式并进行预测和决策。
机器学习的基本原理包括数据准备、选择模型、训练模型和测试模型。
首先，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、数据变换等。
接下来，选择适合问题的机器学习模型，并通过训练数据对模型进行训练，使其能够对未知数据做出预测或分类。
最后，使用测试数据对训练得到的模型进行评估，以确保其有效性和准确性。
二、深度学习的基本概念和原理深度学习是机器学习的一种特殊形式，它采用人工神经网络模型来模拟人脑的工作方式。
深度学习通过多层次的神经网络结构来进行特征提取和模式识别，从而实现对复杂数据的学习和分析。
深度学习的核心是深度神经网络，它由多个具有不同功能的神经网络层次组成。
每一层次的神经网络通过对输入数据进行映射和转换，逐层提取特征，最终实现对输入数据的有效表示和分类。
深度学习依赖于大量的训练数据和强大的计算资源，通过反向传播算法进行模型训练。
三、机器学习与深度学习的应用机器学习和深度学习在各个领域中都有广泛的应用。
在自然语言处理方面，机器学习和深度学习被用于文本分类、情感分析等任务；在图像识别和计算机视觉领域，深度学习技术被应用于图像识别、人脸识别等；在医疗领域，机器学习和深度学习用于疾病诊断、药物研发等。
另外，机器学习和深度学习在金融、交通、农业等领域也有广泛的应用。
它们能够从大量数据中提取有效的信息和模式，帮助我们做出更准确的预测和决策，提高工作效率和生产力。
四、机器学习和深度学习的未来发展趋势随着技术的不断进步，机器学习和深度学习在未来将继续发挥重要作用。
机器学习与深度学习的应用与探索
机器学习与深度学习的应用与探索机器学习和深度学习是现代计算机科学领域中的热门话题。
它们的应用范围广泛，可以用于图像识别、自然语言处理、计算机视觉等领域。
本文将深入探讨机器学习和深度学习的应用，并提供一些它们的相关资源和学习材料。
一、机器学习的应用机器学习指的是一种可以使计算机系统自动学习和适应的技术。
在过去的几年中，机器学习在各种领域中的应用已经得到了越来越多的关注和发展。
下面是一些机器学习的应用案例。
1. 智能家居智能家居是人类社会向智能化迈进的一个重要标志。
智能家居系统是一个通用的家庭控制中心，它可以通过各种传感器来自动控制温度、照明、安全等功能。
2. 自然语言处理自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，它的目的是让计算机理解和处理自然语言。
自然语言处理可以用于构建聊天机器人、语音识别、自动翻译等。
3. 图像识别图像识别是机器学习应用的另一种方式。
它能够识别图像中的对象、场景和图案等，有效地支持自动分类和智能推理的应用。
二、深度学习的应用深度学习是机器学习的一个重要分支，用于构建深度神经网络模型，这些模型可以自动学习来执行复杂的任务。
深度学习广泛应用于视频和图像分析、自然语言处理和语音识别等：1. 用于智能驾驶系统深度学习在智能驾驶系统中的应用日益广泛。
它可以帮助汽车识别出其他车辆、行人和障碍物，并提供智能导航和自动驾驶功能。
2. 用户推荐深度学习也可以用于用户推荐系统。
通过分析用户的历史记录和个人喜好，深度学习可以为用户推荐最相关的商品和服务。
3. 语音识别深度学习也可以应用于语音识别。
通过分析大量的语音数据，深度学习可以创建高度准确的语音识别模型。
三、机器学习和深度学习资源机器学习和深度学习是现代计算机科学领域中的重要学科。
以下是一些有益的资源，可以帮助你更深入地学习它们：1. KaggleKaggle是一个为机器学习、数据科学和计算机视觉专业人士提供的一个机会，让他们分享他们的算法，建立自己的模型，并在竞赛中得到高分。
机器学习算法与深度学习技术的应用
机器学习算法与深度学习技术的应用在现代科技的快速发展之下，机器学习和深度学习技术已经渗透到了各行各业，成为了很多领域必不可少的一部分。
机器学习算法作为数据分析和智能预测的一种工具，已经被广泛应用于人工智能、金融、医疗、教育等各个领域中。
本文将分别介绍机器学习算法和深度学习技术的应用及其优缺点，同时对其未来的发展趋势作出展望。
一、机器学习算法的应用机器学习算法是基于数据挖掘和统计学习的一种算法，其主要用于数据的分类、聚类、回归分析和异常检测等问题。
它在各行各业中都起到了重要的作用，如下所示：1. 金融领域机器学习在金融领域中的应用越来越广泛，可以用于建立风险控制模型、推荐投资组合、信用评估等问题。
通过建立各种有效的模型，可以有效地帮助投资者和金融机构提高收益，降低风险。
2. 医疗领域机器学习在医疗领域中的应用也很广泛，例如肿瘤预测、疾病诊断、药物开发等。
通过运用这种技术，医生可以更准确地对患者的病情进行诊断和治疗，提高医疗质量。
3. 教育领域机器学习在教育领域中也有很多应用，例如学生行为分析、教育资源优化分配等。
通过运用这种技术，教育工作者可以更好地帮助学生提高学习成绩，增强学生的自信心和学术能力。
二、机器学习算法的优缺点1. 优点机器学习算法能够从大量数据中自动获取模式并进行有效预测，可以更准确地处理复杂问题。
另外，机器学习算法无需人类干预，可以自行学习和进化，能够提高效率和准确性。
2. 缺点机器学习算法需要大量标记好的数据作为预测的基础，而这些数据往往需要人工标注。
同时，机器学习算法过于依赖数据，可能导致数据偏差问题。
三、深度学习技术的应用深度学习技术是一种基于多层神经网络的机器学习技术，可以用于图像和音频识别、自然语言处理、游戏和汽车驾驶等问题。
其应用领域如下：1. 图像和音频识别深度学习技术可以通过多层神经网络对图像和音频进行分析和识别，例如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。
通过这种技术，我们可以更快地处理海量的图像和音频数据，从中获取有价值的信息。
人工智能中的机器学习与深度学习
人工智能中的机器学习与深度学习随着科技的不断发展，人工智能（AI）已经逐渐成为现实，影响着人们的生活和工作方式。
其中，机器学习和深度学习作为AI领域的两个重要分支，发挥着至关重要的作用。
本文将探讨机器学习和深度学习在人工智能中的应用，以及它们之间的关系。
一、机器学习的定义和原理机器学习是一种通过让计算机从历史数据中学习，从而实现无需显式编程的自动学习方法。
其核心原理是通过算法的迭代和优化，让计算机从大量数据中自动发现规律并作出预测或决策。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。
监督学习是最常见的机器学习方法之一，它通过给计算机提供带有标签的训练数据，让计算机学习出输入和输出之间的映射关系。
这种方法可以应用于分类、回归等问题。
无监督学习则是不提供标签的训练数据，让计算机自主发现数据中的模式和结构。
强化学习则是通过给计算机设置奖励机制，让其通过与环境的交互来学习最优策略。
二、机器学习的应用机器学习在人工智能领域有广泛的应用。
在图像识别中，机器学习可以通过训练模型来自动识别图像中的物体和特征。
在自然语言处理方面，机器学习可以用于机器翻译、语义分析等任务。
在推荐系统中，机器学习可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的商品或内容。
除了以上应用外，机器学习还被广泛用于金融风控、医疗诊断、智能交通等领域。
通过机器学习，人工智能可以更好地理解和应对复杂的现实问题，提高效率和准确性。
三、深度学习的定义和原理深度学习是机器学习的一种特殊形式，其核心是构建和训练深层神经网络模型。
与传统的机器学习模型相比，深度学习模型具有更强的表达能力和泛化能力。
深度学习模型通常由多个层次的神经元组成，每一层都有许多神经元，通过层与层之间的连接和参数调整，可以实现对复杂数据的自动特征提取和学习。
四、深度学习的应用深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
在图像处理方面，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）进行图像分类、目标检测和图像生成等任务。
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二 机器学习常见算法应用
１ ． 分类
（ １ ）决 策树 算法 （ Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｒ ｅ ｅ ， ＤＴ ） Ｄ Ｔ 算 法 可用 于 文 章分 类 工 作 ，将 关 键 句子 分 为 不 同类 别 ； 也 可 以用 于人 脸识 别 ，对 人 的面部 特征 分 类 ，例 如 鼻梁 高低 ，获 取 特 征数 据后 ，与数 据库 内数 据匹 配 ，进而 识别 。 （ ２ ）人 工神 经 网络 （ Ａ ｒ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ ｌ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ． Ａ Ｎ Ｎ） 网易 公 司 为 了 过滤 互联 网上 的广 告 、 谣 言 、暴 恐 等 不 健 康 内 容 ，利用 Ａ Ｎ Ｎ研 发 了反 垃圾 系统 ，过 滤不 良信 息 。 （ ３ ）支 持 向量机 （ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｔ ｒ Ｖｅ ｃ ｔ ｏ ｒ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ Ｓ ＶＭ） Ｓ Ｖ Ｍ可 以快 速 处理大 量 的数据 ，用于 生物 学分 类 问题 ，例 如 人 类等 高等 真 核生 物基 因剪接 位 点识别 问题 ；也可 以通 过构 造 一系 列 超 平 面 ，将大 规模 的 图片进 行分 类 。 （ ４ ）朴 素 贝叶斯（ Ｎａ ｉ ｖ ｅ Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ Ｎ Ｂ １ ＮＢ 对 大 量 的数 据 的 分类 效 率 稳 定 ，常 用 于 医院 给病 人 分 类 的 系统 ，也 用于 新 闻网 站的 新 闻分类 。 ２ ． 预测 类 （ １ ）ｋ － 近￣ ｇ （ ＫＮ Ｎ１ Ｋ Ｎ Ｎ算 法常 用于 手 写数字 识别 领域 ，准 确 率非 常高 。处理 数 据 时 ，先将 训练 数 据用 矩阵 储存 ，之后 再转 化为 向 量 。然后 将测 试 数 据 输 入模 型 ，输 出所 写数 字 。 （ ２ ）逻 辑 回归（ Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｒｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ， Ｌ Ｒ１ 银行在进 行信用评估时 常使用Ｌ Ｒ 算法，例如在 客户填写信 息表 ， 银 行从表 和第三 方信息源 处获得 客户 的信 用信 息，并将此 数据作 为输 入 ，信用值 作为输 出，经过Ｌ Ｒ 计算确认 该客户 的信用 等级 。医学 方面 也时常用到Ｌ Ｒ ，根据 病人的危险 因素 ，预 测病人的发病概率 。
（ ３ ）ＧＢＤＴ
‘
珊
图１ ＲＮ Ｎ展 开 图 及 Ｌ Ｓ Ｔ Ｍ结 构 对 比
通过 梯度 来 更新 ，公 式其 中表 示学 习率 ，用 于修 正权 值 的变 化 幅度 。 但 单层 神经 网络 有局 限 ，它不 可 以处 理非 线性 可分 的 问题 ，而 且 如果增 加层 数 ，则 计算 量会 迅速 增 大。后 来两 层神 经 网络被 提 出 用 于解 决 非 线 性可 分 问题 ，为 减 少计 算 量 ， 有人 提 出Ｂ Ｐ 算 法 。其 中Ｂ Ｐ 算 法是 一 种 由后 向前 计算 梯 度 、 更新 权 值 的机 制 ，它 基 于 高 等数 学 中的链 式法 则 。 深 度神 经 网络 （ Ｄ ＮＮ）是指 具有两 层 以上 的神经 网络 ，它 可 以通 过 增加层 数 或者 增加 每层 的单 元数 ，来 存储 更 多 的参数 ，从 而 构建 更精 密 的模型 。 它 的训练 是基 于 贪心 算法 的逐 层训 练 ，也就 是训 练好 上 一 一 层 之 后再 增加 下 一个层 ，把上 一层 的输 入作 为 下一层 的输 出。通 过梯 度 下 降方法 来更 新权 值 。 １ ． 循环 神经 网络 （ Ｒ Ｎ Ｎ） 但Ｄ Ｎ Ｎ会随着层 数的增加而记忆 退化 ，也就 是出现梯度 消失或梯 度爆炸等 问题 ，为更好 的记忆 参数 ，有人提 出循环神经 网络 的概念 ＷＯＲ Ｌ Ｄ・ 攘霉 与琴 察
机 器学 习与深 度学 习的发展 及 应用
南京 市 第十 三 中学 周 子扬
【 摘要 】 本 文综 述 了机 器学 习常 见算 法的应 用 ， 以及 深度 学 习 中常见 网络模 型 的基本 原理 及深度 学习在 计算机 视 觉 、语 言识 别 、信 息检 索 、 自然语 言处理 等 四个 方面 的应 用 。在 本 文的 相 关工作 中，阐述 了近七 十 年来机 器学 习的发展 状 况 以及 深度 学 习的产 生与发 展 。 【 关 键词 】 机 器学 习 ；深 度 学 习；神 经网络 ；应 用
假 设输入 为ｘ ，输 出为Ｙ ’ ，真实值 为Ｙ ，则损 失 函数Ｅ 为
一
背景
Ｅ ＝ ∑ ： （ ｙ — Ｙ ｉ ）
训练 时它 的权 值ｗ为 随机值 ：
Ｗ＝Ｗ —ｎ ＶＥ
（ １ ）
（ ２）
机器 学习 ，是 指借助算 法来分 析数据规律 、并利 用规律来 预测结 果的算 法 ，它分为监 督学习 、无监督学 习和强化 学 习。深 度学 习是机 器学 习中神经 网络算 法的扩 展 它是机 器学 习的第二个 阶段 ． ． 深层 学习 （ 第一 阶段为浅 层学 习） ， 其 中深 度是指神 经 网络 的层数 。因为机器 学 习 中 的单层感知机 只适用 于线性可分 问题， 而无法 处理线性不 可分问题 。 但深度 学习 中的多层感知机 可 以实现， 它 针对浅层 学习的劣势一 维度灾 难（ 特征 的维度过 高， 或者无 法有效表达 特征） ， 能够通 过它的层 次结构、 低层 次特 征 中提 取 高层 次特 征 ，弥补 浅层 学 习的不 足 。 由于机 器 学习 的发 展 ，机器 学 习 自动学 习数 据 隐含 高等 级特 征 的 能力 ，会 随着 模 型 的改进 以及 训练 数据 的扩充 而逐 步提 升 ，这 导 致深 度 学 习也随 之发 展 。