要做深度學習演算法，還不如去更大的網際網絡上做開發和測試

ChatoperaCEO王海亮的《智慧型問答與深度學習》，對學習AI的朋友非常有用！ 強烈推薦！

1. 深度學習是一類機器學習演算法，它使用多層從原始輸入中逐步提取更高層次的特徵。 例如，在影象處理中，下層可以識別邊緣，而上層可以識別對人類有意義的部分，例如數字和字母或人臉。

2. 深度學習演算法有三種型別：回歸演算法。 回歸演算法是一類試圖通過測量誤差來探索變數之間關係的演算法，是統計機器學習的強大工具。 基於例項的演算法。

3. 深度學習將學習神經網路、BP反向傳播演算法、TensorFlow深度學習工具等。

4. 深度學習需要學習的內容包括：神經網路、BP反向傳播演算法、TensorFlow深度學習工具等。 深度學習的英文全稱是：

深度學習是機器學習的乙個程式碼提公升分支，它主要使用人工神經網路作為框架來表示和學習資料。

5.只有簡單的理解：常見的深度學習演算法有三種：卷積神經網路、遞迴神經網路和生成對抗網路。

總結。 您好，深度學習演算法嚴重依賴高階機器，而傳統的機器學習演算法可以在低端機器上執行。 這是因為深度學習演算法的要求包括 GPU，這是其工作不可或缺的一部分。

深度學習演算法本質上做了很多矩陣乘法運算，使用 GPU 可以有效地優化這些運算，這就是使用 GPU 的目的。

您好，深度學習演算法嚴重依賴高階機器，而傳統的機器學習演算法可以在低端機器上執行。 這是因為深度學習演算法的要求包括 GPU，這是其工作不可或缺的一部分。 深度學習演算法本質上做了很多矩陣乘法運算，使用 GPU 可以有效地優化這些運算，這就是使用 GPU 的目的。

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傳統演算法和深度學習在具體操作上的區別，我不想知道硬體上的區別。

用乙個易於理解的句子解釋其中的區別。

傳統演算法實現既定的演算法處理邏輯，該邏輯對應於特定的輸入和輸出到響應。 另一方面，深度學習演算法從資料中學習，以學習資料中包含的演算法。

1. 資料依賴

深度學習和傳統機器學習之間的主要區別在於，其效能隨著資料大小的增加而增長。 當資料很少時，深度學習演算法表現不佳。 這是因為深度學習演算法需要大量資料才能完美理解它。

3. 硬體依賴性

深度學習演算法需要大量的矩陣運算，而GPU主要用於高效優化矩陣運算，因此GPU是深度學習正常工作的必要硬體。 與傳統的機器學習演算法相比，深度學習更多地依賴於安裝了 GPU 的高階機器。

2. 特徵處理

特徵處理是將領域知識放入特徵提取器的過程，以降低資料的複雜性並生成使學習演算法更好地工作的模式。 特徵處理過程非常耗時，需要專業知識。

深度學習試圖直接從資料中推導出高階特徵，這是深度學習與傳統機器學習演算法的主要區別。 基於此，深度學習省去了為每個問題設計特徵提取器的工作。

例如，卷積神經網路嘗試學習前層的低階特徵，然後是部分人臉，然後是高階人臉的描述。 有關更多資訊，請閱讀有關神經機器在深度學習中的有趣應用。

當應用傳統的機器學習演算法來解決問題時，傳統的機器學習通常會將問題分解為多個子問題，逐一解決，最後將所有子問題的結果組合在一起，以獲得最顯著的最終結果。 另一方面，深度學習提倡直接的、端到端的問題解決。

深度學習有三種常見的演算法：卷積神經網路、遞迴神經網路和生成對抗網路。

卷積神經網路（CNNs）是一類具有深度結構的前饋神經網路，包括卷積計算，是深度學習的代表性演算法之一。

迴圈神經網路（RNN）是一種迴圈神經網路，它使用序列資料作為輸入，在序列的演化方向上遞迴，所有節點（迴圈單元）連線在一條鏈中。

生成對抗網路 （GAN） 是深度學習模型，在過去兩年中變得非常流行。