深度神经网络训练

快说下什么是深度学习的监督学习？

深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-meansPCAgmm等。

深度学习只是指结构有深度的算法，可以无监督可以有监督。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

深度神经网络是什么意思？

深度神经网络是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一种技术文案狗。在监督学习中，以前的多层神经网络的问题是容易陷入局部极值点。

如果训练样本足够充分覆盖未来的样本，那么学到的多层权重可以很好的用来预测新的测试样本。

但是很多任务难以得到足够多的标记样本，在这种情况下，简单的模型，比如线性回归或者决策树往往能得到比多层神经网络更好的结果（更好的泛化性，更差的训练误差）。

扩展资料：非监督学习中，以往没有有效的方法构造多层网络。多层神经网络的顶层是底层特征的高级表示，比如底层是像素点，上一层的结点可能表示横线，三角。而顶层可能有一个结点表示人脸。

一个成功的算法应该能让生成的顶层特征最大化的代表底层的样例。如果对所有层同时训练，时间复杂度会太高；如果每次训练一层，偏差就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题，会严重欠拟合。

什么是深度学习？

深度学习，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。

例如卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

实施深度学习的策略有哪些？