深度學(xué)習(xí)各層負責什么內(nèi)容？

1、深度學(xué)習(xí)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)(也稱為深度結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)【Deep Structured Learning】、層次學(xué)習(xí)【Hierarchical Learning】或者是深度機器學(xué)習(xí)【Deep Machine Learning】)是一類算法集合，是機器學(xué)習(xí)的一個分支。

深度學(xué)習(xí)方法近年來，在會話識別、圖像識別和對象偵測等領(lǐng)域表現(xiàn)出了驚人的準確性。

但是，“深度學(xué)習(xí)”這個詞語很古老，它在1986年由Dechter在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提出，然后在2000年有Aizenberg等人引入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。而現(xiàn)在，由于Alex Krizhevsky在2012年使用卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)贏得了ImageNet比賽之后受到大家的矚目。

卷積網(wǎng)絡(luò)之父：Yann LeCun

深度學(xué)習(xí)演示

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2、深度學(xué)習(xí)各層負責內(nèi)容

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層負責內(nèi)容：

1層：負責識別顏色及簡單紋理

2層：一些神經(jīng)元可以識別更加細化的紋理，布紋，刻紋，葉紋等

3層：一些神經(jīng)元負責感受黑夜里的黃色燭光，高光，螢火，雞蛋黃色等。

4層：一些神經(jīng)元識別萌狗的臉，寵物形貌，圓柱體事物，七星瓢蟲等的存在。

5層：一些神經(jīng)元負責識別花，黑眼圈動物，鳥，鍵盤，原型屋頂?shù)取?

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