台山登高车,  台山登高车出租,  台山登高车租赁   在深度学习中，基本思想是以最小的人力学习递增的抽象的特征层。这是因为在大多数应用中，我们不知道输入有什么结构、有何种依赖关系应在训练中自动发现。正是这种依赖模式或规律的提取允许抽象和学习通用描述。通常，深度神经网络一次训练一层。每一层的目的是提取馈入它的数据中的显著特征，像自动编码器这样的方法都可以用于这一目的，优点是为此可以使用未标记的数据。这样，从未加工的输入开始，训练一个自动编码器，然后把其隐藏层学习的编码表示作为输入，训练下一个自动编码器，以此类推，直至到达最后一层。最后一层使用标记的数据，以监督的方式训练。一旦所有的层都以这种方式逐层完成训练，就把它们都组装在一起，并使用标记的数据对整个网络进行微调。如果有许多标记数据和强大的计算能力，则整个深度网络可以以监督的方式进行训练，但是目前普遍共识是使用非监督方法初始化权重比随机初始化好得多，因为能够学习的更快，并且使用更少的标记数据。深度学习方法是有吸引力的，主要是因为它们需要较少的人工干涉。我们不需要手工制作正确的特征或合适的基函数，也不必担心合适的网络结构。一旦我们有数据，就只需要等待，让学习算法独自发现所需要的一切。

     人工神经网络深度学习起源于人工神经网络，其目的是建立一个能像人脑一样学习和分析的神经网络模型。（１）神经元与激活函数神经网络由许多神经元组合而成。每一个神经元的相关理论基础输入实际上是与之联结的前一层多个神经元输出结果的权值加和。以某个神经元为例，假设来自其他神经元／的信息为Ｘ，．，它们与该神经元的互相作用强度即连接权值，处理单元的内部阈值为０。那么该神经元的输出.   激活函数一般具有非线性特性。常用的激活函数有阈值型、分段线性型、Ｓｉｇｍｏｉｄ函数和双曲正切型。

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    （２）网络结构,  神经网络简单来说就是将多个神经元组合在一起。神经元之间通过权重连接在一起，多个神经元的组合输出就可以作为另一个神经元的输入，这种关系可以在各层间传递。从网络结构角度可以将神经网络分为前馈神经网络和反馈神经网络。位于网络最左边的一层节点成为输入层，它的每个节点对应着输入数据的一个维度；输出层则位于网络最右边，它的每个节点应的是输入数据的分类。夹在输出层与输入层之间的网络层为隐藏层，这些节点的值不能被直接观察到。另外，每一层中标上“＋１”的节点是网络的偏置节点，这些节点代表了网络的起始激活程度。为了详细描述整个网络结构，这里使用一些列符号来表示网络的各个部分。

    （３）反向传播多层网络的学习能力比单层感知机强得多，欲训练多层网络，需要更强大的算法。反向传播算法就是其中杰出的代表，它是迄今最成功的神经网络学习算法。现实任务中使用神经网络时，大多是在使用ＢＰ算法进行训练。ｄｂｈｏＯｔｈ算法１给出ＢＰ算法的工作流程。对每个训练样例，ＢＰ算法执行以下操作：先将输入示例提供给输入层神经元，然后逐层将信号前传，知道产生输出层的结果；然后计算输出层的误差，再将误差逆向传播至隐层神经元最后根据隐层神经元的误差来对连接权和阚值进行调整。该迭代过程循环进行，直到达到某些停止条件为止，例如训练误差己达到一个很小的值。根据输入从前向后一次计算，得到输出层每个单元的输出各：计算输出层单元的误差项：计算隐层单元的误差项.  

      

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