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问答

「深度神经网络(deep neural network)」具体是怎样工作的?

分类: 问答 常识词典 编辑 : 常识 发布 : 11-24

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「深度神经网络(deep neural network)」具体是怎样工作的?主要来自下面这条新闻:微软研究人员在深度神经网络(deep neural network)上取得突破,使其在性能上能赶上目前最先进的语音识别技术。 software.solidot.org/article...我只记得关于@李开复 的介绍里面说的很多用概率才能解决,包括语音识别,那么这一次是什么原理,能深入浅出地讲解吗?求讲课。。Wiki 上没写那个 deep,不过我已经不大懂了,顺带链接:en.-.org/wiki...还有 Solidot 给的微软原文链接:-ttps://researc-.microsoft/en-us...1 个答案

答案 1:

那个深度神经网络应该是人工神经网络(artificial neural network)的延伸和改良,是一种计算机的近似算法。 其基础在于基于样本的训练:1.确定输入项。2.通过特定的函数对输入项进行加工。3.得到输出项。4.将输出项与应有的结果进行对比,得到误差。5.通过一定的公式对那个特定的函数进行改良。。。。然后一遍一遍的反复,直至误差小于一个特定的值。 其实现在对神经网络的研究蛮多的,至于基础的神经网络,用MATLAB之类的东西很容易实现,和遗传算法差不多。它们都被统称为人工智能算法 我记得很久以前编过一个预测大乐透的神经网络的小程序,还白白让我亏了10块钱。。。

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