<正>深度学习的实质,是机器学习研究中的一个新领域,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,如图像、声音和文本。它是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。因此,"深度模型"是手段,"特征学习"是目的。区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:一是强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;二是明确突出了特征学习的重要性,也就是说,
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