Технически глубокое обучение — это подполе машинного обучения, обучение на последовательных уровнях представления данных. Эти определения трудно понять. Вот пример в реальном времени, который помог мне понять глубокое обучение.
Представьте пять листов цветной бумаги: красной, желтой, оранжевой, зеленой и синей.
Наложить один на другой и раскрошить в небольшой шарик.
Рассыпавшийся мяч можно рассматривать как входные данные, а каждый лист бумаги — это класс данных в задаче классификации.
Ожидается, что нейронная сеть или любая другая модель машинного обучения вычислит преобразование бумажного шарика, которое разомнет его и разделит классы.
При глубоком обучении это будет реализовано в виде серии простых преобразований данных, например, вы разминаете мяч пальцем, применяя одно движение за раз.
Глубокое обучение заключается в том, чтобы разложить мяч: найти аккуратное представление для сложных, сильно свернутых данных. Он использует подход постепенного разложения сложного геометрического преобразования на длинную цепочку элементарных преобразований, что в значительной степени является стратегией, которой человек будет следовать, чтобы разложить бумажный шарик.
Ссылка:
Книга Франсуа Шолле "Глубокое обучение на питоне"
