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人気のある言語での深い学習の原則を説明してください
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著者：ひげ叔父
リンク：https：//www.zhihu.com/question/24097648/answer/219167997
出典：Zhihu
著作権は著者に属します。ビジネスの復刻については、著者に連絡してください。非ビジネスの再版のソースを示してください。

まず、これらの4つの単語を1つずつ「深さ」と「学習」という2つの単語に分解します。「学習」とは、私たちが子供の頃から接触してきた言葉です。毎日、私たちは毎日よく勉強し、教えることを聴きます。私が子供だったとき、学習は授業であり、質問をし、最終的に試験を通して学習の効果を検証しました。要約、学習は認知のプロセスであり、既知の探索と思考には知られていない。たとえば、初期の学習から1+1 = 2から、私たちがどのように学習するかを考えますか？指を伸ばしてから指を伸ばし、数を数え、2本の指は2です。事前の概念、入力と出力、入力は既知の情報、出力は最終認識の結果です。1およびプラス番号+は入力であり、計算結果2は出力です。したがって、既存の情報を計算、審査、次に推論するかどうかにかかわらず、「学習」と呼ばれる情報。それで、なぜ一部の人々は良い学習能力と高い成績を持っているのですが、一部の人々はそれほど良い成績を持っていません。これは、学習方法、思考プロセス、および異なる経験としてしばしば説明されます。「学習戦略」に均一に起因する可能性があります。優れた学習戦略はますます正確になります。現実の世界の多くの問題は、次のステップが落ちるという次のゴーなど、分類または識別、または選択の問題として分類できます。これはそのような問題です。そのような問題を研究して、学術界は「ニューラルネットワーク」と呼ばれる学習戦略を研究しています。この言葉は、人間の脳と何か関係があるのが好きです。人間の脳の活動の原因となる基本的なユニットは「ニューロン」です。細胞体を本体として、および周囲に伸びる多くの不規則な枝で構成される多くの神経細胞を取ります。枝は問題ありません。人間の脳には数百億のニューロンが含まれており、これらのニューロンは「ニューラルネットワーク」と呼ばれるより大きな構造に接続されています。学問の世界は、人間の脳の「ニューラルネットワーク」を模倣して、「ニューラルネットワーク」とも呼ばれる同様の学習戦略を作成しようとしています。
著者：ひげ叔父
リンク：https：//www.zhihu.com/question/24097648/answer/219167997
出典：Zhihu
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x1、x2、x3から出力プロセスまで、概念のレベルはここで定義されています。たとえば、上記の図には、左端の入力層と正しい出力層を含む4つのレイヤーが含まれます。 ABCDの選択結果は出力層です。上の図に示すように、L1とL2は入力層と出力層です。質問を選択するプロセスは書き込まれていません。「隠されたレイヤー」と呼ばれます。ここでは、L2とL3は隠れ層です。トピックが難しいほど情報が与えられます。最終結果。ただし、人間の脳の仕事の複雑さを知ることはまだ不可能であるため、これらの2つのニューラルネットワークは類似しているだけです。第一に、人間の脳ニューラルネットワークのニューロンは、他のニューロンとのつながりを動的かつランダムに確立します。もちろん、ある時点で、あなたは誤ってそれを考えます。第二に、人間の脳ニューラルネットワークとコンピューターニューラルネットワークの違いは、人間の脳が一般性と十字架の問題を解決できることであり、コンピューターニューラルネットワークは特別な問題を解決できるため、アルファ犬が孤独であってもGO業界では、GO業界のすべてを倒すためにすべての敗北を打ち負かしました。男性。第三に、コンピューターのニューラルネットワークには、基本的なスキルをトレーニングするために多くのデータが必要であり、人間の思考には高度な抽象化があります。したがって、コンピューターは何千匹もの猫の猫が何であるかを認識することができ、子供が2つまたは3匹の猫を見たとしても、同じ能力があります。最終的に、「深さ」の深い学習、つまり「出力層」から「出力層」まで、経験するレベルの数、つまり「隠れレイヤー」のレイヤー数を説明するために。深い。したがって、選択が複雑になるほど、レベルがより深くなります。もちろん、多数の層に加えて、「ニューロン」の各層、つまり、上の図に示すように、オレンジ色の円の数も多いです。たとえば、Alphagoの戦略ネットワークは13階です。層あたりのニューロンの数は192です。要約すると、深い学習は、多層分析と計算方法で結果を得る方法です。