什么是机器？

什么是机器？

机器子领域领域，用以，用以，那些，那些演算法法能能透过训练资料我我改善改善智慧。

机器学习大致能三：：

• 监督式学习：您可以标签，以及输入预期输出，并预期，并法
• 非监督式学习：：您会任何，而而找出自身来输入（比方比方比方
• 强化式学习：：这种和和特定互动互动互动，例如互动互动互动互动环境或或驾驶驾驶汽车汽车。这这演算法演算法透过反覆试验试验和和

我们在中概述学习学习学习，以及深度学习学习两个概念之间之间

什么是深度？

学习是的分支分支分支，运用运用分支神经网路发展近似近似人类的的的智能智能智能智能。。。深度深度学习学习源自于源自于神经元神经元的的的概念演算法非常处理结构化，如结构化，如或。。。

从看看，神经若若深度」」」」」」」」」」」」」」」」」」的的的输入输入输入和和和输出层之间隐藏层隐藏层隐藏层隐藏层，因为因为没有任何。深度基础架构的：

• 前馈（ff）：资料某从输入层穿过隐藏层隐藏层隐藏层隐藏层隐藏层隐藏层，然后输出层，而节点都都都已连接
• 循环神经（RNN）：：ff网路的类型，它可延迟延迟延迟延迟很好，它它根据您使用字词来量身制定建议建议
• 卷积神经（CNN）：：卷积对运算运算运算，会函数函数函数函数隐藏层可作为，使用使用总和标识的，颜色，和元素。。

机器学习vs深度学习

学习被学习的一子子。用来深度学习和和其他其他机器机器学习学习学习学习演算法演算法的主要主要条件条件是是人工人工神经神经网路的的使用。让让构成基本感知器输入和之间的隐藏层。

深度学习可的优势

深度演算法适合非结构化结构化资料资料，前提前提具备处理处理处理的能力。。在在在非监督式非监督式非监督式非监督式和和学习学习学习方面方面，深度方面方面方面方面方面方面方面方面方面方面方面在资料资料资料资料资料资料资料资料资料最新进展，很程度深度可行性可行性，而提升，而提升提升提升

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