Python Deep Learning - Introduzione
L'apprendimento strutturato profondo o l'apprendimento gerarchico o l'apprendimento profondo in breve fa parte della famiglia dei metodi di apprendimento automatico che sono essi stessi un sottoinsieme del campo più ampio dell'intelligenza artificiale.
L'apprendimento profondo è una classe di algoritmi di apprendimento automatico che utilizza diversi livelli di unità di elaborazione non lineare per l'estrazione e la trasformazione delle caratteristiche. Ogni livello successivo utilizza l'output del livello precedente come input.
Reti neurali profonde, reti di credenze profonde e reti neurali ricorrenti sono state applicate a campi come visione artificiale, riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento audio, filtraggio dei social network, traduzione automatica e bioinformatica dove hanno prodotto risultati comparabili e in alcuni casi meglio degli esperti umani.
Algoritmi e reti di deep learning -
si basano sull'apprendimento senza supervisione di più livelli di caratteristiche o rappresentazioni dei dati. Le caratteristiche di livello superiore derivano da quelle di livello inferiore per formare una rappresentazione gerarchica.
utilizzare una qualche forma di discesa del gradiente per l'allenamento.