深度学习 - 蝈蝈俊
原文中文,约3000字,阅读约需7分钟。发表于: 。受人类大脑内部复杂的神经元网络的启发,深度学习模拟生物神经网络,构建出包括输入层和输出层在内的人工神经网络。 下图,左边是视觉系统大致的通路,信息从视网膜到LGN的大细胞层到脑皮层;中间是听觉皮层,信息从耳蜗一直传到听觉皮层;右边是典型的人工神经网络。以上三种均属于层次化的结构。 当将数据输入该网络
深度学习通过模拟生物神经网络构建人工神经网络,擅长处理海量数据和抽象概念,但需要强大算力和海量数据。采用分层架构实现对输入数据的多层次抽象和变换,难以解释。可以处理各种类型的数据和问题,如图像、语音、文本、分类、回归、生成等。GPT大模型展现了深度学习的可能性和创新性。