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人工智能导论（第2版）ppt课件_7深度学习b.pptx

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    第5章-2深度学习;深度学习的作用与意义

    深度学习主要模型

    深度学习训练框架

    深度学习硬件

    深度学习大模型

    深度学习可解释性

    深度学习缺陷

    不同专家的观点

    总结

    ;;

    一般而言，特征越多，给出信息就越多，识别准确性会得到提升；

    但特征多，计算复杂度增加，探索的空间大，可以用来训练的数据在每个特征上就会稀疏。

    结论：不一定特征越多越好！需要有多少个特征，需要学习确定。;;中层特征

    中层信号：

    ;初级（浅层）特征表示;特征表示的粒度

    具有结构性（或者语义）的高层特征对于分类更有意义。;机器学习中，获得好的特征是识别成功的关键

    但是，传统的机器学习非常依赖任务的特异性

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