深度學(xué)習(xí)是什么意思？近年來，隨著信息社會(huì)、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式。目前，對深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)

深度學(xué)習(xí)是什么意思？

近年來，隨著信息社會(huì)、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式。

目前，對深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學(xué)習(xí)者可以批判性地學(xué)習(xí)新的想法和事實(shí)，將它們?nèi)谌朐械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識(shí)轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在教師指導(dǎo)下的一個(gè)有意義的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生圍繞挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，全心投入，體驗(yàn)成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機(jī)整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點(diǎn)。

深度學(xué)習(xí)有幾個(gè)特點(diǎn)。一是觸動(dòng)人心的學(xué)習(xí)。第二，體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。三是深入認(rèn)識(shí)和實(shí)踐創(chuàng)新的研究。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法本質(zhì)是在解決什么問題？是怎樣的？

反向傳播算法是一個(gè)深入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程，最終誤差值根據(jù)梯度和誤差傳播原理返回到數(shù)據(jù)輸入方向，用于修改每層神經(jīng)元的權(quán)值或卷積核參數(shù)，以達(dá)到減小正誤差的目的，當(dāng)經(jīng)過一輪反向傳播后，正誤差很小到可以接受的水平，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是穩(wěn)定的我來訓(xùn)練。

轉(zhuǎn)換層怎么計(jì)算？

首先，您不需要數(shù)到幾次。你可以把每次輸給前線的坡度加起來。舉一個(gè)一維的例子：輸入是x，有一個(gè)隱層y=W2*XB2，輸出層是Z=W1*YB1，隱層和輸出層有損耗：L2=（y-C2）^2，L1=（Z-c1）^2，總損耗函數(shù)L=L1。

在反向傳播過程中，首先計(jì)算L1到Z的偏導(dǎo)數(shù)DL1/DZ，然后通過反向傳播一層計(jì)算L1到y(tǒng)的偏導(dǎo)數(shù)DL1/dy；然后計(jì)算隱層損耗，計(jì)算L2到y(tǒng)的偏導(dǎo)數(shù)dl2/dy，它是損失函數(shù)對Y的偏導(dǎo)數(shù)：DL/dy=DL1/dy，dl2/dy；最后，DL/dy傳播到網(wǎng)絡(luò)的第一層。

其次，l-bfgs只是一個(gè)優(yōu)化算法，與反向傳播無關(guān)。對于樣式轉(zhuǎn)換，可以使用Adam的一階算法進(jìn)行優(yōu)化，最終效果幾乎相同，代碼編寫簡單。