影響深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的關(guān)鍵參數(shù)是()？卷積核數(shù)卷積核大小卷積核權(quán)重參數(shù)初始分布卷積核偏差參數(shù)初始分布池大小池步長池優(yōu)化算法目標(biāo)函數(shù)批量大小正則化數(shù)據(jù)預(yù)處理會影響太多參數(shù)既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分

影響深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的關(guān)鍵參數(shù)是()？

卷積核數(shù)卷積核大小卷積核權(quán)重參數(shù)初始分布卷積核偏差參數(shù)初始分布池大小池步長池優(yōu)化算法目標(biāo)函數(shù)批量大小正則化數(shù)據(jù)預(yù)處理會影響太多參數(shù)

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？

這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預(yù)測模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗麄儷@得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

以下是一個(gè)圖表，用于說明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

如果你認(rèn)為它對你有幫助，你可以多表揚(yáng)，也可以關(guān)注它。謝謝您

深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)的意義在于代替人工完成重復(fù)性工作，識別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)來說，特征提取的難度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的準(zhǔn)確性將在很大程度上決定大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能。為了使特征準(zhǔn)確，在特征工程部分需要大量的人力來調(diào)整和改進(jìn)特征。完成這一系列工作的前提是，數(shù)據(jù)集中所包含的信息量是充分的，并且易于識別。如果不滿足這一前提，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用正是基于這個(gè)問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使它能夠在雜波中學(xué)習(xí)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與任務(wù)相關(guān)的特征（可以看作是自發(fā)學(xué)習(xí)的特征工程），并提取高級特征，從而大大減少了特征工程部分任務(wù)所花費(fèi)的時(shí)間。

另一個(gè)明顯的區(qū)別是他們對數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出良好的性能，而深度學(xué)習(xí)則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴(kuò)大，深度學(xué)習(xí)的效果會逐漸顯現(xiàn)出來，并變得越來越好。對比如下圖所示。

九章能窮舉圍棋變化嗎？能不能利用九章算法戰(zhàn)勝阿爾法狗？

看來你不知道九章是什么

！第九章不是一個(gè)經(jīng)典的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。它不能玩“計(jì)算”，所以它不能解決你問的問題。

順便說一下，九章計(jì)算機(jī)嚴(yán)格來說不是計(jì)算機(jī)，它是做概率模型試驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)儀器。潘建偉的團(tuán)隊(duì)這次做了一次“取樣”，將50個(gè)完全相同的單模壓縮態(tài)輸入到100模超低損耗干涉線中，并用100個(gè)高效單光子探測器對高斯玻色進(jìn)行取樣。輸出狀態(tài)的空間維數(shù)達(dá)到了10的30次方，采樣率比最先進(jìn)的超級計(jì)算機(jī)快14倍。

也就是說，九章不做“計(jì)算”，而做“建?！?，通過概率模型來“推測”結(jié)論，把數(shù)學(xué)問題轉(zhuǎn)化為物理問題，這樣的問題將來會很多。你提到的是一個(gè)“排列組合”問題，量子計(jì)算機(jī)無法解決！