“遗传基因算法”与“深度学习”与“神经网络”的区别

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多层神经网络执行的步骤是:
特征映射到值。 特征是手工挑选的。

深度学习的步骤是:
信号->特性->值。 特征由网络本身选择。

遗传算法用于解决最有价值的问题,生物进化,生存最好。 更灵活无限制,唯一难点是编码染色体和评价函数的选择。

神经网络用于处理非线性关系。 可以确定输入输出的关系(存在非线性关系),可以利用神经网络的自学习(要求训练数据集使用显式输入输出)。 一旦确定了值,就可以测试新的输入。

深度学习的网络结构也是一种多层神经网络。
传统意义上的多层神经网络只有输入层、隐藏层和输出层。
隐藏层数根据需要确定,并没有明确的理论推导说明多少层合适。

深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原有多层神经网络的基础上,增加了特征学习部分,模仿了人脑对信号处理的分类。

具体操作是在原来的全连接层前面增加一个部分连接的卷积层和一个降维层,再增加一层。

输入层 – 卷积层 – 降维层 – 卷积层 – 降维层 – … – 隐藏层 – 输出层

—— —— 何以解忧唯有写

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