Derin bir sinir ağının diğer sinir ağlarından farkı nedir?

"Derin" sıfatlara sahip bir sinir ağı aslında diğer benzer ağlardan nasıl ayırt edilir?

— kenorb
kaynak

Fark, çoğunlukla katman sayısındadır.

Uzun bir süre boyunca, "1-2 gizli katmanın çoğu görev için yeterli olduğuna" inanılıyordu ve bundan daha fazlasını kullanmak pratik değildi, çünkü sinir ağlarını eğitmek çok fazla hesaplama gerektiriyordu.

Günümüzde, bilgisayarlar çok daha fazlasını yapabilir, bu yüzden insanlar ağları daha fazla katmanla kullanmaya başladılar ve bazı görevler için çok iyi çalıştıklarını buldular.

"Derin" kelimesi bu ağları geleneksel, "daha sığ" olanlardan ayırmak için vardır.

— Disenthant Lurker
kaynak

"Derin öğrenmeyi" doğru anladıysam, birbirine bağlı bazı parametreler (ağırlıklar) vardır, bu nedenle parametre alanını azaltır. Normal NN'ler bunu yapamaz.

— Raphael,

@Raphael, re:, Evrişimsel some parameters (weights) that are tied together, thus reducing the parameter spaceSinir Ağlarını mı kastediyorsunuz?

— publicgk

@publicgk Ben de öyle gördüm, evet.

— Raphael

Her zaman duyduğuma göre "derin öğrenme" çok büyük veri kümeleri kullandığınız zamandır. Bu bir hata mı ve verinin büyüklüğü önemli değil mi - ya da insanlar derin öğrenmeleri devasa veri kümeleriyle ilişkilendiriyorlar çünkü eğitim için gerekli olan şey bu.

— Steven Sagona

Sadece 1 gizli katmanı olan bir sinir ağının herhangi bir işlevi hesaplayabildiğine dair bu "inanç" ın kanıtlanmış olduğunu belirtmek isterim (bkz. Örneğin neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html ). Bence, neden 1'den fazla gizli katmanın "uygun" olduğunu biraz daha açıklamalısın.

— 00

Derin bir sinir ağı, sadece birçok katmanı olan ileriye dönük bir sinir ağıdır.

Bununla birlikte, derin inanç ağları, Deep Boltzman ağları vb., Topolojileri farklı olduğu için (topolojilerinde yönlendirilmemiş ağları vardır), derin sinir ağları olarak kabul edilmez.

Ayrıca bakınız: /stats//a/59854/84191 .

— Dawny33
kaynak