在計算能力變得日益廉價的今天，深度學習試圖建立大得多也復雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡，我們可以把算法理解為深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡或是計算思維，這種神經(jīng)網(wǎng)絡越復雜，捕捉到的信號就越精確，目前比較常見的算法包括深度信念網(wǎng)絡（Deep Belief Networks）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeural Networks）、受限玻爾茲曼機（Restricted BoltzmannMachine）和堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders），以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的監(jiān)督學習方法目前來說是最有效也是使用最多的。
但目前問題在于大家把專注度放在了數(shù)據(jù)與運算，因為神經(jīng)網(wǎng)絡本身差異不會很大，并且神經(jīng)網(wǎng)絡的核心算法提升起來太困難，仍然面臨著像局部最優(yōu)問題、代價函數(shù)與整個神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的設計等問題，但這也給眾多創(chuàng)業(yè)公司以新的思路，何不反其道而行之，避開那載著千軍萬馬的“獨木橋”，如果能將算法優(yōu)化，前途也是不可限量的。
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