Djupinlärning
Djupinlärning (även kallad djup strukturerad inlärning eller hierarkisk inlärning) är en typ av maskininlärning som främst används med vissa typer av neurala nätverk. Precis som med andra typer av maskininlärning kan inlärningssessioner vara oövervakade, halvövervakade eller övervakade. I många fall är strukturerna organiserade så att det finns minst ett mellanskikt (eller dolt skikt) mellan inmatningsskiktet och utmatningsskiktet.
Vissa uppgifter, t.ex. att känna igen och förstå tal, bilder eller handskrift, är lätta att utföra för människor. För en dator är dessa uppgifter dock mycket svåra att utföra. I ett neuralt nätverk med flera lager (med fler än två lager) blir den information som behandlas mer abstrakt för varje lager som läggs till.
Modeller för djupinlärning är inspirerade av informationsbehandlings- och kommunikationsmönster i biologiska nervsystem. De skiljer sig på många sätt från de strukturella och funktionella egenskaperna hos biologiska hjärnor (särskilt den mänskliga hjärnan), vilket gör dem oförenliga med neurovetenskapliga bevis.
Ett neuralt nätverk med flera lager.
Frågor och svar
F: Vad är djupinlärning?
S: Djupinlärning är en typ av maskininlärning som använder neurala nätverk för att bearbeta information och som ofta är organiserad med minst ett mellanliggande (dolt) lager mellan in- och utdatalagen.
F: Vilka är de olika typerna av inlärningssessioner som används vid djupinlärning?
S: Djupinlärning kan organiseras i oövervakade, halvövervakade och övervakade inlärningssessioner.
Fråga: Vilka är några uppgifter som är lätta för människor men svåra för datorer att utföra?
S: Uppgifter som att känna igen och förstå tal, bilder eller handskrift är lätta för människor men svåra för datorer att utföra.
F: Vad händer med informationen när den bearbetas i ett neuralt nätverk med flera lager?
S: I ett neuralt nätverk med flera lager blir den information som behandlas mer abstrakt för varje lager som läggs till.
F: Vad inspireras djupinlärningsmodeller av?
S: Modeller för djupinlärning är inspirerade av informationsbehandling och kommunikationsmönster i biologiska nervsystem.
F: Hur skiljer sig modeller för djupinlärning från egenskaperna hos biologiska hjärnor?
S: Modeller för djupinlärning skiljer sig på många sätt från de strukturella och funktionella egenskaperna hos biologiska hjärnor, särskilt den mänskliga hjärnan, vilket gör dem oförenliga med neurovetenskapliga bevis.
F: Vad är en annan term för djupinlärning?
S: Djupinlärning är också känt som djup strukturerad inlärning eller hierarkisk inlärning.
