什么是深度学习？与机器学习有何区别？代码举例讲解

深度学习是机器学习的一种方法,它利用包含多隐藏层的神经网络来学习数据的特征表示。与机器学习相比,深度学习具有以下优势:

• 可以自动学习数据的特征表示,无需人工特征工程。
• 通过多隐藏层的网络结构,可以学习的数据特征表示更加抽象和高级。
• 对大规模数据有更好的表现,参数数量的增加并不会带来过拟合的问题。

深度学习主要应用于计算机视觉、自然语言处理等领域,取得了突破性进展。典型的深度学习模型有CNN、RNN、GAN等。

代码示例:

CNN(用于图像分类):

python
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(28, 28, 1)))  
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  

model.add(Conv2D(32, (3, 3)))    
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())  
model.add(Dense(10))  
model.add(Activation('softmax')) 

RNN(用于语言模型):

python
model = Sequential()
model.add(Embedding(10000, 8, input_length=100))
model.add(SimpleRNN(32))    
model.add(Dense(10))  
model.add(Activation('softmax'))

GAN(用于生成模型):

python
generator_input = Input(shape=(100,))   
generator_output = Dense(28*28)(generator_input)    
generator_model = Model(generator_input, generator_output)

discriminator_input = Input(shape=(28,28))
discriminator_output = Dense(1, activation='sigmoid')(discriminator_input)
discriminator_model = Model(discriminator_input, discriminator_output) 

discriminator_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
discriminator_model.trainable = False

gan_input = Input(shape=(100,))
gan_output = discriminator_model(generator_model(gan_input))
gan_model = Model(gan_input, gan_output)
gan_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')