应用深度学习Overview

文章目录

• 从人为到ML到DL(记两个图，对比因地制宜，framework两个重点)
• 人为设定规则，比如看到文章中有“棒”就输出positive
• ML 机器自己选择output，但特征需要自己挑
• DL ——是ML的一个小部分，多个f堆叠，完全端到端
• ML vs. DL 具体问题(domain)具体分析具体选择
• ML framework(!!!两个重点)
• DL成功重要因素——BigData&GPU(like a brain 联想)
• 速度重要——两个因素之外，如何更好的优化，节省时间
• Fat + Short v.s. Thin + Deep
• 应用DL模型到现实生活，如何建模

从人为到ML到DL(记两个图，对比因地制宜，framework两个重点)

人为设定规则，比如看到文章中有“棒”就输出positive

ML 机器自己选择output，但特征需要自己挑

DL ——是ML的一个小部分，多个f堆叠，完全端到端

ML vs. DL 具体问题(domain)具体分析具体选择

ML framework(!!!两个重点)

DL成功重要因素——BigData&GPU(like a brain 联想)

速度重要——两个因素之外，如何更好的优化，节省时间

Fat + Short v.s. Thin + Deep

应用DL模型到现实生活，如何建模

核心DL模型举例