Глубокое обучение
Глубокое обучение (англ. deep learning) — совокупность широкого семейства методов машинного обучения, основанных на обучении представлениям, а не специализированным алгоритмам под конкретные задачи. Глубокое обучение может быть с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя и с подкреплением. Несмотря на то, что данный раздел машинного обучения появился еще в 1980х, до недавнего времени его применение было сильно ограничено из-за недостака вычислительных мощностей существовавших компьютеров. Ситуация изменилась только в середине 2000х.
На создание моделей глубокого обучения оказали влияние некоторые процессы и паттерны, происходящие в биологических нейронных системах. Несмотря на это, данные модели имеют множество различий от биологического мозга (и в структуре и в функциях), что делает невозможным использование теорем и доказательств, применяющихся нейробиологии.
История
Термин «глубокое обучение» появился в научном сообществе машинного обучения в 1986 году в работе израильско-американского ученой Рины Дехтер «Learning While Searching in Constraint-Satisfaction-Problems»[1]. Стоит отметить, что первый общий рабочий алгоритм для глубоких многослойных перцептронов прямого распространения был опубликован в книге советских учёных Алексея Григорьевича Ивахненко и Валентина Григорьевича Лапы «Кибернетические предсказывающие устройства».
Многие архитектуры глубокого обучения появились с искусственной нейронной сети Neocognitron[2], представленной в 1980м году Кунихикой Фукусимой. Особенное влияние данная сеть оказала на архитектуры, использующиеся для компьютерного зрения. В 1989 Ян ЛуКон применил к глубокой нейронной сети стандарный алгоритм обратного распространения с целью распознавания рукописных почтовых индексов по почте. Хотя алгоритм работал, на его обучение потребовалось 3 дня.
Определение
...
Разделы
...
Задачи
...
Sigmoid function
...
Rectified Linear Units (ReLU)
...
См. также
...
