深度學習可以和傳統演算法搭配嘛

㈠ 深度學習和傳統演算法區別

摘要 您好，深度學習演算法在很大程度上依賴於高端機器，這與傳統的機器學習演算法相反，後者可以在低端機器上運行。 這是因為深度學習演算法的要求包括GPU，因為GPU是其工作中不可或缺的組成部分。 深度學習演算法本質上是做大量的矩陣乘法運算，而使用GPU可以有效的優化這些操作，而這就是使用GPU的目的。

㈡ 深度學習和傳統機器學習相比有哪些優勢

一、數據依賴性

深度學習與傳統的機器學習最主要的區別在於隨著數據規模的增加其性能也不斷增長。當數據很少時，深度學習演算法的性能並不好。這是因為深度學習演算法需要大量的數據來完美地理解它。

三、硬體依賴

深度學習演算法需要進行大量的矩陣運算，GPU 主要用來高效優化矩陣運算，所以 GPU 是深度學習正常工作的必須硬體。與傳統機器學習演算法相比，深度學習更依賴安裝 GPU 的高端機器。

二、特徵處理

特徵處理是將領域知識放入特徵提取器裡面來減少數據的復雜度並生成使學習演算法工作的更好的模式的過程。特徵處理過程很耗時而且需要專業知識。

深度學習嘗試從數據中直接獲取高等級的特徵，這是深度學習與傳統機器學習演算法的主要的不同。基於此，深度學習削減了對每一個問題設計特徵提取器的工作。

例如，卷積神經網路嘗試在前邊的層學習低等級的特徵，然後學習部分人臉，然後是高級的人臉的描述。更多信息可以閱讀神經網路機器在深度學習裡面的有趣應用。

當應用傳統機器學習演算法解決問題的時候，傳統機器學習通常會將問題分解為多個子問題並逐個子問題解決最後結合所有子問題的結果獲得最終結果。相反，深度學習提倡直接的端到端的解決問題。

㈢ 深度學習做人臉識別，和傳統方式比有啥好處

傳統方法中特徵提取主要依賴人工設計的提取器，需要有專業知識及復雜的調參過程，同時每個方法都是針對具體應用，泛化能力及魯棒性較差。

深度學習主要是數據驅動進行特徵提取，根據大量樣本的學習能夠得到深層的、數據集特定的特徵表示，其對數據集的表達更高效和准確，所提取的抽象特徵魯棒性更強，泛化能力更好，並且可以是端到端的。缺點是樣本集影響較大，算力要求較高。

㈣ 為什麼深度學習大勢超過傳統機器學習

人工智慧風靡一時！突然之間，每一個人，無論是否理解，都在談論它。人工智慧的發展趨勢似乎勢不可擋，但它真正歸結為兩個非常流行的概念：機器學習和深度學習。但最近，深度學習越來越受歡迎，因為它在用大量數據訓練時的准確性方面至高無上。

通常，由於大量的參數，深度學習演算法需要很長時間進行訓練。最受歡迎的ResNet演算法需要大約兩周的時間才能完全從頭開始訓練。傳統的機器學習演算法需要幾秒到幾個小時來訓練，這個場景在測試階段完全相反。在測試時，深度學習演算法花費的時間少得多。然而，如果將其與最近鄰演算法（一種機器學習演算法）進行比較，則測試時間會隨著數據大小的增加而增加。雖然這不適用於所有機器學習演算法，但其中一些演算法的測試時間也很短。

可解釋性是為什麼許多行業在深度學習中使用其他機器學習技術的主要問題。我們舉個例子吧，假設我們使用深度學習來計算文檔的相關性分數。它提供的性能非常好，接近人類的表現。但是有一個問題，它沒有揭示為什麼它給出了這個分數。事實上，你可以在數學上找出深層神經網路的哪些節點被激活，但我們不知道神經元應該建模什麼，以及這些神經元層共同做了什麼。所以我們不能解釋結果。這不是機器學習演算法，如決策樹，邏輯回歸等。

何時使用深度學習或不使用？

1.深度學習如果數據量很大，則執行其他技術。但由於數據量較小，傳統的機器學習演算法更為可取。

2.深度學習技術需要有高端基礎設施來在合理的時間內進行培訓。

3.當對特徵內省缺乏領域理解時，深度學習技術超越了其他領域，因為你不必擔心特徵工程。

4.深度學習在圖像分類、自然語言處理和語音識別等復雜問題方面真正發揮出色。

㈤ 從事機器學習和深度學習對傳統演算法的要求高么

個人認為 要求不高
機器學習和深度學習更加傾向於對模型參數進行更新的過程

㈥ 在深度學習如火如荼的今天傳統機器視覺/模式識別的方法還有搞頭嗎

有的，深度學習適合復雜的模式識別 ，需要大量的樣本以及高昂的機器才能運作，對於實際工業其實這個階段還不是太大（成本問題），而傳統的模式識別方法可以處理很多一般性的問題以及非常廉價，從原理上來講 Deep Learning並沒有實質性的演算法突破，只是這幾年計算機技術高度發達 使得更多層的網路運作有了良好的硬體平台 才一時熱起來。

㈦ 與傳統機器學習相比,深度學習有哪些優點

深度學習的優點就是可以達到傳統學習演算法所達不到的高度

㈧ 學習機器學習深度學習之後，還需要掌握傳統演算法和數據結構嗎

必須的，不忘本嘛…

㈨ 關於深度學習的本質和優缺點大家說下自己的理解

關於深度學習的本質和優缺點大家說下自己的理解？

本質應該是基於一套智能理論框架的，而這套理論框架和人腦應該是沒有太大差別。深度學習的優缺點分開去申訴，一個東西的正反兩面性子很正常。以下先列表優點：高效率。 如果用傳統演算法去評估一個棋局的優劣，可能計算量超大，還不一定準確。用訓練好的神經網路去評估，就是一眨眼的事，它節省了大量的計算，使得本來不可行的事情變為可行。

總結:深度學習本身是不斷獲得更多數據的過程，也是不斷建立理論框架，並且准確率很高。