深度学习有以下主要优点:
- 自动特征提取。深度学习可以自动学习数据的特征表达,而非需要人工设计特征。这种端到端的学习方式简化了机器学习流程,可以发现数据中的内在结构。
- 学习复杂函数。深层神经网络可以逼近任意复杂的函数映射,学习输入与输出之间的复杂模式。这使其可以解决传统机器学习难以处理的问题。
- 学习分布式特征。深度学习可以学习数据的分布式特征,也就是非线性的、层级的特征表达,这更符合自然数据的属性。
- 具有推理能力。深度学习模型可以以学习到的知识而非规则进行广泛推理,应用于各种任务与域,并可能得到意料之外的结果。
- 易于整合多种模型。深度学习模型可以与机器学习、统计学等模型相结合,获得更强大的集成学习效果,发挥各模型的优势。
- 具有运行时优化能力。深度学习模型支持在线学习和运行时优化,可以利用反馈不断提高学习效果和性能。
- 可实现端到端学习。深度学习可以直接学习复杂映射,而非人工提取特征,这简化了机器学习流程,具有更强的自动化能力。
- 具有非监督学习能力。深度学习还支持非监督学习,可以发掘数据的内在结构和数据表示,并用于提高监督学习的效果。
所以,深度学习提供了一系列先进的机器学习技术和强大的模型,可以帮助我们更方便地解决各种问题,取得更优的效果。但同时,它也需要更加强大的计算资源与海量可用数据。
理解深度学习的优势,可以帮助我们更好地决定何时以及如何使用深度学习技术。