神经网络是所有机器学习算法的基础吗？ [关闭]

乘风 deep-learning 192

原文标题 ：are neural networks the basis of all machine learning algorithms? [closed]

所有不同的 ML 算法，例如 K-means 聚类、线性回归、逻辑回归、决策树、深度 Q 学习等，都在底层使用神经网络吗？如果没有，什么时候在深度学习之外使用神经网络？

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71499298/are-neural-networks-the-basis-of-all-machine-learning-algorithms

回复

我来回复
  • Stef的头像
    Stef 评论

    “机器学习”是以下情况的通用术语：

    • 你有问题P；
    • 您有一个算法 M，也称为模型，可以解决此类问题，但在具体解决 P 之前需要对其进行参数化；
    • 你有一个算法 B，也称为学习算法，它可以找出适当的参数，以便 M 可以解决 P。

    神经网络是一种模型。还有很多。例如，决策树是另一种与神经网络无关的模型。

    为了找出神经网络的适当参数，称为“权重”，有几种可能的学习算法：梯度下降；遗传算法； …

    “深度学习”是指使用具有多层的神经网络。从历史上看，我们倾向于使用非常浅的神经网络，即只有一个隐藏层；我们通过使它们非常宽来补偿（即隐藏层有很多神经元）。现在我们更喜欢使用更深（即更多隐藏层）但更窄（每层神经元更少）的神经网络。我们称其为“深度学习”，因为它听起来很酷。

    2年前 0条评论

相关问题