可能经过一些介绍後,大家还是多多少少会觉得"深度学习"听起来是深奥难懂的概念,不过台大电机系教授李宏毅曾说过:「深度学习也就是三个步骤:建构网路、设定目标、开始学习,说穿了就是这麽简单。」
其实深度学习就是一个函数集,我们丢进去一堆数值,整个网路就输出一堆数值,从这里面找出一个最好的结果。
也就是机器运算出来的最佳解
,机器可以依此决定下一个动作,人类也可以按照这个建议作决策。
深度学习也能根据我们给个回馈,例如:这个结果不好......
经过调整函数内容,给出其他结果。这个过程,就是所谓的「学习」,透过大量的训练(学习)过程,最终机器就能找到一个最佳函数,得出最佳解。
深度学习运算内部主要是大量矩阵的基本运算,非常适合使用 GPU 平行运算
,GPU 硬体扩充原有的平行运算结构,再藉由软件的配合,由巨量的平行运算满足深度学习对运算能力的需求,所以很快使得整体平行运算能力大幅增加!
GPU 本身就适合拿来做影像运算处理,加上深度学习的运用後,在辨识影像上又更加突出。
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