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深度學習, : : - Coggle Diagram
深度學習
常見方法
RNN
GAN
CNN
DQN
特點
缺點：不易解釋模型推導過程(黑箱)，需要大量資料做訓
優點：準確率比一般ML高，對於例外狀況的預測優於ML
監督視學習
分類、回歸
CNN、RNN
CNN
在類神經網路(NN)前加入卷積層=CNN
步驟
1.卷積
2.池化Pooling
3.激勵函數AF
4.Full connected layer
RNN循環神經網路
常用在NLP及回歸預測模型的訓練
LSTM長短期記憶：有了更多的控制單元input gate、output gate、forget gate
非監督式學習
GAN生成對抗網路
由生成器 （Generator）和判斷器 (Discriminator) 兩個神經網絡所組成
分群、關聯性
遷移學習
用訓練過的Model來訓練新的Model。
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