Deep learning (også: deep structured learning eller hierarchical learning) er en del af området maskinlæring via kunstige neurale netværk. Deep learning er baseret på en konfiguration af algoritmer, som forsøger at modellere abstraktioner i data på højt niveau ved at anvende mange proceslag med komplekse strukturer, bestående af mange lineare og ikke-linear afbildninger.[1][2] Deep learning kan være overvåget, halv-overvåget eller uovervåget og har fået stor gennemslagskraft indenfor blandt andet billedklassificering, computervision, sprogbehandling, biostatistik og lydgenkendelse.[2] [3]

Illustrationen viser at deep learning er en underkategori af maskinlæring og hvordan maskinlæring er en underkategori af kunstig intelligens (AI).

Geoffrey Hinton, Yann LeCun och Yoshua Bengio er pionerer indenfor deep learning.[4]

Se også redigér

Referencer redigér

  1. ^ LeCun, Yann; Bengio, Yoshua; Hinton, Geoffrey, "Deep learning", Nature (engelsk), vol. 521, no. 7553, s. 436-444, doi:10.1038/nature14539, ISSN 0028-0836, hentet 2015-12-15
  2. ^ a b Goodfellow, Ian, Deep learning, ISBN 9780262035613, OCLC 955778308, hentet 2019-04-23{{citation}}: CS1-vedligeholdelse: Ekstra punktum (link) CS1-vedligeholdelse: Flere navne: authors list (link)
  3. ^ Schmidhuber, Jürgen (2015-1), "Deep learning in neural networks: An overview", Neural Networks (engelsk), vol. 61, s. 85-117, doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003, arkiveret fra originalen 25. februar 2020, hentet 2019-04-23 {{citation}}: Tjek datoværdier i: |år= (hjælp)
  4. ^ Kai-Fu Lee, 2018, side=86