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文件名称:模式识别基础:分类器设计_(9).深度学习分类器设计.docx
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总页数:27 页
更新时间:2025-11-30
总字数:约2.88万字
文档摘要
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深度学习分类器设计
1.深度学习基础
1.1深度学习概述
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它通过多层非线性变换来学习数据的复杂表示。深度学习分类器设计通常涉及以下几个关键步骤:数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估和模型优化。深度学习分类器广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,其强大的表示学习能力使得它在处理高维、复杂数据时表现出色。
1.2人工神经网络
人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)是一种模拟生物神经网络的计算模型,由大量节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接权重相互连