Python Deep Learning - Introducción
El aprendizaje estructurado profundo o el aprendizaje jerárquico o el aprendizaje profundo en resumen es parte de la familia de métodos de aprendizaje automático que son en sí mismos un subconjunto del campo más amplio de la inteligencia artificial.
El aprendizaje profundo es una clase de algoritmos de aprendizaje automático que utilizan varias capas de unidades de procesamiento no lineales para la extracción y transformación de características. Cada capa sucesiva utiliza la salida de la capa anterior como entrada.
Las redes neuronales profundas, las redes de creencias profundas y las redes neuronales recurrentes se han aplicado a campos como la visión por computadora, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de audio, el filtrado de redes sociales, la traducción automática y la bioinformática, donde produjeron resultados comparables y, en algunos casos, mejor que los expertos humanos.
Algoritmos y redes de aprendizaje profundo -
se basan en el aprendizaje no supervisado de múltiples niveles de características o representaciones de los datos. Las características de nivel superior se derivan de las características de nivel inferior para formar una representación jerárquica.
use alguna forma de descenso de gradiente para el entrenamiento.