ผลต่างระหว่างรุ่นของ "การเรียนรู้เชิงลึก"

* เป็นส่วนหนึ่งของสาขา[[การเรียนรู้ของเครื่อง]]ในการเรียนรู้การแทนข้อมูล

กล่าวคือ การเรียนรู้เชิงลึกประกอบไปด้วย (1) หน่วยประมวลผลแบบไม่เป็นเชิงเส้นหลายๆชั้น (2) แต่ละชั้น จะเรียนรู้การแทนฟีเจอร์ อาจจะเป็นแบบมีผู้สอนหรือไม่มีผู้สอนก็ได้ ทั้งนี้ โครงสร้างในแต่ละชั้นของการเรียนรู้เชิงลึกจะขึ้นอยู่กับปัญหาที่ต้องการจะแก้ไข อาจจะเป็น hidden layer ของ[[โครงข่ายประสาทเทียม]] หรือหน่วยประมวลผลตรรกะที่ซับซ้อนก็ได้ หรืออาจจะเป็นโนดใน deep generative model อย่างเช่น [[โครงข่ายความเชื่อแบบลึก]] (Deep Belief Networks) หรือเครื่องจักรโบลทซ์มันน์เชิงลึก (Deep Boltzmann Machines) ก็ได้

 

== อ้างอิง ==