绕坑走!细数那些神经网络的弊端和缺点

　　神经收集所需的计较手段很洪流平上取决于数据的巨细，但也取决于收集的深度和庞洪水平。譬喻，具有一层和50个神经元的神经收集将比具有1000棵树的随机丛林快得多。对比之下，具有50层的神经收集将比仅有10棵树的随机丛林慢得多。

　　提纲

　　此刻你也许会知道神经收集对付某些使命较量合用，但对其他人来说并不必然合用。您相识到，大量的数据、更多的计较手段、更好的算法和智能营销增进了深度进修的受接待水平，并使其成为今朝最热点的规模之一。最重要的是，您已经相识到，神经收集险些可以击败全部其他呆板进修算法以及与之相陪伴的弱点。最大的弱点是它们的“黑盒子”性子，增进开拓时刻(取决于您的题目)、所需的数据量以及它们大部门计较本钱奋发。

　　结论

　　深度进修今朝也许仍然有点太过炒作的环境，而且高出祈望完成的工作。但这并不料味着它没有效处。我以为我们糊口在呆板进修再起中，由于它越来越民主化，越来越多的人可以用它来构建有效的产物。呆板进修可以办理许多题目，我信托这将在将来几年内产生。

　　个中一个首要题目是只有少数人相识可以用它做些什么，并知道怎样成立乐成的数据科学团队，为公司带来真正的代价。一方面，我们拥有博士级工程师，他们是呆板进修背后的理论天才，但也许缺乏对贸易方面的领略。另一方面，我们有首席执行官和打点地位的职员，他们不知道深度进修可以做些什么，并以为它将在将来几年办理全部题目。我们必要更多的人来弥补这个空缺，这将发生更多对我们社会有效的产物。

（编辑：湖南网）

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