深度学习复习

概念解释

深度学习：指通过构建多层神经网络结构来学习数据的特征，以便于进行数据分类、回归与生成。深度学习与浅层学习相比，神经网络结构的层数更多（一般大于或等于4层），通过多层神经网络结构可以学习得到更丰富的数据特征。

	有监督学习	无监督学习
浅层学习算法	决策树、支持向量机、感知机和Boosting等	自编码器、受限玻尔兹曼机、高斯混合模型和稀疏自编码器等
深度学习算法	深度前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、胶囊网络和深度森林等	深度自编码器、生成对抗网络、深度玻尔兹曼机和深度信念网络等