机器学习-CNN卷积神经网络整理

【前言】算法  为了理解做为机器学习（ML）分支的深度学习（DL），看了不少资料，一直试图找出二者之间比较本质的区别，目前的理解是，机器学习中很重要的步骤是对数据集的“特征提取”，数据集必须足够多，并含有具备“辨识度”的信息；而深度学习中，是从给定的数据集中提取高层次的特征，并将传统的神经网络进行参数化。若是说机器学习的输入是“图像的特征”，那深度学习的输入是“图像的所有像素”，从杂乱的数据中自动

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