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随着社会的发展，热门话题的更换频率越来越快，前几天还有很多朋友在大谈特谈区块链的应用前景，今天再打开手机，朋友们会惊讶的发现，区块链早已经不是什么热门话题了，无论是手机还是电脑，所有的屏幕上随处都可以看到“深度学习算法”这六个字，看样子，最近的热门话题已经变成深度学习算法了，那么，深度学习算法主要有哪几种?深度学习算法有哪些实际应用呢? 深度学习算法主要有哪几种1.反向传播，是一种计算函数偏导数(或梯度)的简单方法，它的形式是函数组合(如神经网络)。2.随机梯度下降，是想象一条源自山顶的河流。这条河流会沿着山势的方向流向山麓的最低点，而这也正是梯度下降法的目标。3.学习率衰减，训练中最简单也最常用的，学习率自适应方法就是逐渐降低学习率。4.批量标准化，深度网络在内的神经网络需要仔细调整权重初始值和学习参数。批量标准化能够使这个过程更加简单。5.连续词袋模型，在自然语言处理中，将文档中的每一个单词表示为一个数值向量，使得出现在相似上下文中的单词具有相似或相近的向量表示。 深度学习算法有哪些实际应用1.图像生成：图像采集一般都是通过相机等外界设备拍摄真实环境得来的，但通过一定的学习算法，可以从大量真实的图片中学习到真实图像的分布情况，进而生成具有与真实图像高度相似的图像。2.机器翻译，传统的机器翻译模型采用是基于统计分析的算法模型，可想而知，对于复杂的语言表达逻辑，效果并不佳，而基于深度学习的机器翻译，让机器翻译出来的结果更加接近人类的表达逻辑，正确率得到了大大的提高。3.仿真机器人，借助深度学习的力量，机器人可以在真实复杂的环境中，可以代替人执行一定的特殊任务，如人员跟踪、排爆等。 上面这篇文章的主要内容是关于深度学习算法主要有哪几种和深度学习算法有哪些实际应用的，其实，这篇文章的全部内容都来自福昕知翼这个平台，朋友们如果对最新的科学技术比较感兴趣，就可以直接登陆福昕知翼，在这平台的首页单击热门文章后就可以看到很多介绍最新科技的文章。
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