能不能用一句话或者简洁地凝练深度学习的本质和精髓?

深度学习就是学习输入与输出之间的映射关系。

深度学习模型本质上只是个参数量很大的函数,其中函数的参数可以通过训练样本进行调整。

根据训练样本的不同,进一步可以分为以下几类:
一、给定输入以及对应的输出,其中输出是唯一的

例如图像分类、目标检测、文本识别、情感分类等等都属于这一类
二、给定输入以及一种输出,其中输出不是唯一的,但一组训练样本对中只给出了一种可能的输出

例如文生图、文生视频、翻译、对话、论文摘要生成等等
三、给定输入但是不给输出,只给出输出是否正确的判定规则

例如路径规划、棋类游戏等等,这类任务目前可以通过强化学习来解决

实际应用中可能会复杂点,包含以上三种情况的组合。

判定深度学习技术能够为自己所用,其实就是分析一下自己需要一个什么样的模型,这个模型的输入是什么,你期望的输出是什么,以及能否获取到足够多的训练样本。

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