楼主经年累月来华人问一些比较八竿子打不着的问题 我之前怀疑楼主是自学上网课的 Cumberbitch 发表于 2022-04-14 11:32
假设不是坑，来试答一下 DL就是基于deep network的machine learning分支，简单说就是多层神经网络，你说的convolution也是用网络层实现的 DL之所以流行就是因为在图像和文本领域秒杀了已有的模型。高复杂度模型需要高数据量高算力支持。模型的选择要看应用场景，不是简单的二元比较。 Tensorflow, Kera是管理DL的platform不是算法实现，一个大的软件项目要考虑易用性，可扩展性和可维护性，所以用OOP。理论上DL算法用啥语言实现都行。 nickbear 发表于 2022-04-14 12:18
我感觉一点区别都没有。DL就是NN。大家认为呢？ 如果非要说区别，我觉得，就是DL加了image preprocessing部分，比如convolution。这个convolution，无非就是一个数据transform而已。
第二个问题：如果不应用到图像和文本分类，DL能干过传统的机器学习吗？比如randomForest。我个人觉得，好像不行。DL是一种比较蠢的算法。
第三个问题：为什么NN和DL，要用面向对象编程编程。也就是NN和DL里面都是类的概念。 可以不用类，而用C的函数概念，来编写一个NN和DL吗？ 换句话说，能把目前的tensorflow，kera， 改编成C吗？ 为何tensorflow和kera的创作者，一开始的时候，不用面向函数，而要用类来编写。用类写NN和DL有何优势？
我是利用大家闲聊的时候，来请教平常遇到的疑难问题
牛。多谢！
我是个半吊子，也只是学过ml的课。我的理解是dl， rnn，cnn，transformer都是ml的分支，只是这些年gpu便宜了，还有大量开源model，所以看起来人人都以搞一下ml。