深度神經網路分成兩種:

1. 監督式學習

2. 非監督式學習(或稱 無監督式學習)

 

監督式學習:

能夠按照指定的訓練資料架設出使用者理想的model, 但在處理過程中需要大量透入精力來處理原始資料, 如對各個類別的物件做標記或者是分類, 也因如此最後獲得的model更加符合設計者的需求和初衷

 

非監督式學習:

此學習方法玩全都依靠機器自我學習, 使用者完全不做任何干涉, 讓機器能夠自己尋找資料之間隱藏的特徵和關係, 更具有創造性, 有時還能夠採擷到的資料之間連使用者都意想不到的對映關係, 不過最後的結果也可能往不好的發像發展

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