1樓：匿名使用者
端到端指的是輸入是原始資料，輸出是最後的結果，非端到端的輸入端不是直接的原始資料，而是在原始資料中提取的特徵，這一點在影象問題上尤為突出，因為影象畫素數太多，資料維度高，會產生維度災難，所以原來一個思路是手工提取影象的一些關鍵特徵，這實際就是就一個降維的過程。
那麼問題來了，特徵怎麼提？
特徵提取的好壞異常關鍵，甚至比學習演算法還重要，舉個例子，對一系列人的資料分類，分類結果是性別，如果你提取的特徵是頭髮的顏色，無論分類演算法如何，分類效果都不會好，如果你提取的特徵是頭髮的長短，這個特徵就會好很多，但是還是會有錯誤，如果你提取了一個超強特徵，比如染色體的資料，那你的分類基本就不會錯了。
這就意味著，特徵需要足夠的經驗去設計，這在資料量越來越大的情況下也越來越困難。
於是就出現了端到端網路，特徵可以自己去學習，所以特徵提取這一步也就融入到演算法當中，不需要人來干預了。
2樓：匿名使用者
《智慧問答與深度學習》chatoperaceo王海良著，對學習智慧問答的朋友很有用！強烈推薦！
3樓：光頭
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分散式特徵表示。
深度學習的概念由hinton等人於2023年提出。基於深度置信網路(dbn)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能。
深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的方法。觀測值（例如一幅影象）可以使用多種方式來表示，如每個畫素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從例項中學習任務（例如，人臉識別或面部表情識別）。
深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。
如何自己學習計算機？
4樓：酒城墨客
我仔細的閱讀了你提出的問題，我的建議如下：
首先，如果你要自學計算機，你一定要有一個明確的方向，自己想學哪一個方面，例如：計算機辦公自動化、程式設計、還是平面設計。
選好方向後，再購買一點這方面的書來自學。
另外，參加計算機等級考試也是一個很好的手段，通過幾個月的備考，你一定能學到很多東西，通過考試，得以檢驗。如果通過了考試，你的計算機水平就有了一個非常有力的證明，這對以後找工作非常有用。
以上是我的建議，僅供參考。願我的回答能夠幫助到你，讓你滿意。
5樓：
新手學習電腦如何入門方法: 學習電腦的“四忌”與“四要” 學習電腦有“四忌”，一忌好高騖遠，要打好基礎。對於初學者首先應該掌握windows的基本操作。
學電腦的目的在於應用，因此，學會和掌握一種文書處理軟體是必要的。二忌紙上談兵，要勤於實踐。計算機有很強的操作性。
因此對初學者來講一定要利用好各種時間進行上機訓練，將理論轉化為實際操作，這樣才能真正地消化吸收。不少人認為自己缺乏英語基礎，學電腦很困難。其實現在作業系統和很多軟體都是漢化版，不懂外語一樣能上計算機。
三忌淺嘗輒止，要精益求精。學習電腦知識除：了選擇好自己適用的教材，還要閱讀一些有關的雜誌和報紙，拓寬自己的知識面。
四忌見異思遷，要持之以恆。弄清用電腦學習的目的和目標。
6樓：貴州新華電腦學院
如何學好計算機專業選擇學校方面很重要， 一定要選擇 有資質的教學 師資力量 環境不錯的看學校
7樓：藺洽帖嬋
呵呵。其實要安裝系統只要學會設定bios的啟動項順序即可。其他的都是傻瓜式的操作。
去買一張ghost的系統安裝盤。設定好光碟機啟動。然後安裝光碟中的中文提示操作即可。一般普通配置的電腦半個小時就安裝好了。
學習計算機專業相關課程有什麼意義
8樓：長沙新華電腦學院
不論是學什麼技術我們都很看重他的發展前景，加入學的技術過兩年就要被淘汰掉，咋們也沒必要去化金錢和時間學習。縱觀現在時代的發展，it是一個很不錯的行業，相信大家也有了解。從上世紀90年代起，計算機逐步的發展流行起來，如今在我們生活中很多方面都能夠體現，作為一個發展速度快，前景光明的行業，學it技術一定有不錯的前景。
可以去專門的電腦學校看看
9樓：匿名使用者
隨著資訊科技的不斷髮展，計算機已經滲透到社會的各個領域當中，人們已經進入了以使用計算機為主要學習、工作、生活手段的資訊時代。目前，任何一所大學任何一個專業的學生都要或多或少地學習計算機知識。
隨著計算機知識的普及，有些學生和家長認為計算機只不過是輔助人們進行其他工作的工具而已，既然大學的任何專業都要學習使用計算機，那麼似乎就沒有必要將計算機作為一個專業來學習。其實這是對計算機專業的一種誤解，是缺乏對計算機專業培養目標和學習內容的瞭解所致。
舉個例子，也許不久的將來每個人都會使用汽車作為交通工具，人人都會駕駛汽車，但是肯定不是每個人都能研究與設計汽車，只有學習汽車專業的人才能從事此類工作。對計算機專業而言同樣如此，每個人都可能會使用計算機，但是研究與設計計算機的工作只能由計算機專業的人員來承擔。
非計算機專業學生接受的是普及型計算機教育，是以應用為目的的教育。而計算機專業的學生接受的是專業型計算機教育。計算機專業培養學生的目的不是為了讓學生僅僅能夠熟練的使用計算機，而是使他們能夠掌握系統和紮實的計算機理論基礎，學習先進的計算機設計開發技術，成為具有良好綜合素質、較強創新能力和實踐能力的專門人才。
計算機專業的培養方案和課程體系與非計算機專業的計算機教學有著根本性的區別。首先，計算機專業的學生必須掌握堅實的理論基礎，要學習電腦科學的數學基礎，例如離散數學、概率與數理統計、形式語言與自動機、理論電腦科學等。這些基礎理論往往都是一般的非計算機專業的學生不能系統學習的，而沒有這些理論知識將來就不可能從事理論電腦科學的研究工作，諸如可計算性理論，演算法設計與複雜性分析，密碼學與資訊保安，分散式計算理論，平行計算理論，網路理論，生物資訊計算，計算幾何學，程式語言理論等等。
其次，計算機專業的學生必須具有系統的專業知識，要學習大量的專業基礎課和專業課，例如程式設計基礎、數字邏輯電路、計算機組成原理、作業系統、資料結構、編譯原理、網路原理、軟體工程等等。學生通過這些課程的學習能夠深刻理解計算機的硬體組成與結構，掌握全面的軟體設計與開發技術。學習過程強調要將基礎理論與實際應用相互結合，在學習和實踐中培養創新能力。
非計算機專業的學生一般只是學習基本的程式設計、簡單的作業系統和網路應用等知識，在深度和廣度兩個方面都無法和計算機專業的學生相比。
再次，計算機專業的學生還能夠有大量的機會學習反映計算機學科前沿知識的專業選修課，如資料庫技術、人工智慧技術、多**技術、網路安全技術等。通過這些課程可以與世界前沿的領先科技接軌，開闊學生的視野，拓寬學生的知識面，努力將學生培養成為適應研究、設計和應用開發的複合型人才。非計算機專業的學生往往缺少這樣的機會了解電腦科學與技術的前沿，學習的都是一些比較成熟的計算機基礎知識，缺乏挑戰性。
通過計算機專業培養方案和課程體系的設定可以很容易地看出，計算機專業的學生學習計算機並不是將來把計算機當作一種工具來使用，而是要利用自己的專業知識使得廣大的把計算機作為工具的使用者能夠更快速、更方便、更有效、更安全地使用計算機。
計算機效能永遠是計算機設計中最重要的一個方面，在cpu設計與實現技術上我國與國際先進水平還有較大的差距，設計計算速度更快、處理能力更強、系統結構更合理的計算機對於計算機專業的畢業生來講責無旁貸，而承擔起這個責任的基本要求就是要掌握計算機專業紮實的理論基礎，學會先進的設計開發技術，而且要具有非凡的創新能力，這些都是要經過一系列專業課程的訓練才能達到的，不是一般非計算機專業的人員所能勝任的。一般的使用者只是通過作業系統使用計算機，非計算機專業的學生絕大多數屬於此類，而計算機專業的學生將來是要研究、設計和開發作業系統等系統軟體，為一般使用者提供使用計算機的優秀人機互動介面。資料庫技術、網路技術、多**技術等的發展為人們能夠更方便、更有效地使用計算機提供了新的技術手段，但這些技術的很多方面都還有待進一步研究。
計算機專業的學生不僅要應用這些新技術保證使用者便捷高效地使用計算機，而且更要對這些技術本身進行改進和提高，甚至是提出全新的技術來滿足使用者日益增長的需求。計算機和網路的普及使得人們對它們的依賴程度越來越高，人們必須面對由此帶來的一系列安全問題，系統安全、資料安全、網路安全等都是計算機專業人員所面臨的挑戰，學好專業的計算機知識，打好紮實的理論基礎才能解決好諸如此類的問題，計算機專業的學生必然是迎接這些挑戰的主要力量。
總之，資訊時代的很多領域都需要專業的計算機人員，他們不是一般的計算機使用者，也不是僅僅把計算機當作一種工具，他們所要從事的工作是研究、設計和開發各種各樣的計算機硬體和軟體，發明和創造滿足使用者進一步需要的新技術，面對和解決電腦科學發展過程中所面臨的各種問題和挑戰。任何一個計算機專業的學生都要勇敢地承擔起這樣的責任和使命。
10樓：匿名使用者
能瞭解計算機相關知識,但不一定能掌握!!!!
深度學習的基礎概念，深度學習中的端到端是什麼概念
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