提升, 遗传算法, 深度学习的相似性

提升是对弱分类器的刷选. 遗传算法也是刷选. 深度学习是将不同hidden layer运算的结果累计, 三者是不是有一定的相似性呢?

邹博 - 计算机科学博士,深谙机器学习算法原理

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这个横向比较的有些大哈。 但“提升是弱分类器的筛选”个人不完全同意,可能达不到“筛选”那么直接,更多的还是应该说成“弱分类器的加权和”吧! 遗传算法倒是直接使用了“达尔文主义”,对适应度低的个体直接淘汰,很残酷的自然法则。 深度学习么,与其说是“隐层运算结果的累计”,不如说是“低层特征向高层特征的传递”,更多的应该理解成“递进性”而非“筛选性”。 ——这个问题很开放,姑且听之即好。

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谢谢老师的回答. 恩, 按这样说来, 有点像是加权, 淘汰, 传递的不同策略. 所以这样不同的算法也是受到不同的数据的影响而得出不同的效果的.  

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