Apakah algoritma pembelajaran yang mendalam mewakili metode berbasis ensemble?

Singkat tentang pembelajaran yang mendalam (untuk referensi) :

Pembelajaran mendalam adalah cabang pembelajaran mesin yang didasarkan pada serangkaian algoritma yang berupaya memodelkan abstraksi tingkat tinggi dalam data dengan menggunakan grafik yang dalam dengan beberapa lapisan pemrosesan, terdiri dari transformasi linier dan non-linear.

Berbagai arsitektur pembelajaran dalam seperti jaringan saraf dalam, jaringan saraf dalam konvolusional, jaringan kepercayaan mendalam, dan jaringan saraf berulang telah diterapkan ke bidang-bidang seperti visi komputer, pengenalan suara otomatis, pemrosesan bahasa alami, pengenalan audio dan bioinformatika di mana mereka telah terbukti menghasilkan hasil canggih pada berbagai tugas.

Dapatkah deep neural networks atau convolutional deep neural networks dipandang sebagai metode pembelajaran mesin berbasis ensemble ? Atau pendekatan yang berbeda?

Anda harus menganggap mereka sebagai pendekatan yang berbeda. Jaring saraf dalam adalah model tunggal yang independen, sedangkan model ansambel adalah ansambel dari banyak model independen.

Koneksi utama antara keduanya adalah putus , suatu metode pelatihan jaring saraf yang diinspirasikan oleh metode ensemble.

Jaringan saraf dalam bisa - pada prinsipnya - menjadi komponen dari ensemble algoritma pembelajaran mesin , ya. Metode ensemble pada dasarnya hanya berarti menggunakan beberapa algoritma dan menggabungkan output mereka entah bagaimana.

Selain itu, saya tidak melihat hubungan khusus antara pembelajaran yang mendalam dan gagasan metode ansambel. DL hanyalah satu alat lagi di toolkit.