什么是深度學(xué)習(xí)?什么是深度學(xué)習(xí)嗯？什么是深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的具體學(xué)習(xí)內(nèi)容有哪些？深度學(xué)習(xí)在人工智能學(xué)習(xí)中意味著什么？深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)最大的區(qū)別就是性能。什么是深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)新的研究方向，將其引入到機(jī)器學(xué)習(xí)中，使其更接近最初的目標(biāo)人工智能。

深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表征層次，這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)文字、圖像、聲音等數(shù)據(jù)的解讀有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器具備像人類(lèi)一樣的分析和學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像、聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得了比之前相關(guān)技術(shù)好得多的效果。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言處理、多媒體學(xué)習(xí)、語(yǔ)音、推薦和個(gè)性化技術(shù)等相關(guān)領(lǐng)域取得了很多成果。

已被《麻省理工科技評(píng)論》列為2013年十大突破性技術(shù)之一(DeepLearning為第一)，該技術(shù)基于ML中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縮寫(xiě)學(xué)習(xí)算法。目前人工智能分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為今天的DL。學(xué)術(shù)界對(duì)DL一般有兩種看法。其實(shí)目前技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)的所謂“人工智能”就是弱AI，只是用來(lái)提取powerfulfeature。另一個(gè)希望發(fā)展成一個(gè)新的學(xué)習(xí)分支，也就是end)，這可能是未來(lái)實(shí)現(xiàn)強(qiáng)AI的突破口1。

在DL發(fā)生火災(zāi)之前。DL和ML之間有一種微妙的關(guān)系。隨著計(jì)算資源和bigdata的崛起，奧創(chuàng)就是強(qiáng)AI(甚至boss級(jí)別)，也就是上面提到的endtoend的“深度學(xué)習(xí)思想”。本質(zhì)上，人工智能是一個(gè)比深度學(xué)習(xí)更廣泛的概念。深度學(xué)習(xí)是一種技術(shù)(我更愿意稱(chēng)之為思想。

深度學(xué)習(xí)的概念來(lái)源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。多隱層多層感知器是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層屬性或類(lèi)別特征，從而表示數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用現(xiàn)在已經(jīng)比較成熟了。除了大企業(yè)，中小企業(yè)對(duì)深度學(xué)習(xí)的人才需求還是比較大的。然而，國(guó)內(nèi)高校人工智能的人才培養(yǎng)體系尚不完善，培養(yǎng)成為生產(chǎn)人工智能人才的主要渠道之一。

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)最大的區(qū)別就是性能。機(jī)器學(xué)習(xí)主要是讓機(jī)器使用智能，但深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種。如果數(shù)據(jù)量小，深度學(xué)習(xí)的性能就差，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法必須有大量的數(shù)據(jù)才能很好地理解模式。總的來(lái)說(shuō)，人工智能是比較有話(huà)題性的，但是現(xiàn)在被人們或者使用人工智能的領(lǐng)域所熟知，也對(duì)這些領(lǐng)域產(chǎn)生了很大的影響。

1.數(shù)據(jù)依賴(lài)，深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的主要區(qū)別是性能。當(dāng)數(shù)據(jù)量較小時(shí)，深度學(xué)習(xí)的性能并不好，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)才能很好地理解其中包含的模式。2.硬件支持，深度學(xué)習(xí)算法嚴(yán)重依賴(lài)高端電腦，而傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以在低端電腦上運(yùn)行。深度學(xué)習(xí)需要GPU進(jìn)行大量的矩陣乘法運(yùn)算。3.特征工程，即將領(lǐng)域知識(shí)輸入特征提取器，降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度。

30歲學(xué)習(xí)習(xí)慣是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表征水平，在這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)文字、圖像、聲音等數(shù)據(jù)的解讀有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器具備像人類(lèi)一樣的分析和學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像、聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得了比之前相關(guān)技術(shù)好得多的效果。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言處理、多媒體學(xué)習(xí)、語(yǔ)音、推薦和個(gè)性化技術(shù)等相關(guān)領(lǐng)域取得了很多成果。

背景:機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)學(xué)習(xí)行為，從而獲取新的知識(shí)或技能，重組已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)，不斷提高自身性能的學(xué)科。1959年，美國(guó)的塞繆爾設(shè)計(jì)了一個(gè)象棋程序，它具有學(xué)習(xí)的能力，它可以通過(guò)不斷的下棋來(lái)提高自己的棋藝。四年后，這個(gè)程序打敗了設(shè)計(jì)者本人。

我來(lái)給你解釋一下深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一個(gè)新領(lǐng)域。其動(dòng)機(jī)在于建立和模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)。它模仿人腦解釋數(shù)據(jù)的機(jī)制，比如圖像、聲音和文本。所以深度學(xué)習(xí)的主體是機(jī)器。它學(xué)習(xí)什么:模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為。如何學(xué)習(xí):通過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。為什么學(xué):建立并模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析學(xué)習(xí)，模仿人腦解讀數(shù)據(jù)的機(jī)制。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)新的研究方向，將其引入機(jī)器學(xué)習(xí)，使其更接近人工智能的最初目標(biāo)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表征層次，這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)文字、圖像、聲音等數(shù)據(jù)的解讀有很大的幫助，深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表征層次，這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)文字、圖像、聲音等數(shù)據(jù)的解讀有很大的幫助。