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深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学
是因为 Hinton 本人在随后几年里经常被解雇，特别是在 21 世纪初，深度学习再次失去了活力。另一种解释是，Hinton 坚信深度学习的成功。2012 年，深度学习再度重现，然而在这之前的十年里，深度学习给人的印象一直是为达目的不择手段。到 2015 年，Hinton 反对符
为众所周知的“深度学习’’。这个领域已经更换了很多名称，它反映了不同的研究人员和不同观点的影响。全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的。一般来说，目前为止深度学习已经经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控
Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到
使用深度学习方法处理计算机视觉问题的过程类似于人类的学习过程：我们搭建的深度学习模型通过对现有图片的不断学**结出各类图片的特征，最后输出一个理想的模型，该模型能够准确预测新图片所属的类别。图1-2展示了两个不同的学习过程，上半部分是通过使用深度学习模型解决图片分类问题，下半部分
学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，
Anthony 如是说：" 这一领域的开发获得了高速发展。深度学习模型在规模上不断扩大，越来越先进， 目前呈指数级增长。令大多数人意想不到的是：这意味着能源消耗正在随之增加。" 一次深度学习训练 =126 个丹麦家庭的年度能源消耗 深度学习训练是数学模型识别大型数据集中的模式的过程。这是一
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
的机器学习算法，在分类问题上表现出了良好的性能。随着深度学习的不断发展，其应用领域也在不断扩大。深度学习已经成为了许多领域的重要工具，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和医疗诊断等。尽管深度学习还面临着一些挑战和问题，但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信深度学习将继
的研究，并且速度飞快。 国内方面，阿里巴巴、科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年，Tomas Mikolov，Kai Chen，Greg Corrado，Jeffrey Dean发表论文Efficient
的研究，并且速度飞快。国内方面，阿里巴巴、科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。 自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年，Tomas Mikolov，Kai Chen，Greg Corrado，Jeffrey Dean发表论文Efficient
然mahout也在向spark转，但是在技术的世界里就是这样的，只有新人笑，哪闻旧人哭。深度学习相较而言，深度学习是一个比较新的概念，算是00后吧，严格地说是2006年提出来的。是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点
深度学习界在某种程度上已经与更广泛的计算机科学界隔离开来，并且在很大程度上发展了自己关于如何进行微分的文化态度。更一般地，自动微分（automatic differentiation）领域关心如何以算法方式计算导数。这里描述的反向传播算法只是自动微分的一种方法。它是一种称为反向模式累加（reverse
本文转载自机器之心。深度神经网络在监督学习中取得了巨大的成功。此外，深度学习模型在无监督、混合和强化学习方面也非常成功。4.1 深度监督学习监督学习应用在当数据标记、分类器分类或数值预测的情况。LeCun 等人 (2015) 对监督学习方法以及深层结构的形成给出了一个精简的解释。Deng
神经网络的计算量非常大，事实上在很长时间里由于基础设施技术的限制进展并不大。而GPU的出现让人看到了曙光，也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现
上，在过去的两年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。谷歌翻译利用的
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播
有趣的是，二十一世纪初，连接主义学习又卷上重来，掀起了以 “深度学习”为名的热潮．所谓深度学习，狭义地说就是 “很多层 ＂ 的神经网络．在若干测试和竞赛上，尤其是涉及语音、 图像等复杂对象的应用中，深度学习技术取得了优越性能以往机器学习技术在应用中要取得好性能，对使用者的要求较高；而深度学习技术涉及的模型复杂度非常高，以至千只要下工夫
、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如文本、图像、声音。1、应用场景机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。2、所需数
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