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深度学习则是通过大量的样本数据学习——总体规则的方法，可见深度学习是统计学对实践技术的延伸。另外，实际的应用领域中经常需要处理的数据都具有随机性和不确定性，对这些数据最好的描述方式就是通过概率来进行描述。
深度学习挑战 虽然深度学习具有令人印象深刻的能力，但是一些障碍正在阻碍其广泛采用。它们包括以下内容： •技能短缺：当O'Reilly公司的调查询问是什么阻碍人们采用深度学习时，受访者的第一个反应就是缺乏熟练的员工。
虽然modelarts能够帮助我们在线上完成深度学习的模型，但是训练好的深度学习模型是怎么部署的
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 反对符号的态度已经非常明朗了。
本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。
2.4 MNIST数据集MNIST是一个包含60 000个0～9这十个数字的28×28像素灰度图像的数据集。MNIST也包括10 000个测试集图像。数据集包含以下四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9 912 422字节），见http://
另一种深度学习算法——批标准化，在训练时向隐藏单元引入加性和乘性噪声重新参数化模型。批标准化的主要目的是改善优化，但噪声具有正则化的效果，有时没必要再使用Dropout。
深度学习是表示学习的经典代表： 深度学习的过程： 深度学习与传统机器学习差别： 深度学习代表算法： 先来看机器学习： 机器学习是利用经验experience来改善 计算机系统自身的性能，通过经验获取知识knowledge。
显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。
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。
以增强深度学习方法从强噪声信号中学习特征的能力，并且取得较高的故障诊断准确率。
深度学习借鉴的这个过程就是建模的过程。
在深度学习领域，特别是在NLP（最令人兴奋的深度学习研究领域）中，该模型的规模正在扩大。最新的gpt-3模型有1750亿个参数。把它比作伯特就像把木星比作蚊子一样（好吧，不是字面意思）。深度学习的未来会更大吗？
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。深度学习中的“深度”体现在将数据转换为所需要数据的层数之深。
基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究论文名称：A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation作者：Laga Hamid /Jospin Laurent Valentin /Boussaid
这两个问题说明，在深度学习中我们很少使用经验风险最小化。反之，我们会使用一个稍有不同的方法，我们真正优化的目标会更加不同于我们希望优化的目标。
深度学习借鉴的这个过程就是建模的过程。
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，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。
本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍机器学习基本概念简介、深度学习基本概念简介。
深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
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