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借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。
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2006年，才真正以深度学习之名复兴，深度学习是支撑人工智能发展的核心技术
这时候，我们在原图上增加一个0.008的随机噪声，该变这张图，虽然在人看来两张图片相差无几，但是AI却非常自信的判断错了（AI将袋鼠识别为飞机，把树懒图判断成防弹背心，并且置信率居然都接近100%）对图片进行改变称为 “对抗攻击”（刻意地对输入进行扰动使得深度学习输出错误预测结果）
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。
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。
尤为重要的是，深度学习可以自动地学习如何最优地将不同的特征置于哪一层。也就是说，相比于传统机器学习算法需要提供人工定义的特征，深度学习可以自己学习如何提取特征。因此，相比于传统的机器学习算法，深度学习并不依赖复杂且耗时的手动特征工程。
Smola）人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书亚马逊科学家作品动手学深度学习的全新模式，原理与实战紧密结合目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。
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://
在许多领域深度学习都表现出巨大的潜力，但深度学习作为机器学习的一个新领域现在仍处于发展阶段，仍然有很多工作需要开展，很多问题需要解决，尽管深度学习的研究还存在许多问题，但是现有的成功和发展表明深度学习是一个值得研究的领域。
这是因为我们始终认为小的扰动不会偏离原先的波形，但实际上，非线性波是破坏这种认知的。所以，物理告诉我们的事实是：即便没有发生过拟合，也可能得到不稳定的无法预测的解。 但是这种非线性效应在深度学习中往往不会考虑到，因为我们往往会进行多次计算，并且趋于收敛。
什么是深度学习 要理解什么是深度学习，人们首先需要理解它是更广泛的人工智能领域的一部分。简而言之，人工智能涉及教计算机思考人类的思维方式，其中包括各种不同的应用，例如计算机视觉、自然语言处理和机器学习。
深度学习定义深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。
深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。
与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。 20世纪八九十年代由于计算机计算能力有限和相关技术的限制，可用于分析的数据量太小，深度学习在模式分析中并没有表现出优异的识别性能。
如果优化函数更接近于恒等映射，相比于直接学习一个新的函数，ResNet能够更容易地找出恒等映射有关的扰动，对特征的敏感性更强。对于ResNet的网络训练相当于同时对多个卷积神经网络进行并行训练，从而相较于传统卷积神经网络其有更高的效率。
你无须那种“就像我们的头脑一样”的神秘包装，最好也忘掉读过的深度学习与生物学之间的假想联系。就我们的目的而言，深度学习是从数据中学习表示的一种数学框架。
深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL)由Hinton等人于2006年提出，是机器学习(MachineLearning, ML)的一个新领域。
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。
深度学习技术已经广泛应用于各个领域，例如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器人控制等。在这些应用中，深度学习模型可以自动从数据中学习模式，并根据这些模式进行预测和分类。由于其高效性和准确性，深度学习技术正在成为越来越多领域的主流技术。然而，深度学习技术也存在一些挑战和问题。
深度学习就是在数据的驱动下，从一个X-形式变到另一个X-形式。为什么深度学习能很有效？为什么深度学习很有效？
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