深度學習演算法
1. 如何將深度學習演算法的能力移植到前端
現在深度學習在機器學習領域是一個很熱的概念，不過經過各種媒體的轉載播報，這個概念也逐漸變得有些神話的感覺：例如，人們可能認為，深度學習是一種能夠模擬出人腦的神經結構的機器學習方式，從而能夠讓計算機具有人一樣的智慧；而這樣一種技術在將來無疑是前景無限的。那麼深度學習本質上又是一種什麼樣的技術呢？
深度學習是什麼
深度學習是機器學習領域中對模式（聲音、圖像等等）進行建模的一種方法，它也是一種基於統計的概率模型。在對各種模式進行建模之後，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那麼這種識別便可以理解為語音識別。而類比來理解，如果說將機器學習演算法類比為排序演算法，那麼深度學習演算法便是眾多排序演算法當中的一種（例如冒泡排序），這種演算法在某些應用場景中，會具有一定的優勢。
深度學習的「深度」體現在哪裡
論及深度學習中的「深度」一詞，人們從感性上可能會認為，深度學習相對於傳統的機器學習演算法，能夠做更多的事情，是一種更為「高深」的演算法。而事實可能並非我們想像的那樣，因為從演算法輸入輸出的角度考慮，深度學習演算法與傳統的有監督機器學習演算法的輸入輸出都是類似的，無論是最簡單的Logistic Regression，還是到後來的SVM、boosting等演算法，它們能夠做的事情都是類似的。正如無論使用什麼樣的排序演算法，它們的輸入和預期的輸出都是類似的，區別在於各種演算法在不同環境下的性能不同。
那麼深度學習的「深度」本質上又指的是什麼呢？深度學習的學名又叫深層神經網路（Deep Neural Networks ），是從很久以前的人工神經網路（Artificial Neural Networks）模型發展而來。這種模型一般採用計算機科學中的圖模型來直觀的表達，而深度學習的「深度」便指的是圖模型的層數以及每一層的節點數量，相對於之前的神經網路而言，有了很大程度的提升。
深度學習也有許多種不同的實現形式，根據解決問題、應用領域甚至論文作者取名創意的不同，它也有不同的名字：例如卷積神經網路（Convolutional Neural Networks）、深度置信網路（Deep Belief Networks）、受限玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻爾茲曼機（Deep Boltzmann Machines）、遞歸自動編碼器（Recursive Autoencoders）、深度表達（Deep Representation）等等。不過究其本質來講，都是類似的深度神經網路模型。
既然深度學習這樣一種神經網路模型在以前就出現過了，為什麼在經歷過一次沒落之後，到現在又重新進入人們的視線當中了呢？這是因為在十幾年前的硬體條件下，對高層次多節點神經網路的建模，時間復雜度（可能以年為單位）幾乎是無法接受的。在很多應用當中，實際用到的是一些深度較淺的網路，雖然這種模型在這些應用當中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由於這種時間上的不可接受性，限制了其在實際應用的推廣。而到了現在，計算機硬體的水平與之前已經不能同日而語，因此神經網路這樣一種模型便又進入了人們的視線當中。
「 2012年6月，《紐約時報》披露了Google Brain項目，吸引了公眾的廣泛關注。這個項目是由著名的斯坦福大學機器學習教授Andrew Ng和在大規模計算機系統方面的世界頂尖專家Jeff Dean共同主導，用16000個CPU Core的並行計算平台訓練一種稱為「深層神經網路」（DNN，Deep Neural Networks） 」
從Google Brain這個項目中我們可以看到，神經網路這種模型對於計算量的要求是極其巨大的，為了保證演算法實時性，需要使用大量的CPU來進行並行計算。
當然，深度學習現在備受關注的另外一個原因，當然是因為在某些場景下，這種演算法模式識別的精度，超過了絕大多數目前已有的演算法。而在最近，深度學習的提出者修改了其實現代碼的Bug之後，這種模型識別精度又有了很大的提升。這些因素共同引起了深層神經網路模型，或者說深度學習這樣一個概念的新的熱潮。
深度學習的優點
為了進行某種模式的識別，通常的做法首先是以某種方式，提取這個模式中的特徵。這個特徵的提取方式有時候是人工設計或指定的，有時候是在給定相對較多數據的前提下，由計算機自己總結出來的。深度學習提出了一種讓計算機自動學習出模式特徵的方法，並將特徵學習融入到了建立模型的過程中，從而減少了人為設計特徵造成的不完備性。而目前以深度學習為核心的某些機器學習應用，在滿足特定條件的應用場景下，已經達到了超越現有演算法的識別或分類性能。
深度學習的缺點
深度學習雖然能夠自動的學習模式的特徵，並可以達到很好的識別精度，但這種演算法工作的前提是，使用者能夠提供「相當大」量級的數據。也就是說在只能提供有限數據量的應用場景下，深度學習演算法便不能夠對數據的規律進行無偏差的估計了，因此在識別效果上可能不如一些已有的簡單演算法。另外，由於深度學習中，圖模型的復雜化導致了這個演算法的時間復雜度急劇提升，為了保證演算法的實時性，需要更高的並行編程技巧以及更好更多的硬體支持。所以，目前也只有一些經濟實力比較強大的科研機構或企業，才能夠用深度學習演算法，來做一些比較前沿而又實用的應用。
2. 深度學習演算法的哪些方面比較有趣
根據2012-2017年被引用最多的深度學習論文來看，深度學習目前的研究方向如下
1、基礎性的理解和概括
2、優化訓練
3、卷積神經網路模型研究
4、圖像：分割/目標檢測
5、視頻
6、自然語言處理
7、強化學習/機器人
8、語音/其他領域
3. 常見深度學習演算法有哪些
CNN RNN transformer GAN
這幾個是基礎
CNN變種很多
RNN一樣 比如LSTM就是
transformer在BERT里用了
GAN是一個全新的
4. 深度學習演算法有哪些
深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧(AI, Artificial Intelligence)。
5. 深度學習有哪些演算法
只有簡單的了解：
常見的深度學習演算法有三種：來卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路。具體的需要自己去鑽研了
6. 深度學習（哪一種演算法
神經網路演算法
7. 深度學習主要是學習哪些演算法
深度學習（也稱為深度結構化學習或分層學習）是基於人工神經網路的更廣泛的機器學習方法族的一部分。學習可以是有監督的、半監督的或無監督的。
深度學習架構，例如深度神經網路、深度信念網路、循環神經網路和卷積神經網路，已經被應用於包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別、社交網路過濾、機器翻譯、生物信息學、葯物設計、醫學圖像分析、材料檢查和棋盤游戲程序在內的領域，在這些領域中，它們的成果可與人類專家媲美，並且在某些情況下勝過人類專家。
神經網路受到生物系統中信息處理和分布式通信節點的啟發。人工神經網路與生物大腦有各種不同。具體而言，神經網路往往是靜態和象徵性的，而大多數生物的大腦是動態(可塑)和模擬的。
定義
深度學習是一類機器學習演算法： 使用多個層逐步從原始輸入中逐步提取更高級別的特徵。例如，在圖像處理中，較低層可以識別邊緣，而較高層可以識別對人類有意義的部分，例如數字/字母或面部。
8. 深度學習使用的演算法有哪些
先列舉一下在深度學習中，我們常見的優化演算法有哪些：
最基本的如梯度下降(Gradient Descent)—— GD
然後還有一些GD的變體：
隨機梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)——SGD
小批量梯度下降——mini-batch GD
動量梯度下降——Momentum
均方根演算法(root mean square prop) ——RMSprop
自適應矩估計(Adaptive Moment Estimation)——Adam
9. 機器學習演算法和深度學習的區別
一、指代不同
1、機器學習演算法：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。
2、深度學習：是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標人工智慧。
二、學習過程不同
1、機器學習演算法：學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。
2、深度學習：通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網路的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。
三、應用不同
1、機器學習演算法：：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。
2、深度學習：計算機視覺、語音識別、自然語言處理等其他領域。
10. 常見的深度學習演算法主要有哪些
深度學習常見的3種演算法有：卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路。
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks)，是深度學習的代表演算法之一。
循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列數據為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節點(循環單元)按鏈式連接的遞歸神經網路。
生成對抗網路(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型，是最近兩年十分熱門的一種無監督學習演算法。