深度学习算法原理

① 人工智能深度学习用的是什么原理可以自己学习

深度学习当然就是人工智能，它是对人类意识和思维的信息过程的模拟。人工智能不是人类智能，但它可以像人类一样思考，或者超越人类智能。人类的深度学习是人类思维的一种，所以机器深度学习是人工智能的一个自然方面，也是一个非常困难的方面。例如，人工智能用于语音识别，图像识别基本上是一个很好的成功，深度学习仍在发展中。

② 深度学习原理有哪些

深度主要体现在学习中的举一反三、触类旁通和迁移应用。学以致用、活学活用，创造性地解决不同情境下的问题，这是深度学习的必然要求和集中体现。

以上“三度”就是深度学习的本质和要义，要达成深度学习的目标，教育者应当认真做好教学建构，精心设计教学内容和问题情境，唤起学生学习兴趣，引导学生自觉运用跨学科思维，鼓励学生积极进行迁移应用。为此，教师应进行三个方面的准备。

教学资源是学习的起点和基础。因此，深度学习的第一步就是选择和确定教学资源。不是每一课教材内容都有必要进行深度学习，在选择时应当遵循以下三个原则：
学习内容具有综合性。注重同学科前后知识的关联性和系统性，必要时还需要融入课本之外的诸多知识，才能更好地理解学科内容，化解问题。如“轮轴”一课中，轮轴省力的原理便需要借助上一节课“杠杆”知识来理解，只需要将杠杆与轮轴作一番比较，学生很容易发现杠杆自转一周就成了轮轴。通过系统思维，可以将知识追根溯源，轻松揭开其中的奥秘。

学习内容具有研究性。只有投入大量时间和精力，进行细致深入的观察、思考和分析，才能得出正确的判断和结论。如小学科学“冷和热”一课，在对“一杯热水自然降温”现象的观察中，要不间断地做好水温测试和记录，并细致比对最终数据，方能总结出一杯热水在自然状态下降温的规律。唯有深入研究才能抵达问题本质。

学习内容具有挑战性。对挑战的期待是学生与生俱来的品格和心理诉求，也是激发学生学习热情的主要动力。这种挑战不是内容的生僻和晦涩难懂，而是指解决这个问题需要动用多种渠道、通过多种方式才能完成。如“制作弹簧秤”需要从弹簧秤原理、材料、制作、测试、限重等诸多方面进行全面考量。

③ 深度学习到底是学习什么的到底深在哪里

一般来说，学习分为浅层学习和深度学习。浅层学习主要是指只进行表面的学习及只学习，你眼睛里所看到的，但是不去思考这个理论这个知识是如何产生的，它对你将来会有什么样的影响。我们也可以知道浅层学习是你过了一段时间之后就会忘记的，因为它是一种很表面的知识，不会让你在内心里认同他。但是深度学习就不一样了。深度学习是统计学习，你眼睛里所看到的又用思想去思考他这个东西是如何撑到他的理论是建立在什么的基础上，他对你会有怎样的影响，以及如何运用它。这些都是深层学习，我们需要思考的问题。同样，我们也可以知道这样的学习也就是深度学习，对我们记忆一个知识是特别有效的，这就是行之有效。因为深度学习，让我们对一个知识点，记忆的很深刻，无论过了多长时间都很难以忘记。所以说他这个是一个很棒的学习方法。

④ 深度学习到底是什么样的概念呢

婡深臫度学头习筿是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些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，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。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

背景介绍
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
1959年美国的塞缪尔（Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。

⑤ 如何正确理解深度学习的概念

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？
深度学习是什么
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
深度学习的“深度”体现在哪里
论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的Logistic Regression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。
那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks ），是从很久以前的人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。
深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）、递归自动编码器（Recursive Autoencoders）、深度表达（Deep Representation）等等。不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。
既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入人们的视线当中了呢？这是因为在十几年前的硬件条件下，对高层次多节点神经网络的建模，时间复杂度（可能以年为单位）几乎是无法接受的。在很多应用当中，实际用到的是一些深度较浅的网络，虽然这种模型在这些应用当中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于这种时间上的不可接受性，限制了其在实际应用的推广。而到了现在，计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语，因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线当中。

⑥ 什么是深度学习

随着阿尔法狗、无人驾驶、智能翻译的横空出世，“人工智能”这个已经存在60多年的词语，仿佛一夜之间重新成为热词。同时被科技圈和企业界广泛提及的还有“机器学习”“深度学习”“神经网络”…… 但事实是，如此喧嚣热烈的气氛之下，大部分人对这一领域仍是一知半解。

如果要说谁有资格谈论目前正在进行的“人工智能革命”，特伦斯·谢诺夫斯基（Terry Sejnowski）必然是其中一个。

在智能翻译、无人驾驶、阿尔法狗、微软小冰还被认为是远在天边的愿景时，谢诺夫斯基就已经在为深度学习领域奠定基础了。

《深度学习：智能时代的核心驱动力量》

中信出版集团 2019.2

Q：首先，我想问一下定义。人们几乎可以互换地使用“人工智能”，“神经网络”，“深度学习”和“机器学习”等词语。 但这些是不同的东西。你能解释一下吗？

人工智能可以追溯到1956年的美国，那时工程师们决定编写一个试图仿效智能的计算机程序。

在人工智能中，一个新领域成长起来，称为机器学习。不是编写一个按部就班的程序来做某事——这是人工智能中的传统方法——而是你收集了大量关于你试图理解的事物的数据。例如，设想您正在尝试识别对象，因此您可以收集大量它们的图像。然后，通过机器学习，这是一个可以剖析各种特征的自动化过程，就可以确定一个物体是汽车，而另一个是订书机。

机器学习是一个非常大的领域，其历史可以追溯到更久远的时期。最初，人们称之为“模式识别”。后来算法在数学上变得更加广泛和复杂。

在机器学习中有受大脑启发的神经网络，然后是深度学习。深度学习算法具有特定的体系结构，其中有许多层数据流经的网络。

基本上，深度学习是机器学习的一部分，机器学习是人工智能的一部分。

Q: 有什么“深度学习”能做而其他程序不能做的吗？

编写程序非常耗费人力。在过去，计算机是如此之慢，内存非常昂贵，以至于人们采用逻辑，也就是计算机的工作原理，来编写程序。他们通过基础机器语言来操纵信息。计算机太慢了，计算太贵了。

但现在，计算力越来越便宜，劳动力也越来越昂贵。而且计算力变得如此便宜，以至于慢慢地，让计算机学习会比让人类编写程序更有效。在那时，深度学习会开始解决以前没有人编写过程序的问题，比如在计算机视觉和翻译等领域。

机器学习是计算密集型的，但你只需编写一个程序，通过给它不同的数据集，你可以解决不同的问题。并且你不需要是领域专家。因此，对于存在大量数据的任何事物，都有对应的大量应用程序。

Q：“深度学习”现在似乎无处不在。 它是如何变得如此主导潮流？

我可以在历史上精确地找到这一特定时刻：2012年12月在NIPS会议（这是最大的AI会议）上。在那里，计算机科学家Geoff Hinton和他的两个研究生表明你可以使用一个名为ImageNet的非常大的数据集，包含10,000个类别和1000万个图像，并使用深度学习将分类错误减少20％。

通常，在该数据集上，错误在一年内减少不到1％。 在一年内，20年的研究被跨越了。

这真的打开了潮水的闸门。

Q：深度学习的灵感来自大脑。那么计算机科学和神经科学这些领域如何协同工作呢？

深度学习的灵感来自神经科学。最成功的深度学习网络是由Yann LeCun开发的卷积神经网络（CNN）。

如果你看一下CNN的架构，它不仅仅是很多单元，它们以一种基本上镜像大脑的方式连接起来。大脑中被研究的最好的一部分在视觉系统，在对视觉皮层的基础研究工作中，表明那里存在简单和复杂细胞。如果你看一下CNN架构，会发现有简单细胞和复杂细胞的等价物，这直接来自我们对视觉系统的理解。

Yann没有盲目地试图复制皮质。他尝试了许多不同的变种，但他最终收敛到的方式和那些自然收敛到的方式相同。这是一个重要的观察。自然与人工智能的趋同可以教给我们很多东西，而且还有更多的东西要去探索。

Q：我们对计算机科学的理解有多少取决于我们对大脑的理解程度？

我们现在的大部分AI都是基于我们对大脑在60年代的了解。 我们现在知道的更多，并且更多的知识被融入到架构中。

AlphaGo，这个击败围棋冠军的程序不仅包括皮质模型，还包括大脑的一部分被称为“基底神经节”的模型，这对于制定一系列决策来实现目标非常重要。 有一种称为时间差分的算法，由Richard Sutton在80年代开发，当与深度学习相结合时，能够进行人类以前从未见过的非常复杂的玩法。

当我们了解大脑的结构，并且当我们开始了解如何将它们集成到人工系统中时，它将提供越来越多的功能，超越我们现在所拥有的。

Q：人工智能也会影响神经科学吗？

它们是并行的工作。创新神经技术已经取得了巨大的进步，从一次记录一个神经元到同时记录数千个神经元，并且同时涉及大脑的许多部分，这完全开辟了一个全新的世界。

我说人工智能与人类智能之间存在着一种趋同。随着我们越来越多地了解大脑如何工作，这些认识将反映到AI中。 但与此同时，他们实际上创造了一整套学习理论，可用于理解大脑，让我们分析成千上万的神经元以及他们的活动是如何产生的。 所以神经科学和人工智能之间存在这种反馈循环，我认为这更令人兴奋和重要。

Q：你的书讨论了许多不同的深度学习应用，从自动驾驶汽车到金融交易。你觉得哪个特定领域最有趣？

我完全被震撼到的一个应用是生成对抗网络，或称GANS。使用传统的神经网络，你给出一个输入，你得到一个输出。 GAN能够在没有输入的情况下开展活动 - 产生输出。

是的，我在这些网络创建假视频的故事背景下听说过这个。他们真的会产生看似真实的新事物，对吧？

从某种意义上说，它们会产生内部活动。事实证明这是大脑运作的方式。你可以看某处并看到一些东西，然后你可以闭上眼睛，你可以开始想象出那里没有的东西。你有一个视觉想象，当周围安静时，你闹钟声会浮现想法。那是因为你的大脑是生成性的。现在，这种新型网络可以生成从未存在过的新模式。所以你可以给它，例如，数百张汽车图像，它会创建一个内部结构，可以生成从未存在的汽车的新图像，并且它们看起来完全像汽车。

Q：另一方面，您认为哪些想法可能是过度炒作？

没有人可以预测或想象这种新技术的引入会对未来的事物组织方式产生什么影响。当然这其中有炒作。我们还没有解决真正困难的问题。我们还没有通用智能，就有人说机器人将不久后会取代我们，其实机器人远远落后于人工智能，因为复制身体被发现比复制大脑更复杂。

让我们看一下这一种技术进步：激光。它是在大约50年前发明的，当时占据了整个房间。从占据整个房间到我现在演讲时使用的激光笔需要50年的技术商业化。它必须被推进到体积足够小并可以用五美元购买它的程度。同样的事情将发生在像自动驾驶汽车这样的被炒作的技术上。它并不被期望在明年或者未来10年，就变得无处不在。这过程可能需要花费50年，但重点是，在此过程中会有逐步推进，使它越来越灵活，更安全，更兼容我们组织运输网络的方式。炒作的错误在于人们的时标设定错了。他们期待太多事情太快发生，其实事物只在适当的时候。

关于深度学习的问题可以看下这个网页的视频讲解：AI深度学习---中科院公开课。

⑦ 什么是深度学习 csdn

深度学习是用于建立、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。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显着的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。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；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。
以优就业深度学习课程为例，课程中还要学习循环神经网络原理，人工神经网专络及卷积神经网络原理，生成式对抗网络等，还包含了项目实战，如果有兴趣可以去了解了解。

⑧ 深度学习是什么

深度学习（人工神经网络的研究的概念）
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些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，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。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

⑨ 深度学习是什么求科普。

深度学习是一类机器学习方法，可实例化为深度学习器，所对应的设计、训练和使用方法集合称为深度学习。

深度学习器由若干处理层组成，每层包含至少一个处理单元，每层输出为数据的一种表征，且表征层次随处理层次增加而提高。

深度的定义是相对的。针对某具体场景和学习任务，若学习器的处理单元总数和层数分别为M和N，学习器所保留的信息量或任务性能超过任意层数小于N且单元总数为M的学习器，则该学习器为严格的或狭义的深度学习器，其对应的设计、训练和使用方法集合为严格的或狭义的深度学习。

广义的深度学习器及对应的深度学习方法可依据经验和局部最优化设计，不进行上述严格的遍历比较。

我们最近和中科院专家联合推出了AI深度学习课程，感兴趣的可以了解一下。

⑩ 深度学习是什么求大神科普一下感谢🙏

请参考以下的资料，网络上有很多相当资料，自己也可以搜索参考：
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些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，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。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。 
还可参考以下内容：
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习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。