深度學習是什么意思？近年來，隨著信息社會、學習科學和課程改革的發(fā)展，深度學習是一種新的學習形式。目前，對深度學習的概念有很多答案，很多專家學者的解釋是本質意義一致的表述略有不同。李嘉厚教授認為，深度學

深度學習是什么意思？

近年來，隨著信息社會、學習科學和課程改革的發(fā)展，深度學習是一種新的學習形式。

目前，對深度學習的概念有很多答案，很多專家學者的解釋是本質意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認為，深度學習是建立在理解的基礎上的。學習者可以批判性地學習新的想法和事實，將它們融入原有的認知結構，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識轉移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認為，深度學習是在教師指導下的一個有意義的學習過程，學生圍繞挑戰(zhàn)性的學習主題，全心投入，體驗成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機整合、建設性反思和遷移應用的特點。

深度學習有幾個特點。一是觸動人心的學習。第二，體驗式學習。三是深入認識和實踐創(chuàng)新的研究。

神經(jīng)網(wǎng)絡反向傳播算法本質是在解決什么問題？是怎樣的？

反向傳播算法是一個深入的神經(jīng)網(wǎng)絡學習過程，最終誤差值根據(jù)梯度和誤差傳播原理返回到數(shù)據(jù)輸入方向，用于修改每層神經(jīng)元的權值或卷積核參數(shù)，以達到減小正誤差的目的，當經(jīng)過一輪反向傳播后，正誤差很小到可以接受的水平，神經(jīng)網(wǎng)絡是穩(wěn)定的我來訓練。

轉換層怎么計算？

首先，您不需要數(shù)到幾次。你可以把每次輸給前線的坡度加起來。舉一個一維的例子：輸入是x，有一個隱層y=W2*XB2，輸出層是Z=W1*YB1，隱層和輸出層有損耗：L2=（y-C2）^2，L1=（Z-c1）^2，總損耗函數(shù)L=L1。

在反向傳播過程中，首先計算L1到Z的偏導數(shù)DL1/DZ，然后通過反向傳播一層計算L1到y(tǒng)的偏導數(shù)DL1/dy；然后計算隱層損耗，計算L2到y(tǒng)的偏導數(shù)dl2/dy，它是損失函數(shù)對Y的偏導數(shù)：DL/dy=DL1/dy，dl2/dy；最后，DL/dy傳播到網(wǎng)絡的第一層。

其次，l-bfgs只是一個優(yōu)化算法，與反向傳播無關。對于樣式轉換，可以使用Adam的一階算法進行優(yōu)化，最終效果幾乎相同，代碼編寫簡單。