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

深度學(xué)習(xí)是什么意思？

近年來，隨著信息社會、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式。

目前，對深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學(xué)習(xí)者可以批判性地學(xué)習(xí)新的想法和事實(shí)，將它們?nèi)谌朐械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在教師指導(dǎo)下的一個(gè)有意義的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生圍繞挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，全心投入，體驗(yàn)成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機(jī)整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點(diǎn)。

深度學(xué)習(xí)有幾個(gè)特點(diǎn)。一是觸動人心的學(xué)習(xí)。第二，體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。三是深入認(rèn)識和實(shí)踐創(chuàng)新的研究。

深度學(xué)習(xí)應(yīng)該怎么學(xué)習(xí)呢？

如果你想深入學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，比如自己完全實(shí)現(xiàn)不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)層次和參數(shù)，最好能熟練運(yùn)用矩陣?yán)碚撝械南嚓P(guān)工具，但我相信如果職業(yè)路徑規(guī)劃不是一個(gè)算法工程師，就不會深入到這個(gè)層次。

對應(yīng)不同的應(yīng)用領(lǐng)域，需要不同的數(shù)學(xué)工具，如圖像與信號識別相關(guān)的領(lǐng)域，需要圖形等相關(guān)的基本技能，但這是一個(gè)復(fù)雜的實(shí)際應(yīng)用問題，不在本課程的教學(xué)范圍內(nèi)，本課程的應(yīng)用領(lǐng)域相對簡單。

事實(shí)上，如果你是工科學(xué)生，你會發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)最困難的部分是你不明白這些數(shù)學(xué)工具能幫我們解決什么問題，因?yàn)榇蠖鄶?shù)大學(xué)老師都是數(shù)學(xué)老師，他們沒有從學(xué)生各自專業(yè)的角度來解釋數(shù)學(xué)問題。但當(dāng)你知道自己需要用數(shù)學(xué)工具做什么，有了明確的目標(biāo)，你會發(fā)現(xiàn)自己的學(xué)習(xí)動機(jī)和學(xué)習(xí)能力都會有突破，不會覺得數(shù)學(xué)知識枯燥乏味。因此，即使你的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)相對薄弱，你有明確的目的，你也可以補(bǔ)充這些數(shù)學(xué)知識，相信你能解決這個(gè)問題。數(shù)學(xué)當(dāng)然不是學(xué)習(xí)這門課程的障礙，但如果你想把它作為一門職業(yè)，就必須在數(shù)學(xué)上打好基礎(chǔ)。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)有什么異同？

深度學(xué)習(xí)和一般機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別

1:一般機(jī)器學(xué)習(xí)一般指決策樹、邏輯回歸、支持向量機(jī)、xgboost等，深度學(xué)習(xí)的主要特點(diǎn)是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度卷積網(wǎng)絡(luò)、深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)等等等。算法在層次上沒有相似性。很難說相似性可能是每個(gè)人的函數(shù)都要擬合的高維函數(shù)。 ] ]2:一般機(jī)器學(xué)習(xí)在分析低維和可解釋的任務(wù)時(shí)表現(xiàn)更好。例如，數(shù)據(jù)挖掘和推薦算法。它們的特點(diǎn)是，總體而言，所收集的數(shù)據(jù)維數(shù)不高。以廣告推送任務(wù)為例，一般分析的數(shù)據(jù)維度僅包括性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)等，參數(shù)調(diào)整方向明確。

3：深度學(xué)習(xí)算法擅長分析高維數(shù)據(jù)。例如，圖像、聲音等。例如，圖像可以具有千萬像素，相當(dāng)于千萬特征向量維，并且像素之間的關(guān)系不是特別明顯。在這種情況下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理這一問題，基本上能夠非常準(zhǔn)確地掌握圖像的特征。但各維度的解釋力很弱，參數(shù)調(diào)整的方向也不明確（神經(jīng)元個(gè)數(shù)、隱層個(gè)數(shù)等）。綜上所述，兩者其實(shí)有很大的不同。近年來，深度學(xué)習(xí)得到了發(fā)展。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法大多來源于概率論和信息學(xué)。在編程方面，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型基本上集成到sklearn包中。對于深度學(xué)習(xí)，可以使用tensorflow作為框架。對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的詳細(xì)理解，可以從李航的統(tǒng)計(jì)原理或周志華的機(jī)器學(xué)習(xí)（又稱西瓜書）中看到。由于近兩年關(guān)于深度學(xué)習(xí)的書籍很少，我們可以參考近兩年關(guān)于深度學(xué)習(xí)的論文。當(dāng)然，它們都需要堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要是因?yàn)檫@三本書：線性代數(shù)或高等代數(shù)、高等數(shù)學(xué)或數(shù)學(xué)分析、概率論或隨機(jī)過程

！目前，人工智能分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一種新的網(wǎng)絡(luò)。學(xué)術(shù)界對DL有兩種看法。事實(shí)上，當(dāng)前學(xué)科技能的所謂“人工智能”是弱人工智能，它只是用來提取強(qiáng)大的特征。另一種則希望將其發(fā)展成為一門新的學(xué)科，即端到端，這可能是未來實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能的突破口?；蛘邠Q句話說。深度學(xué)習(xí)和人工智能。在DL著火之前。DL和ml實(shí)際上有著微妙的關(guān)系。隨著計(jì)算資源和大數(shù)據(jù)的崛起，奧創(chuàng)強(qiáng)大的AI（甚至老板級）就是我上面提到的端到端的“深度學(xué)習(xí)理念”。本質(zhì)上，人工智能是一個(gè)比深度學(xué)習(xí)更廣泛的概念。深度學(xué)習(xí)是一種技術(shù)（我更喜歡稱之為理念）。2.深度學(xué)習(xí)是人工智能中的一種技術(shù)或理念。深度學(xué)習(xí)與ml