什么是深度学习 csdn

深度学乎毁习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模辩顷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。最显著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“岁灶备深度学习”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。

深度学来习(人工神经网络的研究的概念)

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。

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)。

深度学习最大的意义就在于能够提取对象的特征表示。特征表示(又称内在/潜在表示、特征值)指的是已进行过前期处理的数据形式，它可以应用于各种任务。能否找到合适的特征表示，对任务的完成情况至关重要。比如，只要能够准确抓取图像特征，便能够轻松将其归类。

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。 深度学习是一个戚晌复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前自相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖高瞎锋掘，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神雀视听和思考等人类的活动zhidao，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。

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