深度學習是機器學習與神經網路、人工智慧、圖形化建模、優化、模式識別和訊號處理等技術融合後產生的乙個領域。
深度學習網路是神經網路革命性的發展，人們甚至認為可以用它來建立更加強大的**模型。
深度學習使用多層機器學習模型對資料進行有監督學習或無監督學習。模型中的不同層由非線性資料變換的多個階段組成，資料的特徵在相繼更高、更抽象的層來表示。
資料科學領域有如下兩種基本的學習型別。
有監督學習：訓練的資料報含已知的結果。模型相對於這些結果進行訓練
無監督學習：訓練資料不包含任何已知的結果，演算法自行發現資料中的聯絡。
輸入資料傳遞給模型，經過多個非線性層進行過濾，最後一層包含分類器–決定該物件所屬的種類
深度學習的威力來自於用適量非線性的並行非線性步驟對非線性資料進行分類和**的能力。
多層深度神經網路有多個非線性層級，可以緊湊地表示高度非線性的和或高度變化的函式。他們擅長識別資料中的複雜模式，可以用來改進計算機視覺和自然語言處理等工作，病可以解決非結構化資料難題。
深度學習概念
深度學習是基於機器學習延伸出來的乙個新的領域，由以人大腦結構為啟發的神經網路演算法為起源加之模型結構深度的增加發展，並伴隨大資料和計算能力的提高而產生的一系列新的演算法。深度學習什麼時間段發展起來的?其概念由著名科學家geoffrey hinton等人在2006年和2007年在 sciences 等...
深度學習的概念
在人工智慧的早期，那些對人類智力來說非常困難 但對計算機來說相對簡單 的問題得到迅速解決，比如，那些可以通過一系列形式化的數學規則來描述的問題。人工智慧的真正挑戰在於解決那些對人來說很容易執行 但很難形式化描述的任務，如識別人們所說的話或影象中的臉。對於這些問題，我們人類往往可以憑藉直覺輕 易地解決...
機器學習 深度學習概念
機器學習 machine learning 是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能的學科。深度學習 deep learning 是機器學習研究中的乙個新的領域，其動機在於建立 模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機...