深度置信网络简介

① 深度学习和AI有什么关系，学习什么内容呢

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：

(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

深度学习作为实现机器学习的技术，拓展了人工智能领域范畴，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理。推动市场从无人驾驶和机器人技术行业扩展到金融、医疗保健、零售和农业等非技术行业，因此掌握深度学习的AI工程师成为了各类型企业的招聘热门岗位。、

中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：

第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍

• 深度学习的最新应用成果

• 单层/深度学族庆哪习与机器学习

• 人工智能的关系及发展简

第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战

• 梯度下降优化方法

• 前馈神经网络的基本结构和训练过程

• 反向传播算法

• TensorFlow开发环境安装

• “计算图”编程模型

• 深度学习中图像识别的操作原理

第三阶段循环神经网络原理及项目实战

• 语言模型及词嵌入

• 词嵌入的学习过程

• 循环神经网络的基本结构

• 时间序列反向传播算法

• 长短时记忆网络（LSTM）的基本结构

• LSTM实现语言模型

第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战

• 生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理

• GAN的训练过程

• GAN用于图片生成的实现

第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战

• 多GPU并行实现

• 分布式并行的环境搭建

• 分布式并行实现

第六阶段深度强化学习及项目实战

• 强化学习介绍

• 智能体Agent的深度决策机制（上）

• 智能体Agent的深度决策机制（中）

• 智能体Agent的深差野度决策机制（下）

第七阶段车牌识别项目实战

• 数据集介绍及项目需求分析

• OpenCV库介绍及车牌定位

• 车牌定位

• 车牌识别

• 学员兆码项目案例评讲

第八阶段深度学习前沿技术简介

• 深度学习前沿技术简介

• 元学习

• 迁移学习等

了解更多查看深度学习。

② 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举伍告深度学习器，其对应的设计、训练和使用方法集合为严格的或狭义的正明深度学习。

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橘汪计，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。

③ 什么是深度学习

深度学习就是机器学习的领域中一个新的研究方向吧，在想要更加的接近到最初目标（人工智能）的时候，引入了深度学习的。
而深度学习主要是学习样本数据的内在规律以及表示层次，这个学习的过程中得到的信息，比如文字、图像以及声音等数据的解释有着非常大的帮助。它最大的目的就是让机器可以和人一样可以分析、可以自主的学习、可以对文字进行识别，对声音图像等进行识别。深度学习是较为复杂的机器学习算法，在语音还有图像等的识别上具有非常好的效果，梁悉甚至是在很大程度上超过先前相关的技术。
另外，深度学习的应用也是非常广泛的，有搜索技术，桐派数据挖掘，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，并且还在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，使得人工智能局渣贺相关技术取得了很大进步。
还有深度学习也可以说是一种模式分析方法的总称，如果从研究内容方面来看的话，主要是有3个种方法：
(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。
(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。
(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

④ 深度学习是形成学生核心素养的基本途径

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)。[1]

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。[1]

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。[1]

中文名
深度学习
外文名
Deep Learning
提出者
Geoffrey Hinton，Yoshua Bengio，Yann LeCun 等
提出时间
2006年
学科
人工智能
相关课程
人工智能+医疗的未来是怎样的

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释义

特点

深度学习典型模型

深度学习训练过程

应用
简介
深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：[2]
(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。[2]
(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。[2]
(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。[2]
通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation learning）。[3]
以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（feature engineering）。众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。[3]
近年来，研究人员也逐渐将这几类方法结合起来，如对原本是以有监督学习为基础的卷积神经网络结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。[2]
20世纪八九十年代由于计算机计算能力有限和相关技术的限制，可用于分析的数据量太小，深度学习在模式分析中并没有表现出优异的识别性能。自从2006年， Hinton等提出快速计算受限玻耳兹曼机(RBM)网络权值及偏差的CD-K算法以后，RBM就成了增加神经网络深度的有力工具，导致后面使用广泛的DBN(由 Hinton等开发并已被微软等公司用于语音识别中)等深度网络的出现。与此同时，稀疏编码等由于能自动从数据中提取特征也被应用于深度学习中。基于局部数据区域的卷积神经网络方法今年来也被大量研究。[2]

⑤ 深度学习有人了解吗，可以介绍一下吗

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，
主要涉及三类方法： [2]
(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。 [2]
(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近游尘年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。 [2]
(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。
区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： [4]
(1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点； [4]
(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。
典型的深度学习模型有卷渣磨指如配积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等

⑥ 什么是深度学习

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：
(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。
(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。
(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。
通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation learning）。
以往在机器学习用于现实任务时，描灶肢述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（feature engineering）。众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。 近年来，研究人员也逐渐将这几类方法结合起来，如对原本是以有监督学习为基础的卷积神经网络结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。
20世纪八九十年代由于计算机计算能力有限和相关技术的限制，可用于分析的数据量太世做小，深度学习在模式分析中并没有表现出优异的识别性能。自从2006年， Hinton等提出快速计算受限玻耳兹曼机(RBM)网络权值及偏差的CD-K算法以后，RBM就成了增加神经隐返世网络深度的有力工具，导致后面使用广泛的DBN(由 Hinton等开发并已被微软等公司用于语音识别中)等深度网络的出现。与此同时，稀疏编码等由于能自动从数据中提取特征也被应用于深度学习中。基于局部数据区域的卷积神经网络方法今年来也被大量研究。

⑦ 深度学习又称之为什么

深度学习（Deep Learning），又叫无监督特征学习Unsupervised Feature Learning或者特征学习Feature Learning，是目前非常热的一个研究主题。

深度学习是一种机器学习方法，它接受输入X，并用它来预测Y的输出。例如，给定过去一周的股票价格作为输入，我的深度学习算法将尝试预测第二天的股票价格。

给定输入和输出对的大数据集，深度学习算法将尝试最小化其预测和预期输出之间的差异。通过唤乎这样做，它试图学习给定输入和输出之间的关联／模式－这反过来允许深度竖胡学习模型推广到它以前没有见过的输入。

作为另一个例子，假设输入是狗和猫的图像，输出是那些图像的标签（即输入图像是狗或猫）。如果输入具有狗的标签，和纤悉但是深度学习算法预测猫，则我的深度学习算法将知道我的给定图像的特征（例如，锋利的牙齿，面部特征）将与狗相关联。

深度学习内容简介：

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：

(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络（CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码（Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类（Sparse Coding)。

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络（DBN)。

以上内容参考：网络-深度学习

⑧ 深度学习会用到哪些设计模式

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。

⑨ 能不能简单举个例子说明一下深度置信网络的（DBN）的分类过程主要针对文本分类，

function test_example_DBN
load mnist_uint8;

train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;
train_y = double(train_y);
test_y = double(test_y);

%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weights
rand('state',0)
dbn.sizes = [100];
opts.numepochs = 1;
opts.batchsize = 100;
opts.momentum = 0;
opts.alpha = 1;
dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);
figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights

%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NN
rand('state',0)
%train dbn
dbn.sizes = [100 100];
opts.numepochs = 1;
opts.batchsize = 100;
opts.momentum = 0;
opts.alpha = 1;
dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);

%unfold dbn to nn
nn = dbnunfoldtonn(dbn, 10); %类别数
nn.activation_function = 'sigm';

%train nn
opts.numepochs = 1;
opts.batchsize = 100;
nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);
[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);

assert(er < 0.10, 'Too big error');