深度置信網路簡介

① 深度學習和AI有什麼關系，學習什麼內容呢

深度學習是一類模式分析方法的統稱，就具體研究內容而言，主要涉及三類方法：

(1)基於卷積運算的神經網路系統，即卷積神經網路(CNN)。

(2)基於多層神經元的自編碼神經網路，包括自編碼( Auto encoder)以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類( Sparse Coding)。

(3)以多層自編碼神經網路的方式進行預訓練，進而結合鑒別信息進一步優化神經網路權值的深度置信網路(DBN)。

深度學習作為實現機器學習的技術，拓展了人工智慧領域范疇，主要應用於圖像識別、語音識別、自然語言處理。推動市場從無人駕駛和機器人技術行業擴展到金融、醫療保健、零售和農業等非技術行業，因此掌握深度學習的AI工程師成為了各類型企業的招聘熱門崗位。、

中公教育聯合中科院專家打造的深度學習分八個階段進行學習：

第一階段AI概述及前沿應用成果介紹

• 深度學習的最新應用成果

• 單層/深度學族慶哪習與機器學習

• 人工智慧的關系及發展簡

第二階段神經網路原理及TensorFlow實戰

• 梯度下降優化方法

• 前饋神經網路的基本結構和訓練過程

• 反向傳播演算法

• TensorFlow開發環境安裝

• 「計算圖」編程模型

• 深度學習中圖像識別的操作原理

第三階段循環神經網路原理及項目實戰

• 語言模型及詞嵌入

• 詞嵌入的學習過程

• 循環神經網路的基本結構

• 時間序列反向傳播演算法

• 長短時記憶網路（LSTM）的基本結構

• LSTM實現語言模型

第四階段生成式對抗網路原理及項目實戰

• 生成式對抗網路（GAN）的基本結構和原理

• GAN的訓練過程

• GAN用於圖片生成的實現

第五階段深度學習的分布式處理及項目實戰

• 多GPU並行實現

• 分布式並行的環境搭建

• 分布式並行實現

第六階段深度強化學習及項目實戰

• 強化學習介紹

• 智能體Agent的深度決策機制（上）

• 智能體Agent的深度決策機制（中）

• 智能體Agent的深差野度決策機制（下）

第七階段車牌識別項目實戰

• 數據集介紹及項目需求分析

• OpenCV庫介紹及車牌定位

• 車牌定位

• 車牌識別

• 學員兆碼項目案例評講

第八階段深度學習前沿技術簡介

• 深度學習前沿技術簡介

• 元學習

• 遷移學習等

了解更多查看深度學習。

② 深度學習是什麼求科普。

深度學習是一類機器學習方法，可實例化為深度學習器，所對應的設計、訓練和使用方法集合稱為深度學習。

深度學習器由若干處理層組成，每層包含至少一個處理單元，每層輸出為數據的一種表徵，且表徵層次隨處理層次增加而提高。

深度的定義是相對的。針對某具體場景和學習任務，若學習器的處理單元總數和層數分別為M和N，學習器所保留的信息量或任務性能超過任意層數小於N且單元總數為M的學習器，則該學習器為嚴格的或狹義的舉伍告深度學習器，其對應的設計、訓練和使用方法集合為嚴格的或狹義的正明深度學習。

廣義的深度學習器及對應的深度學習方法可依據經驗和局部最優化設橘汪計，不進行上述嚴格的遍歷比較。

我們最近和中科院專家聯合推出了AI深度學習課程，感興趣的可以了解一下。

③ 什麼是深度學習

深度學習就是機器學習的領域中一個新的研究方向吧，在想要更加的接近到最初目標（人工智慧）的時候，引入了深度學習的。
而深度學習主要是學習樣本數據的內在規律以及表示層次，這個學習的過程中得到的信息，比如文字、圖像以及聲音等數據的解釋有著非常大的幫助。它最大的目的就是讓機器可以和人一樣可以分析、可以自主的學習、可以對文字進行識別，對聲音圖像等進行識別。深度學習是較為復雜的機器學習演算法，在語音還有圖像等的識別上具有非常好的效果，梁悉甚至是在很大程度上超過先前相關的技術。
另外，深度學習的應用也是非常廣泛的，有搜索技術，桐派數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，並且還在其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智慧局渣賀相關技術取得了很大進步。
還有深度學習也可以說是一種模式分析方法的總稱，如果從研究內容方面來看的話，主要是有3個種方法：
(1)基於卷積運算的神經網路系統，即卷積神經網路(CNN)。
(2)基於多層神經元的自編碼神經網路，包括自編碼( Auto encoder)以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類( Sparse Coding)。
(3)以多層自編碼神經網路的方式進行預訓練，進而結合鑒別信息進一步優化神經網路權值的深度置信網路(DBN)。

④ 深度學習是形成學生核心素養的基本途徑

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧(AI, Artificial Intelligence)。[1]

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。[1]

深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。[1]

中文名
深度學習
外文名
Deep Learning
提出者
Geoffrey Hinton，Yoshua Bengio，Yann LeCun 等
提出時間
2006年
學科
人工智慧
相關課程
人工智慧+醫療的未來是怎樣的

去學習
快速
導航
釋義

特點

深度學習典型模型

深度學習訓練過程

應用
簡介
深度學習是一類模式分析方法的統稱，就具體研究內容而言，主要涉及三類方法：[2]
(1)基於卷積運算的神經網路系統，即卷積神經網路(CNN)。[2]
(2)基於多層神經元的自編碼神經網路，包括自編碼( Auto encoder)以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類( Sparse Coding)。[2]
(3)以多層自編碼神經網路的方式進行預訓練，進而結合鑒別信息進一步優化神經網路權值的深度置信網路(DBN)。[2]
通過多層處理，逐漸將初始的「低層」特徵表示轉化為「高層」特徵表示後，用「簡單模型」即可完成復雜的分類等學習任務。由此可將深度學習理解為進行「特徵學習」（feature learning）或「表示學習」（representation learning）。[3]
以往在機器學慣用於現實任務時，描述樣本的特徵通常需由人類專家來設計，這成為「特徵工程」（feature engineering）。眾所周知，特徵的好壞對泛化性能有至關重要的影響，人類專家設計出好特徵也並非易事；特徵學習（表徵學習）則通過機器學習技術自身來產生好特徵，這使機器學習向「全自動數據分析」又前進了一步。[3]
近年來，研究人員也逐漸將這幾類方法結合起來，如對原本是以有監督學習為基礎的卷積神經網路結合自編碼神經網路進行無監督的預訓練，進而利用鑒別信息微調網路參數形成的卷積深度置信網路。與傳統的學習方法相比，深度學習方法預設了更多的模型參數，因此模型訓練難度更大，根據統計學習的一般規律知道，模型參數越多，需要參與訓練的數據量也越大。[2]
20世紀八九十年代由於計算機計算能力有限和相關技術的限制，可用於分析的數據量太小，深度學習在模式分析中並沒有表現出優異的識別性能。自從2006年， Hinton等提出快速計算受限玻耳茲曼機(RBM)網路權值及偏差的CD-K演算法以後，RBM就成了增加神經網路深度的有力工具，導致後面使用廣泛的DBN(由 Hinton等開發並已被微軟等公司用於語音識別中)等深度網路的出現。與此同時，稀疏編碼等由於能自動從數據中提取特徵也被應用於深度學習中。基於局部數據區域的卷積神經網路方法今年來也被大量研究。[2]

⑤ 深度學習有人了解嗎，可以介紹一下嗎

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術，
主要涉及三類方法： [2]
(1)基於卷積運算的神經網路系統，即卷積神經網路(CNN)。 [2]
(2)基於多層神經元的自編碼神經網路，包括自編碼( Auto encoder)以及近游塵年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類( Sparse Coding)。 [2]
(3)以多層自編碼神經網路的方式進行預訓練，進而結合鑒別信息進一步優化神經網路權值的深度置信網路(DBN)。
區別於傳統的淺層學習，深度學習的不同在於： [4]
(1)強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點； [4]
(2)明確了特徵學習的重要性。也就是說，通過逐層特徵變換，將樣本在原空間的特徵表示變換到一個新特徵空間，從而使分類或預測更容易。與人工規則構造特徵的方法相比，利用大數據來學習特徵，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。
典型的深度學習模型有卷渣磨指如配積神經網路( convolutional neural network)、DBN和堆棧自編碼網路(stacked auto-encoder network)模型等

⑥ 什麼是深度學習

深度學習是一類模式分析方法的統稱，就具體研究內容而言，主要涉及三類方法：
(1)基於卷積運算的神經網路系統，即卷積神經網路(CNN)。
(2)基於多層神經元的自編碼神經網路，包括自編碼( Auto encoder)以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類( Sparse Coding)。
(3)以多層自編碼神經網路的方式進行預訓練，進而結合鑒別信息進一步優化神經網路權值的深度置信網路(DBN)。
通過多層處理，逐漸將初始的「低層」特徵表示轉化為「高層」特徵表示後，用「簡單模型」即可完成復雜的分類等學習任務。由此可將深度學習理解為進行「特徵學習」（feature learning）或「表示學習」（representation learning）。
以往在機器學慣用於現實任務時，描灶肢述樣本的特徵通常需由人類專家來設計，這成為「特徵工程」（feature engineering）。眾所周知，特徵的好壞對泛化性能有至關重要的影響，人類專家設計出好特徵也並非易事；特徵學習（表徵學習）則通過機器學習技術自身來產生好特徵，這使機器學習向「全自動數據分析」又前進了一步。 近年來，研究人員也逐漸將這幾類方法結合起來，如對原本是以有監督學習為基礎的卷積神經網路結合自編碼神經網路進行無監督的預訓練，進而利用鑒別信息微調網路參數形成的卷積深度置信網路。與傳統的學習方法相比，深度學習方法預設了更多的模型參數，因此模型訓練難度更大，根據統計學習的一般規律知道，模型參數越多，需要參與訓練的數據量也越大。
20世紀八九十年代由於計算機計算能力有限和相關技術的限制，可用於分析的數據量太世做小，深度學習在模式分析中並沒有表現出優異的識別性能。自從2006年， Hinton等提出快速計算受限玻耳茲曼機(RBM)網路權值及偏差的CD-K演算法以後，RBM就成了增加神經隱返世網路深度的有力工具，導致後面使用廣泛的DBN(由 Hinton等開發並已被微軟等公司用於語音識別中)等深度網路的出現。與此同時，稀疏編碼等由於能自動從數據中提取特徵也被應用於深度學習中。基於局部數據區域的卷積神經網路方法今年來也被大量研究。

⑦ 深度學習又稱之為什麼

深度學習（Deep Learning），又叫無監督特徵學習Unsupervised Feature Learning或者特徵學習Feature Learning，是目前非常熱的一個研究主題。

深度學習是一種機器學習方法，它接受輸入X，並用它來預測Y的輸出。例如，給定過去一周的股票價格作為輸入，我的深度學習演算法將嘗試預測第二天的股票價格。

給定輸入和輸出對的大數據集，深度學習演算法將嘗試最小化其預測和預期輸出之間的差異。通過喚乎這樣做，它試圖學習給定輸入和輸出之間的關聯／模式－這反過來允許深度豎胡學習模型推廣到它以前沒有見過的輸入。

作為另一個例子，假設輸入是狗和貓的圖像，輸出是那些圖像的標簽（即輸入圖像是狗或貓）。如果輸入具有狗的標簽，和纖悉但是深度學習演算法預測貓，則我的深度學習演算法將知道我的給定圖像的特徵（例如，鋒利的牙齒，面部特徵）將與狗相關聯。

深度學習內容簡介：

深度學習是一類模式分析方法的統稱，就具體研究內容而言，主要涉及三類方法：

(1)基於卷積運算的神經網路系統，即卷積神經網路（CNN)。

(2)基於多層神經元的自編碼神經網路，包括自編碼（Auto encoder)以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類（Sparse Coding)。

(3)以多層自編碼神經網路的方式進行預訓練，進而結合鑒別信息進一步優化神經網路權值的深度置信網路（DBN)。

以上內容參考：網路-深度學習

⑧ 深度學習會用到哪些設計模式

論及深度學習中的「深度」一詞，人們從感性上可能會認為，深度學習相對於傳統的機器學習演算法，能夠做更多的事情，是一種更為「高深」的演算法。而事實可能並非我們想像的那樣，因為從演算法輸入輸出的角度考慮，深度學習演算法與傳統的有監督機器學習演算法的輸入輸出都是類似的，無論是最簡單的Logistic Regression，還是到後來的SVM、boosting等演算法，它們能夠做的事情都是類似的。正如無論使用什麼樣的排序演算法，它們的輸入和預期的輸出都是類似的，區別在於各種演算法在不同環境下的性能不同。
那麼深度學習的「深度」本質上又指的是什麼呢？深度學習的學名又叫深層神經網路（Deep Neural Networks ），是從很久以前的人工神經網路（Artificial Neural Networks）模型發展而來。這種模型一般採用計算機科學中的圖模型來直觀的表達，而深度學習的「深度」便指的是圖模型的層數以及每一層的節點數量，相對於之前的神經網路而言，有了很大程度的提升。
深度學習也有許多種不同的實現形式，根據解決問題、應用領域甚至論文作者取名創意的不同，它也有不同的名字：例如卷積神經網路（Convolutional Neural Networks）、深度置信網路（Deep Belief Networks）、受限玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻爾茲曼機（Deep Boltzmann Machines）、遞歸自動編碼器（Recursive Autoencoders）、深度表達（Deep Representation）等等。不過究其本質來講，都是類似的深度神經網路模型。
既然深度學習這樣一種神經網路模型在以前就出現過了，為什麼在經歷過一次沒落之後，到現在又重新進入人們的視線當中了呢？這是因為在十幾年前的硬體條件下，對高層次多節點神經網路的建模，時間復雜度（可能以年為單位）幾乎是無法接受的。在很多應用當中，實際用到的是一些深度較淺的網路，雖然這種模型在這些應用當中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由於這種時間上的不可接受性，限制了其在實際應用的推廣。而到了現在，計算機硬體的水平與之前已經不能同日而語，因此神經網路這樣一種模型便又進入了人們的視線當中。

⑨ 能不能簡單舉個例子說明一下深度置信網路的（DBN）的分類過程主要針對文本分類，

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); %類別數
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');