本深度學習是什么？了解深度學習難嗎?讓你快速了解深度學習的視頻講解本文檔視頻讓你4分鐘快速了解深度學習

　　深度學習的概念源于人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

　　深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯?a target='_blank' class='arckwlink_none'>網(wǎng)絡（DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓練算法，為解決深層結(jié)構相關的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是第一個真正多層結(jié)構學習算法，它利用空間相對關系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓練性能。

　　深度學習是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務（例如，人臉識別或面部表情識別）。深度學習的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學習和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。

　　深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

　　同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同．例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional neural networks，簡稱CNNs）就是一種深度的監(jiān)督學習下的機器學習模型，而深度置信網(wǎng)（Deep Belief Nets，簡稱DBNs）就是一種無監(jiān)督學習下的機器學習模型。

?