1樓：匿名使用者
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分布式特徵表示。[1]
深度學習的概念由hinton等人於2023年提出。基於深度置信網路(dbn)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外lecun等人提出的卷積神經網路是第乙個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能。
深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的方法。觀測值（例如一幅影象）可以使用多種方式來表示，如每個畫素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從例項中學習任務（例如，人臉識別或面部表情識別）。
深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特徵學習和分層特徵提取高效演算法來替代手工獲取特徵。
深度學習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，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。
同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同．例如，卷積神經網路（convolutional neural networks，簡稱cnns）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（deep belief nets，簡稱dbns）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
2樓：匿名使用者
簡單來說，機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化
舉個例子：通過機器學習演算法來識別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特徵資料，生成一定的演算法模型，進而可以準確**具有這些特徵的水果的型別，而深度學習則能自動的去發現特徵進而判斷。
3樓：來自土耳其靈敏的馬更歇狼
深度學習（deep learning）是機器學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。
至今已有數種深度學習框架，如深度神經網路、卷積神經網路和深度置信網路和遞迴神經網路已被應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音訊識別與生物資訊學等領域並獲取了極好的效果。另外，「深度學習」已成為類似術語，或者說是神經網路的品牌重塑。
深度學習到底是什麼樣的概念呢？
4樓：
深度學習是什麼？
深度學習是機器學習領域中對模式（聲音、影象等等）進行建模的一種方法，它也是一種基於統計的概率模型。在對各種模式進行建模之後，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那麼這種識別便可以理解為語音識別。而模擬來理解，如果說將機器學習演算法模擬為排序演算法，那麼深度學習演算法便是眾多排序演算法當中的一種（例如冒泡序列），這種演算法在某些應用場景中，會具有一定的優勢。
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5樓：ai科普教育
如何輕鬆入門機器學習與深度學習
深度學習和深度強化學習有什麼區別？
6樓：潞寶妳不懂
強化學習和深度學習是兩
種技術，只不過深度學習技術可以用到強化學習上，這個就叫深度強化學習.
1.強化學習其實也是機器學習的乙個分支，但是它與我們常見的機器學習不太一樣。它講究在一系列的情景之下，通過多步恰當的決策來達到乙個目標，是一種序列多步決策的問題。
強化學習是一種標記延遲的監督學習。
2.強化學習實際上是一套很通用的解決人工智慧問題的框架，很值得大家去研究。另一方面，深度學習不僅能夠為強化學習帶來端到端優化的便利，而且使得強化學習不再受限於低維的空間中，極大地拓展了強化學習的使用範圍。
究竟什麼是機器學習 深度學習和人工智慧
深度學習是什麼，深度學習是學什麼？
深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含複雜結構或者由多重非線性變換構成的多個處理層 神經網路 對資料進行高層抽象的演算法。深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特徵進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，並以與生物類似的互動方式適應環境。在我們這裡學習深度學習，可以...
什麼是深度學習？
深度學習，就是深入的去學習，深入的學習，就需要你，認真，努力勤奮。深度學習，從表面上看，你就是要全心全意的投入，但實際上需要你開動腦筋去學習。開動腦筋，也就是你在學習的時候，比如說上課，你就得認真聽課，對老師提出的每個問題都要提出質疑，然後想辦法去解決，課後你就要認真的去完成作業。作為一名學生，首先...
深度學習框架應該學幾個嗎，初學深度學習選擇哪個框架
泥涵亮 比如神經網路caffe基於c 做的，主要的還是深度學習的原理要好好學習，會用，機器學習的一些知識，裡面 都是現成的，看得懂就行了，bp演算法 深度學習框架 應該學幾個嗎 泥涵亮 比如神經網路caffe基於c 做的，主要的還是深度學習的原理要好好學習，會用，機器學習的一些知識，裡面 都是現成的...