深度学习是机器学习理论中的一个新的研究领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信
深度学习简介深度学习（Deep Learning）(也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者深度机器学习【Deep Machine Learning】)是一类算法集合，是机器学习的一个分支。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
一、什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模仿人脑的工作方式，通过训练大量的数据，使计算机能够自我学习和理解世界。深度学习的核心是神经网络，特别是那些有很多隐藏层的神经网络，这也是“深度”一词的由来。深度学习的基本单元是神经元，它模仿了人脑中神经元的工作方式。每个神经元接收输入，对其进行处理，然后产生输出。在深度学习中，我们将这些神经元组织成多层的网络，每一层的输出都是下一层的输入
一、深度学习简介 深度学习，英文名称为Deep Learning，是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。
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2021-10-25 14:52:48
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机器学习 VS 深度学习b站：https://www.bilibili.com/video/av82157610
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2022-09-19 10:21:43
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文章目录前言一、什么是深度学习二、深度学习与机器学习的区别三、深度学习的应用场所1、计算机视觉2、语音识别3、自然语言处理四、深度学习最常用的工具——神经网络总结 前言前面笔者带领大家简单的了解了一下什么是机器学习，并且实现了机器学习的一个简单例子，接下来我们要着重讲的便是机器学习中的深度学习领域一、什么是深度学习 首先我们要
1.深度学习是什么？通常应用程序并不需要收集真实世界中的数据，也不需要系统地提取这些数据特征，只要有充足的时间，我们的常识与编程技巧足够让我们完成任务，比如你写一个邮箱系统，或者写一个微波炉程序。但有时候不仅仅只有编程技巧所能搞定的，比如判断一张图片中有没有猫的程序，先简化该问题，假设所有图像的高度和宽度都是400像素大小，一个像素点由红绿蓝3个值构成，那么一张图像就由近50w个数值表示（400*
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2021-04-29 10:55:32
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LSTM是深度学习领域一个非常受欢迎的模型，它被用以解决各种各样的问题。在交通领域，LSTM被广泛应用于道路、航空、铁路等各个方面的研究，例如基于LSTM建立车辆跟驰模型，利用LSTM进行...
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2022-06-29 09:15:21
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深度学习八大开源框架导读：深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。作为当下最热门的话题，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员正在使用的深度学
前言深度学习神经网络正步入成熟，而深度学习框架目前众多，大都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等诸多领域大显身手。什么是深度学习框架？深度学习框架的出现降低了入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，你可以根据需要选择已有的模型，通过训练得到模型参数，你也可以在已有模型的基础上增加自己的layer，或者是在顶端选择自己需要的分类器和优化算法（比如常用的梯度下
常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。 几乎所有的框架都是基于计算图的，而计算图又可以分为静态计算图和动态就算图，静态计算图先定义再运行（define and run），一次定义多次运行，动态计算图是运行过程中定义
深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些是深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要import caffe、import tensorflow。作一个简单的比喻，一套深度学习框架就是这个品牌的一套积木，各个组件就是某个模型或算法的一部分，你可以自己设计如何使用积木去堆砌符合你数据集的积木。好处是你不必重复造轮子，模型也就是积木，是给你的，你可以直接组装，但不同的组装方式，也就是不同
今天下午，闲来无事，遂百度翻看下最近关于模式识别，以及目标检测方面的最新进展，还有收获不少！
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2022-01-12 16:51:50
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本篇为深度学习系列教程的引言，以房价预测为例，讲解神经网络(Neural Network)模型结构和基础知识，并介绍针对监督学习的几类典型神经网络：Standard NN，CNN和RNN等知识
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2022-04-14 15:49:30
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现如今，大数据越来越火热，在大数据火热的同时，也诞生了很多关于大数据的热词。需要告诉大家的是，大数据中的热词都是从以前的基础技术经过发展形成的，虽然内容不是新颖的，但是只有掌握了这些知识我们能够更好的应对大数据处理的工作，下面我们就给大家介绍一下大数据中的算法和深度学习。1.深度学习当我们看到深度学习这个词的时候，我们可能想到的就是进一步的学习，其实并不是这样的，深度学习的概念源于人工神经网络的研
1.1.1深度学习概念
深度学习利用多层神经网络结构，从大数据中学习现实世界中各类事务能直接被用于计算机计算的表示形式，被认为是智能机器可能的“大脑结构”。
简单的说，深度学习，就是使用多层神经网络来进行机器学习。
神经网络，它是一个带参数的函数，通过调整参数，可以拟合不同的函数。
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2016-05-26 22:01:43
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2021-07-12 10:07:49
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