深度学习

深度学习【4854】深度学习（〔美〕特伦斯·谢诺夫斯基著，姜悦兵译，中信出版社，35万字，2019年2月第1版，88元）

△18部分：机器学习的崛起；人工智能的重生；神经网络的黎明；大脑式的计算；洞察视觉系统；语音识别的突破；霍普霏尔德网络和玻尔兹曼机；反向传播算法；卷积学习；奖励学习；火爆的NIPS；智能时代；算法驱动；芯片崛起；信息科学；生命与意识；进化的力量；深度智能。

〇全球科技巨头纷纷拥抱深度学习、自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译等，背后都是深度学习在神奇的作用。深度学习是推动人工智能从一个概念，到如今实现应用爆发的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。

〇人工智能是科技王冠上的钻石，而深度学习代表了其中一个承上启下的重要阶段。这本书有助于人们心目中更加清晰准确地绘制人工智能的未来图景。

〇《学习之道》。

〇深度学习是机器学习的一个分支，它根植于数学、计算机科学和神经科学。

〇新教育体系：每个人都需要终身学习。

〇普京：“人工智能是未来，不仅对俄罗斯来说是这样，对全人类也是一样。它带来了巨大的机会，但也会带来难以预测的威胁。无论谁成为这个领域的领导者，都将统治全世界”。

〇生命的一个重要特征，是细胞的自我复制能力。

〇人工智能拥有媲美人类大脑的操作系统。

〇每个物种都有智能。

（2020年7月25日夜11:40阅毕）

深度学习是什么 深度学习的意思是什么1、深度学习（Deep Learning，DL）是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。

2、深度学习是从机器学习中的人工神经网络发展出来的新领域。早期所谓的“深度”是指超过一层的神经网络。但随着深度学习的快速发展，其内涵已经超出了传统的多层神经网络，甚至机器学习的范畴，逐渐朝着人工智能的方向快速发展。

深度学习是什么？婡深臫度学头习筿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。
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。
背景介绍
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
1959年美国的塞缪尔（Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。

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