10月19日，英國《自然》雜誌發表**報道，一款新版的「阿爾法狗」(alphago)電腦程式能夠從空白狀態起，在不需要任何人類輸入的條件下，無師自通，自學成才。近日，阿爾法狗的新一代——alphago zero，在沒有任何外在輸入棋譜的情況下
通過三天自習輕鬆擊敗了它的前輩。這則新聞引起了又一輪對人工智慧的討論，但在唬人的戰績下，是新一代的演算法讓阿爾法狗能輕鬆超越前輩——深度學習。
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。[1]
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。[2]
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。
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。[1]
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。[2] 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。
AI實戰 深度學習之知識蒸餾
知識蒸餾被廣泛用於模型壓縮和遷移學習。開山之作 distilling the knowledge in a neural network 文章提出一種方法，把多個模型的知識提煉給單個模型。知識蒸餾，可以將乙個網路的知識轉移到另乙個網路，兩個網路可以是同構或者異構。做法是先訓練乙個teacher網路，...
AI 深度學習概論
什麼是是神經網路？假如有6間房屋的資料集，已知房子的面積，單位是平方公尺或平方英呎，已知房子的 如果通過這6間房子的 和房子的面積，房子的 首先要建立起乙個資料模型 x軸為 y軸為房子面積的模型 用這些資料，來擬合一條直線，但是明白一點，不可能為負數，然後一條擬合直線出來了 這個 房價的模型，是最簡...
進化演算法和深度學習的一些思考
本科時，畢設主要做了用粒子群演算法對網路簇進行聚類，期間發現進化演算法是個很符合大自然演變規律的演算法，從乙個種群中進行進化，每一代都會選擇最好的個體保留並與歷史最好個體比較，這樣一來最終保留下來的必然是最好的個體，也就是最好的解，其中最大的難度是如何構建問題，將乙個實際的問題轉化為數學公式或者數學...