我們在這篇文章給大家介紹的問題就是：深度學習的深是什麼？而深度學習的淺層次東西是什麼呢？一般來說，深度學習的核心理論還是基於淺層神經網路的堆疊，核心技術本身並無新意，科學家對深度學習也只是做了有限的改造和提公升。另外，偉大的東西往往很簡單，所以說，深度學習是一種樸素、簡單、優美而有效的方法。通過構建網路結構，如果出現效能不夠的情況，那麼加層來湊的樸素思想，這種標準化、易用性的處理架構，極大降低了機器學習的難度，當然最關鍵還是應用效果。從這個角度理解，深度學習並無深意，只是對傳統淺層神經網路做了少量改造。所以這就是深度學習淺層次的東西。
而深度學習總的深是什麼呢？深度學習絕不只是幾個具體演算法、模型那麼簡單，而是一種仿人腦多層異構神經元連線網路的機器學習思想、方**和技術框架，這種框架可能會從傳統機器學習學科中分離出來，傳統淺層學習模型的深度化是一大研究趨勢。各類深度學習網路的變異、進化、融合，結合gpu超級計算將是未來現實大資料條件下大規模機器學習的重要方向，特別是海量多模態大資料條件下的機器學習，沒有深度架構只靠淺層學習，將無法支撐大資料條件下自動特徵學習、模型的有效表達和記憶儲存。儘管深度學習的能力相比傳統機器學習技術很強，但和真正的人工智慧目標相比，仍然缺乏諸多重要的能力，如複雜的邏輯推理、知識抽象、情感經驗、記憶和表達等。不過深度學習發展現在還處於初級階段，能否真正實現類腦計算解碼還需要時日加以驗證。我們希望這些技術能夠盡快實現。
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