深度学习（deeplearning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。近年来监督式深度学习方法（以反馈算法训练CNN、LSTM等）获得了空前的成功，而基于半监督或非监督式的方法（如DBM、DBN、stackedautoencoder）虽然在深度学习兴起阶段起到了重要的启蒙作用，但仍处在研究阶段并已获得不错的进展。在未来，非监督式学习将是深度学习的重要研究方向，因为人和动物的学习大多是非监督式的，我们通过观察来发现世界的构造，而不是被提前告知所有物体的名字。 人工智能职业教育培训-成都深度智谷。广西2021深度学习培训班
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1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了DavidHubel（出生于加拿大的美国神经生物学家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前两位的主要贡献，是“发现了视觉系统的信息处理”：可视皮层是分级的：我们看看他们做了什么。1958年，DavidHubel和TorstenWiesel在JohnHopkinsUniversity，研究瞳孔区域与大脑皮层神经元的对应关系。他们在猫的后脑头骨上，开了一个3毫米的小洞，向洞里插入电极，测量神经元的活跃程度。然后，他们在小猫的眼前，展现各种形状、各种亮度的物体。并且，在展现每一件物体时，还改变物体放置的位置和角度。他们期望通过这个办法，让小猫瞳孔感受不同类型、不同强弱的刺激。之所以做这个试验，目的是去证明一个猜测。位于后脑皮层的不同视觉神经元，与瞳孔所受刺激之间，存在某种对应关系。一旦瞳孔受到某一种刺激，后脑皮层的某一部分神经元就会活跃。经历了很多天反复的枯燥的试验，同时**了若干只可怜的小猫，DavidHubel和TorstenWiesel发现了一种被称为“方向选择性细胞（OrientationSelectiveCell）”的神经元细胞。当瞳孔发现了眼前的物体的边缘，而且这个边缘指向某个方向时，这种神经元细胞就会活跃。
2012年6月，《纽约时报》披露了GoogleBrain项目，吸引了公众的***关注。这个项目是由***的斯坦福大学的机器学习教授AndrewNg和在大规模计算机系统方面的世界前列**JeffDean共同主导，用16000个CPUCore的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”（DNN，DeepNeuralNetworks）的机器学习模型（内部共有10亿个节点。这一网络自然是不能跟人类的神经网络相提并论的。要知道，人脑中可是有150多亿个神经元，互相连接的节点也就是突触数更是如银河沙数。曾经有人估算过，如果将一个人的大脑中所有神经细胞的轴突和树突依次连接起来，并拉成一根直线，可从地球连到月亮，再从月亮返回地球），在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。项目负责人之一Andrew称：“我们没有像通常做的那样自己框定边界，而是直接把海量数据投放到算法中，让数据自己说话，系统会自动从数据中学习。”另外一名负责人Jeff则说：“我们在训练的时候从来不会告诉机器说：‘这是一只猫。’系统其实是自己发明或者领悟了“猫”的概念。”2012年11月，微软在中国天津的一次活动上公开演示了一个全自动的同声传译系统，讲演者用英文演讲。 人工智能课程内容-成都深度智谷。
深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：[2](1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。[2](2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码(Autoencoder)以及近年来受到***关注的稀疏编码两类(SparseCoding)。[2](3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。[2]通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（featurelearning）或“表示学习”（representationlearning）。[3]以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类**来设计，这成为“特征工程”（featureengineering）。众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类**设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。 深度人工智能学院教育机构部门齐全。宁夏语文深度学习培训心得体会
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自下上升的非监督学习就是从底层开始，一层一层地往顶层训练。采用无标定数据（有标定数据也可）分层训练各层参数，这一步可以看作是一个无监督训练过程，这也是和传统神经网络区别比较大的部分，可以看作是特征学习过程。具体的，先用无标定数据训练***层，训练时先学****层的参数，这层可以看作是得到一个使得输出和输入差别**小的三层神经网络的隐层，由于模型容量的限制以及稀疏性约束，使得得到的模型能够学习到数据本身的结构，从而得到比输入更具有表示能力的特征；在学习得到n-l层后，将n-l层的输出作为第n层的输入，训练第n层，由此分别得到各层的参数。[6]自顶向下的监督学习就是通过带标签的数据去训练，误差自顶向下传输，对网络进行微调。基于第一步得到的各层参数进一步优调整个多层模型的参数，这一步是一个有监督训练过程。第一步类似神经网络的随机初始化初值过程，由于第一步不是随机初始化，而是通过学习输入数据的结构得到的，因而这个初值更接近全局比较好，从而能够取得更好的效果。所以深度学习的良好效果在很大程度上归功于第一步的特征学习的过程。 广西2021深度学习培训班
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