人工智能中深度学习的概念-

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能中深度学习的概念的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能中深度学习的概念的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度学习究竟是个啥？
2. 深度学习和神经网络的区别是什么？

深度学习究竟是个啥？

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。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。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）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性或类别特征，从而对数据进行表征。简单来说机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。

中公教育新推出了关于深度学习的课程，内容涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多种重点应用技术点，匹配企业岗位所需75%的招聘要点，对于想入行人工智能的人学习还是很合适的。

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，推荐和容个性化技术，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

深度学习和神经网络的区别是什么？

深度学习和神经网络的区别在于它们的范围和概念。
深度学习是一种机器学习的方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，利用多层次的神经网络模型来进行学习和推理。
深度学习的目标是通过大量的数据和计算***来训练模型，从而实现对复杂任务的自动化处理和分析。
而神经网络是深度学习中的一种重要模型，它是由大量的人工神经元组成的网络结构。
神经网络通过输入数据和权重的组合运算，经过激活函数的处理，逐层传递信息并进行学习和预测。
神经网络的层数越多，模型的复杂度就越高，能够处理的问题也更加复杂。
因此，深度学习是一种更广泛的概念，包括了神经网络在内，而神经网络则是深度学习中的一种具体实现方式。
深度学习还可以包括其他的模型和算法，如卷积神经网络、循环神经网络等。
这些模型和算法的共同特点是利用多层次的结构和大量的数据来进行学习和推理，以实现对复杂任务的高效处理。

深度学习和神经网络都是人工智能领域的热门技术，它们有一些共同点，但也有一些区别。

深度学习指的是一种实现机器学习的技术，它基于对数据进行表征学习的理念。深度学习可以使用多个层构建神经网络，通过大量数据进行训练，从而学习到数据中复杂的模式。深度学习的优点是它可以自动提取特征，无需人工干预，而且能够学习到多个抽象层次上的特征，表现良好。

神经网络则是一种模拟人脑神经元网络结构的数学模型，它是一种基于权重连接的层状结构，可以通过调整权重来学习并做出预测。神经网络分为多种类型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些网络可以应用在图像处理、自然语言处理等人工智能领域。

因此，我们可以简单地说，深度学习是实现机器学习的一种技术，而神经网络是一种模拟人脑结构的数学模型，它们之间是包含与被包含的关系。

到此，以上就是小编对于人工智能中深度学习的概念的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能中深度学习的概念的2点解答对大家有用。

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