什么是深度学习_什么是人工智能

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什么是深度学习（deep learning）？

深度学习 deep learning

深度学习定义：欣顿（Hinton）等提出的一种研究信息的最佳表示及其获取方法的技术，在神经网络或信念网络的情况下是对基于深层结构或网络表示的输入输出间映射进行机器学习的过程。

学科：计算机科学技术_人工智能_神经网络

相关名词：数据挖掘 人工智能 机器学习

【深度学习相关】

深度学习(deep learning)，属于机器学习（machine learning）的学术、工程领域研究中一个新的方向，目的是实现人工智能（artificial intelligence）的普及化。

深度学习的具体过程可简述为：挖掘所给样本数据的内在规律与联系，提取、分析样本的特征信息，如图像、文本和声音，处理数据信息并发出指令，控制机器的行为，使机器具有类似于人类的学习、分析、识别、处理等能力。

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，大致有卷积神经网络、基于多层神经元的自编码神经网络和深度置信网络三类。

目前，深度学习在多个领域取得了很大成果，如数据挖掘、机器翻译、语音识别、人脸支付、推荐服务、个性化搜索。深度学习可使机器高度模仿人类社会的具体活动，对很多复杂的识别模式很有帮助，促进了蓝海大脑深度学习服务器等相关人工智能领域的发展。（西北工业大学副教授 周竞涛）

什么是深度学习

深度学习就是机器学习的领域中一个新的研究方向吧，在想要更加的接近到最初目标（人工智能）的时候，引入了深度学习的。

而深度学习主要是学习样本数据的内在规律以及表示层次，这个学习的过程中得到的信息，比如文字、图像以及声音等数据的解释有着非常大的帮助。它最大的目的就是让机器可以和人一样可以分析、可以自主的学习、可以对文字进行识别，对声音图像等进行识别。深度学习是较为复杂的机器学习算法，在语音还有图像等的识别上具有非常好的效果，甚至是在很大程度上超过先前相关的技术。

另外，深度学习的应用也是非常广泛的，有搜索技术，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，并且还在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。

还有深度学习也可以说是一种模式分析方法的总称，如果从研究内容方面来看的话，主要是有3个种方法：

(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。

(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)。

什么是深度学习?

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习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。

深度学习AI可扫描心脏血流：

英国《自然·机器智能》杂志13日发表的一项医学与人工智能（AI）研究中，瑞士科学家介绍了一种人工智能系统可以几秒之内扫描心血管血流。这个深度学习模型有望让临床医师在患者接受核磁共振扫描的同时，实时观察血流变化，从而优化诊断工作流。

四维（4D）核磁共振扫描可以用来重建心血管血流随时间变化而产生的特征，对于心血管疾病的诊断具有重要意义。然而，这些扫描通常需要20分钟的处理时间，意味着扫描过程中，无法对做成像进一步评估。加速这类扫描，就能在患者接受扫描的同时完成实时评估，不仅能节省临床医师的时间，还能减少患者的不适。

此次，瑞士苏黎世联邦理工学院研究人员瓦雷里·韦诗耐韦斯基及其同事，开发出了一种深度学习人工智能模型，可以在几秒之内对经过心脏的血流进行四维重建。研究团队用11个扫描案例训练了一个神经网络，发现这个网络可以准确重建正常患者和血流异常患者的主动脉血流，且准确度与传统方法一致。

目前，这个人工智能系统还能在20秒左右的时间里重建一次扫描，比目前尖端的传统方法快30倍，比之前的深度学习方法快4.2倍。

以上内容参考    百度百科-深度学习

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。

什么是深度学习？

答：深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。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。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。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。

关于什么是深度学习和什么是人工智能的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。