什么是深度學(xué)習(xí)？

深度學(xué)習(xí)，是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。同機器學(xué)習(xí)方法一樣，深度機器學(xué)習(xí)方法也有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之分．不同的學(xué)習(xí)框架下建立的學(xué)習(xí)模型很是不同。例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)就是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型。深度學(xué)習(xí)的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。

深度學(xué)習(xí)的“深度”是一個屬性詞，深度學(xué)習(xí)就是程度很深的學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的反義詞是程度很淺的學(xué)習(xí)，即膚淺的學(xué)習(xí)、表層的學(xué)習(xí)、淺顯的學(xué)習(xí)、淺薄的學(xué)習(xí)等。