Question

深度学习有人了解吗，可以介绍一下吗？

学习内容、工作方向之类的

Answer 1

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，
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( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。 [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)。
区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： [4]
(1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点； [4]
(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。
典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等

Answer 2

深度学习主要是通过在学习中进入一个比较十分集中注意力的状态，然后进行高效率的学习，这样可以提高人的学习效率