Question

什么是深度学习

Answer 1

1、深度学习，是一个专业概念。美国国家研究理事会概括出深度学习的本质，即个体能够将其在一个情境中所学运用于新情境的过程（即“迁移”）
2、深度学习所对应的素养划分为三个领域：认知领域、人际领域和自我领域。
3、深度学习是从三维目标达成学习到核心目标达成提升的学习。
4、深度学习是对学习力培养的学习。正如田玉博士所说：学习的活力——感知力、思维力、创新力。感知力是入口，思维力是加工，创新力是出口。感知力是学习前奏，思维力是学习内核，创新力是学习终极结果。
5、深度学习就是转知成智、转识成慧、化凡成圣。
6、深度学习就是解决问题层次逐级提高的学习。给问题、给方法、找结论；给问题、悟方法、找结论；创设情境，让学生发现问题，找出方法，得出结论。
7、深度学习是从当前外控到内驱力驱动的转型学习。
8、深度学习是从当前同质化整齐划一的学习向个性化选择性学习变革的学习。

Answer 2

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。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使该过程完全自动化

三者关系：

举个例子：通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型，而深度学习则能自动的去发现特征进而判断。

Answer 3

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)。

Answer 4

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。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、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。同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。例如卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网就是一种无监督学习下的机器学习模型。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。

Answer 5

我们将了解深度学习如何实现，并继续讨论它与#机器学习和人工智能的不同之处。我们也会看一下神经网络是什么，以及它们是如何被训练来识别手写数字的。