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你是如何进行深度学习的？说说你的方法？
深度,机器,神经网络你是如何进行深度学习的？说说你的方法？
发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：
回答于 2019-09-11 08:43:50
坚持是最难得的学习习惯，不管多少总会有收获，慢慢积累，有些很浅的道理未必都懂
回答于 2019-09-11 08:43:50
人工智能很多技术已经应用于日常生活，比如我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息，这是商城根据用户信息和习惯进行的智能推荐，用到了数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术。
中公教育联合中科院专家推出AI深度学习课程，技术紧跟市场需求，落地领域宽泛，不限于语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术 ，涵盖行业内75%技术要点，满足各类就业需求，有兴趣可以关注一下。
回答于 2019-09-11 08:43:50
谢邀！
机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。
深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
拓展资料：
机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。
最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
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回答于 2019-09-11 08:43:50
有价值的信念理想，有大爱的理念思想，有明亮的眼睛视角，有坚持的意志毅力，有正确的与时俱进，有诚实的虚心严谨，有主观的一分为二，有客观的实事求是……
回答于 2019-09-11 08:43:50
当你的才华还撑不起你的梦想的时候，你就要静下心来学习
回答于 2019-09-11 08:43:50
深度结构化学习或分层学习或简称深度学习是机器学习方法家族的一部分，它们本身就是更广泛的人工智能领域的子集。
深度学习是一类机器学习算法，它使用多层非线性处理单元进行特征提取和转换。每个连续的图层使用前一层的输出作为输入。
深度神经网络，深度信念网络和递归神经网络已经应用于诸如计算机视觉，语音识别，自然语言处理，音频识别，社交网络过滤，机器翻译和生物信息学等领域，其中他们产生的结果可与一些情况相比并且在某些情况下比人类专家更好。
深度学习算法和网络 -
基于多级特征或数据表示的无监督学习。更高级别的特征来自更低级别的特征以形成分层表示。
使用某种形式的梯度下降进行训练。
教程：http://codingdict.com/article/8346
回答于 2019-09-11 08:43:50
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