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深度学习是指什么，学了有什么用呢？

深度,人工智能,机器深度学习是指什么，学了有什么用呢？

发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

深度学习是指什么，学了有什么用呢？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习是一种机器学习技术，它使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。它的名字源于它使用的多层神经网络，这些网络的深度（即层数）较传统的机器学习技术更多。

深度学习有许多用途，包括：

图像分类: 可以使用深度学习来识别图像中的物体、人脸等。自然语言处理: 可以使用深度学习来处理自然语言，比如文本分类、机器翻译等。语音识别: 可以使用深度学习来识别语音，比如说话人的身份、说话的语言等。机器翻译: 可以使用深度学习来进行机器翻译，比如将英文翻译成中文。视频分析: 可以使用深度学习来分析视频，比如识别视频中的人脸、物体等。

这些都是深度学习的一些常见用途，但它并不局限于这些，在未来还会有更多的应用出现。

回答于 2019-09-11 08:43:50

随着对机体哲学、建构主义、后现代主义、复杂性理论、元认知、脑科学等理论认识的加深，人们越来越意识到教育学必须来一个根本性的转变——把“学习”放在首要地位。在我国台湾地区全人教育先驱黄政雄校长看来，“教学”“教导”“教育”“教师”等词语限制了我们对“学习”这件事情的“想象力”，对于“不朽”的隐秘愿望更是让父母与教师们有意无意地争相尝试在小孩的心灵上打下自己的印记。他呼吁我们大人“尝试恢复清澄的目光”，找到“自己心中”那个小孩，重新发现世界，让生命重新启动。如伟大的雕塑家康斯坦丁·布朗库西所言：“当你不再是个小孩时，其实你已经死了。”由此，能否激扬学生的主体精神，就成为新时代推进深度学习乃至一切教育活动的必要价值考量。

（一）人的深刻大于技术的深刻

当前深度学习的持续推进，确实有助于提升学生核心素养与21世纪学习能力，但是深度学习的主体永远是人，人是学习的核心。技术深刻冲击教育只不过是近两百年的事情，而人作为万物的尺度却与人类同始。人只有产生学习的愿望、遭遇学习的情境、对经历的经验形成自己的理解才是学习。学习的深度推进源于人经验的积累、思维的参与与反思的总结。学习的完成始终处于自我怀疑之中，学习没有止境，我们无法达到真理，但可以不断趋近于真理。如果人被技术所主宰，将使人陷入创造的枯萎、灵性的凋落、智慧的缺失，乃至人的消亡。

（二）松绑大于周密的精确

日前推进的基于深度学习的课堂革命，把学生解决问题、独立思考、批判性思维的养成寄托在教师身上。而我们恰恰忽略了人除了是自然与社会的作品外，更是“统整自然与社会之后的自我完成”，自发性是学生主体自主、创造与自由的根源，而这依赖个体（主体禀赋）不受外在物质、权威与精神威胁之后的自由绽放。只有教师放弃自身的主导控制，坚持师生关系的“松绑”取向，赋予学生在一切场合具有评判是非的绝对自由，才会使其处处迸发出活力与创造力。

（三）激情与态度比能力更重要

强调新旧知识联结、情境问题解决与批判反思能力生成的深度学习确实与核心素养的提倡有着千丝万缕的联系，但是深度学习更应该是一种激情与态度。在知识变迁日益迅速的现代社会，学习的热情与渴望使个体成为“永恒的追求者”，永远具有自我完成的可能性。深度学习不单单是外在可观察与可测量的能力，更是一种“成为自己”或自我实现的生命（内在）召唤。人的求知激情与创造渴望一旦萌发，将与宇宙演化共始终，与社会文明变迁同进退，生命不息、奋进不止。

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习是神经网络的延伸也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。通过组合底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。

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回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。是人工智能的一种，推荐去中公教育优就业学习。

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究2113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)，他是人工神经网络的研究的概念。
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5261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4102方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

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