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深度学习难吗？有必要学习吗？

深度,人工智能,神经网络深度学习难吗？有必要学习吗？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

深度学习难吗？有必要学习吗？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习是对知识的本质性学习，知识来源的形成过程，剖析，理解，重过程，非常有必要，我们在基础教育中更要重视深度学习，学习本质，学习理念，经历过程，得到更深的教育。

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度bai学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中du一个新的研究方向，它被引入机zhi器学习使其更接近于最初的目标dao——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。

深度学习在搜索技术，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，以及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。

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。深度学习比较难，但是有必要学习，学好了，工资会涨很多

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习（DL DeepLearning）是机器学习的一种常用方法。属于人工智能的研究领域。

从现在研究的结果看，也可以把深度学习狭义的理解为神经网络。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，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。

深度学习在搜索技术，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，以及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。

常用的神经网络有ANNS，密集连接的神经网络。

可以去优就业了解一下

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。深度学习通过组合低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。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。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。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。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。

回答于 2019-09-11 08:43:50

难度是有一些的，不过有编程基础的话学起来也没有太大困难，像做金融或IT行业的还是有必要学习一下的，我看优就业有和中科院一起推出了深度学习课程

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率，基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段，带来新产业的兴起。

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