深度学习的7种有力策略

教学方法课程教育研究116 学法教法研究数学实验还能验证认知得出的结论，从而加深学生对所学知识的理解。

例如：在教学“长方形与正方形面积计算”时，就把全班学生分成几个学习小组，通过相互之间的合作来计算学校篮球场的面积。

并且让学生自行设计实验步骤，在实验过程中共同讨论选择什么样的测量工具；对每个小组中进行分工，通过计算并记录所有数据。

在这样的数学实验活动中，学生们不仅自主设计了实验的步骤，而且从实验中获得相关的数据，探求面积计算的原理与结果。

椭圆形的操场经过学生的划分，分别计算不同形状的面积后再把所有的面积加上一起从而得出结果。

开展这样的数学实验，既培养了学生的动手操作能力，认识到面积计算公式的过程。

同时，更加强化了学生的思维认知，从而让数学思维变得更加深刻。

四、开展实践活动，强化学生思维认知力度行为主义心理学家华生指出：“信息的接收与处理既是思维的结果，也是实践过程的强化。

”我们知道，数学教学中需要培养学生思维认知的力度。

所以，小学数学教学中要引导学生通过实践开发智力、强化思维，从而培养学生解决问题的能力。

例如：在教学“认识几何图形”时，就利用小学生认识长方形、正方形、三角形等简单几何图形的基础上，引导学生开展“奇妙的七巧板”这样的实践活动。

教学过程中先让他们用七巧板去拼、摆成几何图形。

接着，引导学生用七巧板拼出人或物来，并且将自己拼出来的图形画出来，充分去展示自身的个性，让他们更好地去培养对数学学科的兴趣。

最后，通过这个活动去让学生评选出最优秀的作品，让他们在活动中发展智力。

再如：在教学“数的读法和写法”时，就引导学生开展“拼拼读读写写”的实践活动课。

让学生通过拼读卡片，按组开展写数、省略万后面的尾数求近似数。

这样，就让学生把动手操作活动与数学思维方法紧密结合到一起，从而激活了学生的思维认知力度。

综合上述，在小学数学教学中应该根据儿童的认知特点进行思维方式与思维习惯的培养。

这就要求我们通过各种教学策略的引入，启发学生自主探索，从而在积极的思考中进行数学规律的感知。

在小学语文课堂中开展深度学习的策略摘要：深度学习主要是指在语文教师指导以及讲解的背景下，学生与教师实现深度互动和学习。

教师是学生实现深度学习的基础，因此教师要不断的改进和优化实践过程，促进学生深度学习。

深度学习体现了当前教育背景下的学生学习的本质，有利于培养学生的核心素养。

本文接下来将详细的阐释，深度学习的基本概念，以及与语文学科之间的关系。

在此基础上，站在语文教师的角度，提出几点引导学生深度学习的具体策略，希望能够更好的培养学生的语文科学思维。

关键词：小学生；小学语文；语文课堂；深度学习；策略引言：深度学习简单的说是指小学生在语文学习的过程中能够深刻地进行思考，并实现创新。

在创新的过程中，小学生能够吸取到更多的语文知识点，在此基础上提升语文理解能力。

传统的语文教学强调语文学习的全面性，简单的说，语文教师向学生讲述教材中的所有知识点，学生通过理解等方式实现对知识点的吸收。

在这个过程中，学生尽管能够掌握一定的知识点，但是对知识点的理解深度不够。

因此，在当前的教育背景下，语文教师以及学生都要保证深度学习，在此基础上理解语文学科的本质。

一、深度学习概述（一）深度学习的基本定义深度学习也称为深刻性的学习，在语文课堂，深度学习需要教师的引导。

具体来说，教师需要为学生设计相关的学习主题，学生围绕主题进行实验和探索，在此基础上完成各种学习任务[1]。

而在完成学习任务的过程中，学生的语文知识更加全面，语文情感更加丰富，语文思想更加成熟。

在面对语文问题时，能够快速的把握问题本质。

为问题的解决提供良好的方法和思路，最终实现了语文学习的深刻性。

（二）开展深度学习的重要作用以及意义巩固小学生的语文基础知识。

深度学习能够保证学习的全面性，具体来说，小学生不仅需要学会认识汉字，同时还要学会如何书写汉字[2]。

除了汉字，小学生还需要学习语言的表达以及使用方法，只有这样才能够为后期的写作学习奠定基础。

而在语言学习的过程中，阅读和写作是两种重要的方式，不仅能够让他们了解语言的结构，还能够让他们学会语言的使用方法。

32小学数学“深度学习”教学策略分析★ 苟俊自从我国对新课改进行改革以来，自主学习、合作探究等多元化的学习方式已经成为广大教师在课堂授课的主要模式。

但是由于不同的教师对所教授的课本内容的理解程度不同，对学生学习情况的了解、课堂的管理以及对实行新课改之后的教学理念的理解存在明显的差异，从而导致老师在课堂教学中面临一些问题。

本文以小学数学为研究对象，首先阐述了在小学数学课堂中进行深度教学的现实意义，然后为实现深度教学这一目标而提出一些思考性的建议，从而不断提高教学成效。

深度学习从某种意义上而言，其正是与以人为本的教学理念相符合。

它是指在学生原有的需求前提下，对学生自身存在的学习能力进行新的开发与激励。

因此，广发教师在实际的教学过程中，一定要做好对新旧知识的衔接工作，引导学生能够将新知识纳入原有的结构当中，组建起新的知识框架。

另外，教师还应该加强对学生感知能力的培养，不断提升其自身的学习兴趣与动力，使得学生深入学习的效果得到大幅度的提升，从而达到提高学生的数学素养与学习能力水平的目的。

一、在小学数学课堂中进行深度学习的现实意义1、有利于学生对自身学到的知识进行构建在小学数学的学习进程中有可能需要随时面临新的变化与新的问题，但是学生往往是浅层的学习，其学习到的知识通常是分散的、琐碎的，这一情况就会使得学生在学习过程中遇到复杂多变的问题时，往往会觉得不知所措、无能为力。

但是深度学习恰好可以弥补这一问题。

深度学习是学生原有的学习基础上，对学到的知识内容进行相应的筛选、处理、整合以及加工，使得其可以将学到的新知识融入之前构建的框架体系中，这样更为后期的对知识的灵活运用带来便利。

2、有利于促进学生的思维逻辑的培养对于浅层学习而言，其对知识的获取不仅是单一片面的，由于学生在这一学生过程中需要对知识进行死记硬背亦或是模仿记忆，所以在学习的过程中会显得枯燥无味且死板，在处理问题时也会更加的孤立、封闭，而且还缺乏一定的创新与反思的精神，在很大程度上会对学生的数学思维的培养与发展产生极大的影响。

《深度学习的７种有力策略》推介《深度学习的７种有力策略》由美国人Ｅｒｉｃ　Ｊｅｎｓｅｎ和Ｌｅａｎｎ　Ｎｉｃｋｅｌｓｅｎ合著，旨在介绍一种简单的教学模式——深度学习。

两位作者都曾在教学一线工作多年，后转至幕后从事教师培训，如此经历使得他们在论述深度学习时游刃有余，保证了本书既具有科学性，又具有可读性。

本书从揭秘深度学习路线到阐述深度学习的七大步骤，言简意赅，以理论解释配合案例佐证，为读者清晰地勾勒出指向深度学习的教学路线。

在第一部分中，作者开门见山地抛出“深度学习”这一概念，并通过与简单学习对比明确其核心要义：简单学习除了机械记忆以外不需要付出太多努力，深度学习则要求我们遵循操作的多重规则去完成任务。

换言之，为了达到内容的深度学习，学生需要经过多重思考步骤。

那么，如何才能激发每一位学生达到深度学习的水平？作者的解答是：我们需要构建一条完整的学习路线，包括设计标准与课程、预评估、营造积极的学习文化、预备与激活先期知识、获取新知识、深度加工知识、评价学生的学习７个步骤。

在课堂上，教师必须始终明确学生应该学到什么，这就需要教师的教学从课程与标准着手。

为了帮助学生达到学习的深层水平，教师需要预评估学生以了解关于标准和目标他们知道什么。

在本书中，作者介绍了能让教师更好了解学生背景知识的若干种预评估类型，包括教师探查单元预评估、个人目标预评估，以多种方式收集重要信息，用它来决定教师应该从哪里激活先期知识和加工策略。

学生需要微妙的情绪平衡来顺利地进行学习，无力的感情（厌烦、冷漠或超然）不是理想的情绪，有活力、轻松但灵敏的求知欲才是理想的学习状态。

教师需要推动学生使之处于积极的激发的情绪状态，这样他们就会关注学习，从而能帮助其深切投入到自己的学习中。

每一名学生踏上学习之旅时都有着各自不同的图式或背景知识，所以教师需要采用多种方法来预备与激活先期知识，以便新的知识可以与每位学生现有的背景知识连结，这便是深度学习路线的第四个步骤。

深度学习已经成为解决许多具有挑战性的现实世界问题的方法。

对目标检测，语音识别和语言翻译来说，这是迄今为止表现最好的方法。

许多人将深度神经网络（DNNs）视为神奇的黑盒子，我们放进去一堆数据，出来的就是我们的解决方案！事实上，事情没那么简单。

在设计和应用DNN到一个特定的问题上可能会遇到很多挑战。

为了达到现实世界应用所需的性能标准，对数据准备，网络设计，训练和推断等各个阶段的正确设计和执行至关重要。

在这里，我将与大家分享7个实用技巧，让您的深度神经网络发挥最大作用。

1 - 数据，数据，数据这不是一个大秘密。

一直工作得很好的深度学习机器需要燃料 - 大量的燃料; 燃料是数据。

我们拥有的标记数据越多，模型的表现就越好。

更多的数据导致更好的性能，已经由谷歌大规模的探索3亿图像的数据集印证！在实际应用中部署Deep Learning模型时，您应该不断地为其提供更多的数据和微调以继续提高其性能。

喂饱怪兽：如果你想提高你的模型的性能，那就获得更多的数据！不断增加的数据产生更好的性能2 - 你应该使用哪个优化器？多年来，已经开发了许多梯度下降优化算法，各有其优缺点。

一些最流行的包括：·随机梯度下降（SGD）+动量方法· Adam· RMSprop· AdadeltaRMSprop，Adadelta和Adam被认为是自适应优化算法，因为它们会自动更新学习速率。

使用SGD时，您必须手动选择学习率和动量参数，通常会随着时间的推移而降低学习率。

在实践中，自适应优化器倾向于比SGD更快地收敛，然而，他们的最终表现通常稍差。

SGD通常会达到更好的最小值，从而获得更好的最终准确性，但这可能需要比某些优化程序长得多的时间。

它也更依赖于强大的初始化和学习速率衰减时间表，这在实践中可能非常困难。

因此，如果你需要一些快速的结果，或者只是想测试一个新的技术，选择自适应优化器。

我发现Adam很容易使用，因为它对你选择完美的学习率并不是很敏感。

促进学生深度学习的教学策略作者：赖加种来源：《新课程》2022年第33期摘要：深度学习是在教师引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心参与、体验成功、获得发展的有意义的数学学习过程。

从本质上看，深度学习是一种主动的、有意义的、批判性的学习，是促进高阶能力发展的一种有效方式，教师要引导学生在数学学习过程中深度建构、深度体验、深度反思、深度拓展。

在实际教学中，学生的学习仍然存在浅层化、表面化的现象，如何在课堂教学中摆脱这种“浅度学习”的现象，让深度学习形式走向实质呢？下面结合课堂教学谈谈促进学生深度学习的几种有效策略。

关键词：深度学习;问题;体验;思辨;拓展一、巧设问题，促进深度学习逐层推进有效的问题创设能引起学生认知心理的“失衡”，教师根据教材内容，创设新颖别致、富有悬念的问题情境，使学生处于“不愤不启、不悱不发”的不平衡状态，激发学生强烈的思考欲望，使学生更加专注地探究问题。

亚里士多德曾经说过：“思维自疑问和惊奇开始。

”让学生可以主动参与到课堂活动当中，并且积极回答教师提出的所有问题，让学生在问题当中展现自我，激发自身的潜能，培养自身的主观能动性和创造能力。

一个问题从提出到解决，需要一个逐渐深入探索的过程，学生在问题解决的过程中促成高阶思维的发展和综合素养的提升。

所以教师应该根据学生的个体差异性和发展情况制订阶梯式的问题，对于基础较差的学生应该提问简单基础的问题，使问题的内容更具呈现力、类型更多样，为学生打造一个较为轻松愉快的学习环境，使学生全身心地投入到当中，激发学生最大的潜能，充分发挥深度学习的作用和价值。

例如，在教学“用字母表示数”一课时，让学生围绕以下问题思考与探究。

（1）你们知道扑克牌中的字母A、J、Q、K分别代表什么数吗？（2）你们今年几岁？（大部分学生是11岁）猜一猜老师今年的年龄。

（45岁）老师比你们大多少岁？相差多少岁？（34岁）（3）当你20、30、31、35、40、50……岁时，老师几岁？一直写下去能写完吗？（4）如果你ɑ岁，你能用字母表示老师的岁数吗？（ɑ+34）你认为这里的字母ɑ可能是多少岁？可以是200吗？为什么？以上四个问题把老师的岁数、学生的岁数、相差岁数字母ɑ三者之间的信息置于其中，学生体会到字母不仅可以表示具体数量，式子a+34还可以表示数量之间的关系，用字母表示数的取值范围是由实际情况来决定的。

深度学习模型的训练方法深度学习模型训练是指通过大量的数据样本来优化模型参数，以提高模型的准确性和泛化能力。

在这篇文章中，我将介绍几种常见且有效的深度学习模型训练方法。

1. 梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是深度学习中最常用的优化算法之一。

它通过计算模型参数对损失函数的偏导数来确定参数的更新方向和步长。

在训练过程中，梯度下降法不断迭代优化模型参数，使损失函数的值逐渐减小。

梯度下降法有多种变体，包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent），其中小批量梯度下降是目前最常用的方法。

2. 自适应学习率方法（Adaptive Learning Rate）在梯度下降法中，学习率（Learning Rate）是一个很重要的超参数，它决定了参数更新的速度。

高学习率可能导致参数更新过快而错过最优解，低学习率则可能导致收敛速度很慢。

为了解决学习率难以设置的问题，自适应学习率方法被提出。

这些方法通过动态地调整学习率，使其在训练过程中适应不同的参数更新情况。

3. 正则化方法（Regularization）为了防止模型过拟合（Overfitting）训练数据，正则化方法被广泛应用于深度学习中。

正则化方法通过在损失函数中添加一个正则化项来惩罚模型复杂度。

常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。

L1正则化会使得部分参数的值变为0，从而实现模型的稀疏性；L2正则化则会将参数的值逼近于0，使得模型的参数比较小，从而减小模型的复杂度。

4. DropoutDropout是一种常用的正则化方法，它可以有效地减少模型的过拟合。

在训练过程中，Dropout会随机地将一部分神经元置为0，从而强制模型去学习多个独立的子模型，每个子模型只使用输入数据的一部分。

深度学习读后感Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】《深度学习的7种有力策略》这本书让我受益匪浅，该书作者是美国着名的教学改革专家Eric Jensen和LeAnn Nickelsen。

面对海量教学内容，教师怎样才能确保学生达到深入和持久的理解呢？为此，他们勾勒了深度学习（DELC），这是一种包含脑研究、标准和个体学习差异在内的教学模式，以帮助教师为深度理解和批判思维而教。

读后，让我印象深刻的是书中所阐述的DELC七个步骤：设计标准与课程、预评估、营造积极的学习文化、预备与激活先期知识、获取新知识、深度加工知识和评价学生的学习。

新课程标准要求：现代的教学模式以学生为主体，以能力培养为核心，以过程为线索，以发现为题，解决问题为形式，是学生主动获取知识，认识和解决问题的重要实践活动，在教学中，老师只有找准自己的角色定位，才能全面提高教学质量。

而DELC这一课程设计模板将简洁而清晰地体现自己的教学构想，丰富的加工活动将循着有序的操作步骤配合以直接可用的表单来展开自己的教学过程，也体现了以学生为主体的思想。

通过回味，思考，让我对这种教学模式有了更深的认识。

一、有效备课新课程要求教师拥有有效的教学理念，掌握有效的教学策略，引导学生有效学习，这就要求教师首先要进行有效备课。

对于教师而言，要想上好课，却必须要备好课，而有效备课自然而然成了有效上课的前提。

1、吃透教材对于教材，教师要敢于突破教师用书上的条条框框，打破陈旧的观点，敢于融入自己的独特见解，要根据课程内容结合学生实际对教材加以科学的、灵活的、有效的处理，合理地选择教学材料和教学资源。

只有这样，教师才会放手去改组教材，拓展教材，进而超越教材，让教材亲近学生，服务生活，从而保持教师自我处理教材的独立性和创造性。

2、确定目标新课标要求教师备课的有效目标必须把握三维目标，即结果性目标（知识与技能）、程序性目标（过程与方法）、体验性目标（情感态度与价值观）。

《深度学习》读书笔记《深度学习》读书笔记11.堆砌和探究持有旋转烤肉式认识论(灌输、堆砌知识)的父母认为，多记住一些东西是很重要的。

在他们眼里，小孩尽可能高效地掌握海量的知识是一件再好不过的事。

父母、亲人仅单纯对孩子记住的诗歌、单词等大加赞赏，甚至给予物质奖励，而不去鼓励孩子去探究和发现更深层的知识，长此以往，小孩渐渐地开场觉得，相比于做自己喜欢的事，用语言记录并记住大量的知识片段更为重要。

这样一来，小孩从小就习惯了要记住学到的东西，并认为这是理所应当的事，却丧失了与生俱来的自主发现的才能。

我们大局部父母，都停留在对孩子灌输、堆砌知识的层面上，因为我们本身已经习惯于用“系统1”对待几乎任何事，对各种信息、知识不予思索，或被动承受，或充耳不闻，没有才能对其进展消化分析^p ，新知识不能在我们已僵化的系统中进展动态更新。

而持有探究性认识论的探究者，针对各种各样的现象，会主动提出“为什么”，主动去发现知识，去使用知识，让它成为自己身体和系统的一局部，并和系统共同变化。

探究者的培养，根本上也是从如何培养这样的认识论开场的。

假如父母本身就是持有探究性认识论的探究者，那么小孩持有同样认识论的可能性会很高。

那些不关注自己的小孩，认为好的、值得期待的培养方法只有一种的父母，与那些细心观察小孩，与小孩共同成长，并考虑更好的(不是最好的)途径的父母，育儿的方法自然大相径庭。

所以，父母必须做到亲自积累探究经历，品味其中的乐趣，并使之成为习惯。

2.在游戏中培养探究心孩子会通过玩游戏，进步把物体象征化的才能，孩子在学习的过程中，游戏起着重要的作用。

美国的一些学者提出了关于游戏的五项原那么：游戏必须是快乐的;游戏的目的就是游戏本身，而非其他(例如，读书、练习说英语);游戏必须是参与者自发的选择;游戏必须是参与者的能动行为，而非被要求的.结果;游戏是脱离现实的、演技一般的活动，小孩在游戏中假扮做某事。

大人应该重新审视这个问题：常见的那种“用玩游戏的感觉来学习”，终究是不是真正的游戏?上述五项原那么满足的是小孩的需求，因此可以称为游戏。

你需要知道的深度学习的10个方法在过去十年中，人们对机器学习的兴趣激增。

几乎每天，我们都可以在各种各样的计算机科学课程、行业会议、华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论。

在所有关于机器学习的讨论中，许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事情混为一谈。

从根本上讲，机器学习是使用算法从原始数据中提取信息，并在某种类型的模型中表示这些信息。

我们使用这个模型来推断还没有建模的其他数据。

神经网络是机器学习的一种模型，它们至少有50年历史了。

神经网络的基本单元是节点（node），基本上是受哺乳动物大脑中的生物神经元启发。

神经元之间的连接也以生物的大脑为模型，这些连接随着时间的推移而发展的方式是为“训练”。

在20世纪80年代中期和90年代初期，许多重要的模型架构进步都是在神经网络中进行的。

然而，为了获得良好性能所需的时间和数据越来越多，这极大的降低了研究人员的兴趣。

在21世纪初期，计算能力呈指数级增长，研究人员看到了计算机技术的“寒武纪爆发”。

作为该领域的一个重要竞争者——深度学习，因为计算能力的爆炸式增长，赢得了许多重要的机器学习竞赛。

截至目前，这种趋势仍然没有减退;今天，我们看到机器学习的每个角落都提到了深度学习。

最近，我开始阅读有关该深度学习的学术论文。

根据我的研究，以下是一些对该领域的发展产生巨大影响的出版物：纽约大学基于梯度的学习应用于文档识别（1998），它将卷积神经网络引入机器学习世界。

多伦多大学的DeepBoltzmann Machines（2009），它为Boltzmann机器提供了一种新的学习算法，包含许多隐藏变量层。

斯坦福和谷歌使用大规模无监督学习构建高级功能（2012），解决了仅使用未标记数据构建高级，类特定功能检测器的问题。

Berkeley的DeCAF-一种用于通用视觉识别的深度卷积激活功能（2013），它发布了DeCAF，这是一种深度卷积激活功能的开源实现，以及所有相关的网络参数，使视觉研究人员能够进行深度实验跨越一系列视觉概念学习范例的表示。

深度学习的7种有力策略深度学习是一种机器学习方法，它通过模仿人类大脑的神经网络结构和学习方式，从大量的数据中提取特征，并进行预测和决策。

在近年来，深度学习已经在多个领域取得了巨大的成功，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。

深度学习的成功得益于一系列有力的策略，下面将介绍其中的七种有力策略。

1.大量的数据:对于深度学习算法而言，数据是至关重要的。

大量的数据可以帮助模型更好地理解问题，提取关键特征，并进行准确的预测。

因此，采集和使用大量的数据是训练深度学习模型的第一步。

2.深层网络结构:深层网络是指神经网络中含有多个隐藏层的结构。

相比于浅层网络，深层网络能够更好地学习和表示复杂的特征和模式。

通过增加网络深度，可以提高模型的性能和表现力。

3.卷积神经网络(CNN):卷积神经网络是一种特殊的深度学习架构，主要用于处理二维的数据，如图像。

CNN通过卷积层和池化层交替组成，可以有效地提取图像的特征。

通过使用CNN，可以提高图像识别和分割的准确率。

4.循环神经网络(RNN):循环神经网络是一种适用于处理序列数据的深度学习架构，如语音和文本。

RNN具有记忆能力，可以根据之前的输入来预测未来的输出。

通过使用RNN，可以进行语言模型、机器翻译和情感分析等任务。

5.预训练和微调:预训练是指在大规模数据上训练模型的步骤，然后通过微调在特定任务上进行训练。

预训练可以使模型更好地捕捉整体特征和上下文信息。

通过在预训练模型的基础上微调，可以显著提高模型的性能。

6. 正则化: 正则化是一种减小模型过拟合风险的方法。

过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差。

正则化技术包括L1和L2正则化、Dropout等。

这些技术可以帮助模型更好地泛化和提高模型的稳定性。

7.自动调参:参数调优是深度学习中非常耗时和困难的部分。

自动调参技术，如网格、随机和贝叶斯优化等，可以帮助自动最佳的超参数组合。

通过自动调参，可以提高模型的性能和收敛速度。

《深度学习的7种有力策略》学习的定义学习是通过学习或亲身经历因而获取知识、技艺、态度、心理概念或价值观的过程，还是促成脑记忆的可测变化的训练过程。

简单学习学习分为简单学习和深度学习，简单学习是除机械记忆外不需要付出太多努力。

没有经验的学习者可以一次学会的学问、知识或反应；不需要反馈或纠错；可以在一起活动中学会；很少有或者没有歧义。

从正面讲它是朴素和劳固的；它与年龄、文化、智商、身世和背景无关；它为精通和背景知识提供准备；它为未来所有学习提供基础；大多与维持生存有关。

从反面讲它是表层知识；它是没有经验的学习者或年幼的孩子会接受的类型；它缺乏思维的复杂性；学习可能是费力的；它是不可以争辩的。

简单学习的例子：记住重要历史年代、乘法表、词联想或字母表；学习一组词汇及其明确定义；记住人名、电话号码、单一路线或活动。

深度学习深度学习要求我们遵循操作的多重规则去完成任务。

一个人必须知道一点微知识然后将其与其他微知识加起来获得一个完整的、综合的建议。

定义：新内容或技能的获得必须经过一步以上的学习和多水平的分析或加工，以便学生可以以改变思想、控制力或行为的方式来应用这些内容或技能。

从正面讲：一生中带给我们最多满足的话多东西来自于复杂知识和技能；当深度思维首次发生时大脑可能较为活跃；一般而言，会理解、保持、应用的更好。

从反面讲：它可能需要基本的背景知识，它是耗时的，而且为了掌握它，要投入大量的精力和决心；过程和最后结果经常受批判性评论或其他观点的影响。

简单与深度学习都需要多样的优良的技能背景。

最初，当深度思维首次发生时您的大脑可能较为活跃。

在专家级水平形成之后，所需的脑活动就较少了；一般可能做到更好的理解、更好的保持、更多地应用概念和技能。

专门知识的最主要特点是深度学习所必需的连通性。

深度学的例子：阅读、多学科性思维、设计解决方案来解答问题；创造目标和策略去实现那些目标，如何谈判，何何建造某物；辩论技巧，研究技能、召集、管理或做学术演讲或工作规划。

具有启发性的十种深度学习方法不管是AI也好，其他学科也好，学习、研究的过程中不断反思学科的历史，总结学科的发展现状，找出重要的理念，总能让人能“吾道一以贯之”。

软件工程师James Le近期根据他研究的经验总结出了AI研究必须要知道的十种深度学习方法，非常具有启发性。

The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply人们对机器学习的兴趣在过去十年经历了爆炸式的发展。

计算机科学项目中、业界会议中、媒体报道中，你都能够看到机器学习的影子。

但是似乎所有关于机器学习的讨论中，人们常常会把AI能做什么和他们希望AI能做什么混为一谈。

从根本上来讲，机器学习其实就是使用算法从原始数据中提取信息，并以某种类型的模型表示出来;然后我们使用这个模型来推断我们尚未建模的其他数据。

神经网络作为机器学习的一类模型，它们已经存在了至少50年。

神经网络的基本单元是节点，大致上模仿了哺乳动物大脑中的生物神经元的节点;节点之间的链接(也是模仿生物大脑)随着时间的推移(训练)而演化。

在上世纪八十年代中期和九十年代早期，许多重要的神经网络构架都已经做出了，不过要想获得好的结果还需要足够强大的计算能力和大体量的数据集，这些当时在当时很不理想，所以也导致人们对机器学习的热情逐渐冷淡了下来。

在21世纪初，计算机的计算能力呈现了指数级的增长——业界见证了计算机技术的“寒武纪大爆发”，这在之前几乎是不可想象的。

深度学习作为这个领域中一个重要的架构，在计算能力爆发式增长的十年中，赢得了许多重要的机器学习竞赛。

这个红利的热度直到今年仍未降温;今天，我们看到在机器学习的每个角落里都会提到深度学习。

为了更深入地了解这些，我参加了一门“深度学习”课程，并开发了一个图像识别的神经网络以及基于循环神经网络(RNN)和长短项记忆(LSTM)的自然语言处理。

可以去我的Github仓库中查看这些代码：https:///khanhnamle1994/deep-learning最近，我也开始阅读一些深度学习方面的学术论文。

《深度学习的7种有效策略》读后感范文（优选3篇）《深度学习的7种有效策略》读后感范文（优选3篇）看完一本文学名著后，坚信大伙儿的视线一定发展了许多，记下来很重要哦，一起来写一篇读后感吧。

如何写读后感才可以防止写出“流水账单”呢？下列是我用心梳理的《深度学习的7种有效策略》读后感范文，热烈欢迎阅读文章与个人收藏。

《深度学习的7种有效策略》阅读感想1不知道从何时逐渐，静下来用心读一本书逐渐越来越那麼艰难，作为一名老师，每日都和书为伴，却未曾静下心拜看完一全本除教材解析以外的书，简直愧疚无比啊！这学年，院校布局大家细读《深度学习的7种有力策略》这一本厚到要我望而生畏的书，再直到我鼓足勇气打开它时，它又再度一不小心残酷地方回来：迅速滚动的网页页面中，隔三差五跳出来一个个报表，一条条基础理论，内心只有一个响声——让读了个一年半载的，因为我吃不“透”这本书啊！就是这样，它一不小心冷淡了接近一个月，在某一天闲暇之余，不经意间又翻了下这本书，一瞬间被序言给吸引了，“大家向您详细介绍一种简易的教学方式——深度神经网络线路（DELC）。

它正确引导您把握能让您全部学员在课堂教学中都取得成功的持续学习的方法。

”“DELC为处在学习培训线路上不一样部位的每个学员指出了途径”，简易的几句话，要我眼前一亮，这并不是我必须的吗？针对不一样学员的个别差异，我一直束手无措，一样的专业知识，她们的接受度一直要我没法恰当地掌握，以致于最终学员的差优差距愈来愈来大，因此，我开始了迄今为止最悠长的阅读文章历经。

即便我没法彻底了解书里的难懂基础理论，浅读出来深刻的印像便是深度神经网络的七个流程，真的是“稳扎稳打”啊，现就将我浅显的读书感悟记下来。

学习是通过学习或真实经历而获得专业知识、手艺、心态、心理状态定义或价值观念的全过程，或是促使脑记忆力的能测转变的训炼全过程。

快速学习除无意识记忆之外不用投入过多勤奋，但它在课堂教学中做为每日学习培训的基本不可或缺。

指向深度学习的科学教学范式的实践探索【摘要】本文以浙教版七下第2章第4节《光和颜色》的第1课时为例，从“真实问题引入”、“真实问题解决”、“真实问题拓展”的三个教学阶段入手，介绍与阐述了指向深度学习的科学教学范式的设计与实施。

【关键词】初中科学深度学习教学范式实践探索“深度学习”(deep learning)，就是指在真实复杂的情境中，学生运用所学的知识和技能解决实际问题，以发展学生的批判性思维、创新能力、合作精神和交往技能的认知策略。

美国学者Eric Jensen 和LeAnn Nickelsen在《深度学习的7种有力策略》一书中提出了深度学习过程模式（如图1），以推动学生深度学习为目的，设计了7个环节【1】。

图1 深度学习过程示意图基于初中科学教学普遍存在浅层次学习，乃至虚假学习的现状，笔者建构了指向深度学习的科学教学基本范式[2]（如图2）。

图2 基本范式与深度学习的关系现以浙教版七下第2章第4节《光和颜色》的第1课时为例，介绍与阐述指向深度学习的科学教学范式的设计与实施。

一.聚焦核心的真实问题（真实问题引入阶段）1.创设生活情境课前活动：在晴天的正午，组织并带领学生到比较茂密的树林，实地观察树荫下的光斑的特点（可用相机记录），并让学生提出想要探究的问题。

活动1:展示交流学生记录的光斑特点及提出的问题。

其中学生提出的问题大致有：问题①：为什么有些光斑是圆形的，有些光斑是不规则的形状？问题②：为什么那些较小的圆形光斑比较暗？问题③：哪些因素影响了光斑的形状与亮度？2.提出核心问题问题1（核心问题）：为什么树荫下的那些光斑是圆形的？要解决问题①②③，关键在于要解决问题1；而要解决问题1，关键又在于要解决如下的2个子问题：问题①：光是怎样传播的？问题②：圆形光斑是什么？它是怎样形成的呢？【设计意图：本环节从基于情境提出问题，到核心问题的引入，再到核心问题的分解，其有3个优点：①有利于激发学生的学习积极性；②有利于激活学生的先前知识，进而提升学生掌握科学核心知识的能力；③为后续的学习做好了铺垫。