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深度学习技术的研究及应用深度学习技术，顾名思义是指一种可以深入挖掘数据内在规律的学习方法。
它是机器学习的一个分支，也是人工智能的核心技术之一。
深度学习技术的发展得益于大量的数据和计算资源，并且在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域得到了广泛应用。
深度学习技术的发展历程可以追溯到上世纪60年代，当时的神经网络模型就被广泛使用，但由于计算能力和数据量的限制，神经网络模型的表现不尽人意。
而在上世纪90年代，卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的提出，为深度学习的发展开创了新局面。
后来随着大数据和计算资源的快速发展，深度学习技术的应用领域也得到了进一步扩展。
深度学习技术的主要特点是“端到端学习”，即通过对输入和输出的直接关联进行学习，从而自动提取特征并进行分类或回归等任务。
这使得深度学习技术相对于传统的机器学习方法更具优势，例如可以自适应地学习复杂的非线性模型，实现更高的准确率和更强的泛化性能。
在深度学习技术的应用领域中，图像识别一直是一个热门话题。
深度卷积神经网络（CNN）模型，可以有效地实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。
例如，利用CNN模型可实现车牌识别、人脸识别、手写数字识别等。
此外，深度学习技术的应用还延伸到自然语言处理领域，例如利用循环神经网络（RNN）模型实现文本分类、情感分析、机器翻译等。
深度学习技术在语音识别领域也得到了广泛应用。
例如，利用深度神经网络（DNN）模型可以实现语音识别、语音合成、语音转换等任务，其准确度甚至超过人类的听觉能力。
此外，深度学习技术还可以应用在推荐系统中。
例如基于深度学习的推荐系统模型可通过挖掘用户隐含的兴趣特征实现更准确的推荐结果。
总之，深度学习技术的应用涉及的领域非常广泛，其优势也逐渐被人们所认知。
但是，深度学习技术仍然存在一些问题。
例如，模型的复杂性会导致过拟合和计算开销，同时基于大量的数据进行训练，可能会产生一些隐私和安全风险。
因此，未来的研究方向是进一步缩小模型规模、提高模型泛化能力、加强隐私保护等。
深度学习技术的研究调研报告1. 引言深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来受到了广泛的关注和应用。
本调研报告旨在对深度学习技术的发展现状进行综合性调研，以期对其应用前景和未来发展方向进行深入探讨。
2. 深度学习技术概述2.1 深度学习的定义和原理深度学习是一种通过模拟人脑神经网络结构进行模式识别和特征提取的机器学习技术。
其核心原理是通过多层的神经网络结构实现复杂模式的学习和表示，通过反向传播算法进行参数的优化和调整。
2.2 深度学习的应用领域深度学习技术在诸多领域都有广泛的应用。
其中，计算机视觉、语音识别、自然语言处理和推荐系统等是深度学习技术的典型应用领域。
深度学习在图像识别、语音合成、机器翻译和推荐算法等方面取得了显著的成果。
3. 深度学习技术的研究现状3.1 研究机构和团队近年来，全球范围内涌现了一大批深度学习技术的研究机构和团队。
其中，以国际著名的科技公司和知名高校为主导，如Google的Google Brain团队、Facebook的FAIR团队、斯坦福大学的深度学习实验室等。
3.2 最新研究进展和突破深度学习技术的研究呈现出持续快速的发展趋势。
在计算机视觉领域，目标检测、图像分类和图像分割等方面取得了很大突破；在自然语言处理领域，机器翻译、情感分析和文本生成等方面取得了重要进展；在语音识别领域，声学建模和语言模型等方面也取得了令人瞩目的成果。
4. 深度学习技术的应用前景深度学习技术的广泛应用给许多领域带来了革命性的变革。
随着计算能力的提升和数据规模的增大，深度学习技术在人工智能领域的应用前景十分广阔。
未来，深度学习技术将在智能交通、智能医疗、金融风控等更多领域发挥重要作用。
5. 总结深度学习技术作为机器学习领域的重要研究方向，近年来取得了快速发展和重要突破。
广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域，为这些领域的进一步发展带来了新的机遇和挑战。
未来，深度学习技术仍有巨大潜力，将持续推动人工智能的发展。
深度学习实践研究开题报告深度学习实践研究开题报告一、研究背景与意义深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了巨大的发展。
它通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现了对大规模数据的高效处理和智能分析。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，被广泛应用于各个行业。
本研究旨在探索深度学习在实践中的应用，以解决实际问题，提高工作效率和准确性。
通过对深度学习算法的研究和实践，期望能够挖掘出更多的应用场景，并为相关领域的发展做出贡献。
二、研究目标本研究的主要目标是通过深度学习算法的实践应用，解决特定领域的实际问题。
具体目标包括：1. 构建适用于特定领域的深度学习模型：根据特定领域的数据特点和需求，设计并构建适用于该领域的深度学习模型。
2. 提高模型的准确性和鲁棒性：通过对深度学习算法的优化和改进，提高模型在面对复杂数据和噪声时的准确性和鲁棒性。
3. 探索深度学习的新应用场景：通过实践研究，探索深度学习在其他领域的应用潜力，为相关领域的发展提供新的思路和方法。
三、研究内容与方法1. 数据收集与预处理：收集与特定领域相关的大规模数据，并进行数据预处理，包括数据清洗、特征提取等。
2. 深度学习模型的构建：根据特定领域的需求和数据特点，选择适当的深度学习算法，并进行模型的构建和训练。
3. 模型优化与改进：通过对深度学习算法的优化和改进，提高模型的准确性和鲁棒性。
4. 应用场景探索：基于深度学习模型的实践应用，探索深度学习在其他领域的应用场景，并提出相应的改进和优化方案。
5. 实验与评估：通过实验验证和评估模型的性能和效果，并与现有方法进行对比分析。
四、研究预期成果1. 构建适用于特定领域的深度学习模型：通过对特定领域数据的分析和建模，构建适用于该领域的深度学习模型。
2. 提高模型的准确性和鲁棒性：通过对深度学习算法的优化和改进，提高模型在面对复杂数据和噪声时的准确性和鲁棒性。
3. 探索深度学习的新应用场景：通过实践研究，探索深度学习在其他领域的应用潜力，为相关领域的发展提供新的思路和方法。
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果一、概述：二、主题分类：计算机视觉：该主题主要关注图像识别、目标检测、图像生成等任务。
研究者利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、人脸识别、物体检测等任务上取得了显著成果。
自然语言处理：自然语言处理是深度学习的另一重要应用领域。
研究者使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器（Transformer）等模型进行文本生成、情感分析、机器翻译等任务，推动了自然语言处理技术的发展。
语音识别与生成：深度学习在语音识别和语音合成方面也有广泛应用。
研究者利用深度学习模型进行语音特征提取、语音识别和语音合成，提高了语音技术的准确性和自然度。
游戏与人工智能：深度学习在游戏领域的应用也日益增多。
研究者利用深度学习模型进行游戏策略学习、游戏内容生成等任务，提高了游戏的智能性和趣味性。
医疗与健康：深度学习在医疗领域的应用也备受关注。
研究者利用深度学习模型进行疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等任务，为医疗健康领域的发展提供了有力支持。
这些主题分类展示了深度学习在不同领域和应用场景中的广泛应用和巨大潜力。
通过对这些主题的深入研究和分析，我们可以更好地理解深度学习的发展趋势和应用前景。
1. 计算机视觉在计算机视觉领域，深度学习技术的应用已经取得了显著的突破。
近年来，卷积神经网络（CNN）成为了该领域的主导模型，特别是在图像分类、目标检测、图像分割等方面。
AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等模型的出现，不断刷新了图像分类任务上的准确率记录。
主题：计算机视觉的核心任务是让机器能够像人一样“看懂”图像和视频，从而进行自动分析和理解。
深度学习通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出复杂的网络结构，实现对图像的高效特征提取和分类。
情境：计算机视觉的应用场景非常广泛，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、安全监控等。
在这些场景中，深度学习模型需要处理的数据集往往规模庞大，且存在噪声、模糊等问题，因此模型的鲁棒性和泛化能力成为研究重点。
第1篇摘要：随着信息技术的飞速发展，深度学习作为一种先进的人工智能技术，逐渐成为教育领域的研究热点。
本文从深度学习的概念入手，探讨了深度学习在教育教学中的应用现状，分析了深度学习教学实践的优势与挑战，并提出了相应的教学策略，以期为我国深度学习教学的实践研究提供参考。
一、引言深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，实现自动从大量数据中提取特征，进而完成复杂任务。
近年来，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
在教育领域，深度学习也开始被应用于智能教学、个性化学习等方面。
本文旨在探讨深度学习教学实践的研究现状，分析其优势与挑战，并提出相应的教学策略。
二、深度学习教学实践的优势1. 提高学习效率深度学习能够自动从大量数据中提取特征，帮助学习者快速掌握知识。
与传统教学方法相比，深度学习能够为学生提供更加丰富的学习资源，提高学习效率。
2. 个性化学习深度学习可以根据学生的学习特点，为学生提供个性化的学习方案。
通过分析学生的学习数据，深度学习系统能够为学生推荐适合的学习内容，实现个性化学习。
3. 增强教学互动深度学习技术可以为学生提供丰富的学习体验，如虚拟现实、增强现实等。
这些技术能够增强教学互动，提高学生的学习兴趣。
4. 智能教学助手深度学习技术可以为学生提供智能教学助手，如智能问答、自动批改作业等。
这些助手能够减轻教师的工作负担，提高教学效果。
三、深度学习教学实践的挑战1. 技术门槛高深度学习技术需要较高的编程和算法知识，对教师和学生来说，掌握这些技术具有一定的难度。
2. 数据质量与数量深度学习需要大量高质量的数据进行训练。
在实际教学中，获取这些数据可能存在困难。
3. 教学模式变革深度学习教学实践要求教师转变教学模式，从传统的知识传授者转变为引导学生自主学习的引导者。
4. 伦理问题深度学习技术在教育领域的应用可能引发伦理问题，如数据隐私、算法偏见等。
四、深度学习教学实践策略1. 加强师资培训学校应加强师资培训，提高教师对深度学习技术的掌握程度，使其能够熟练运用深度学习技术进行教学。
以问题引领促进学生深度学习的实践研究近年来，以问题引领促进学生深度学习的实践研究以其高效性和实用性越来越受到重视。
问题引领的学习法是通过引导学生的联想、探索学习材料、思考和讨论，以潜移默化的方式对学生进行培训、实践，强化学习过程，提高学生在学习和实践中的重要思想和技能。
针对学生深度学习，下面我们将针对以问题引领促进学生深度学习的实践研究进行详细阐述。
首先，在以问题引领促进学生深度学习的实践研究中，第一步一般是挑选合适的问题以促进学生深度学习。
选择的问题要能够激发学生的学习兴趣，让他们能够更好的理解学习内容，并主动探索相关内容，不至于让学生被原有知识所局限。
同时，问题要适度，太难的问题会让学生过于沮丧，太简单则浪费学习时间，要适度提出问题以促进学生的深度学习。
其次，在以问题引领促进学生深度学习的实践研究中，要在学习的过程中指导学生，让学生能够获得深度的学习。
一方面，教师要做好学前准备，给学生提供充分的学习资料，让学生拿到资料后有方向的去学习，避免误解或追究；另一方面，教师在进行教学时要提出挑战，不能简单的对学生摆出考题，而是要针对每一个问题，推动学生去探索和实践，让学生能够通过这一过程认识、理解、总结学习内容，真正体会到深度学习的过程。
再次，在以问题引领促进学生深度学习的实践研究中，探索的过程不仅表现出来，要真正的体现探索的成果。
一方面，在探索的过程中，学生们要积极思考，积累实践经验；另一方面，教师要通过心理测试和行为观察，帮助学生以客观的方式全面发挥学习过程中的潜力，以有效的方式收集探索的成果，记录学生在探索过程中所遇到的困难，并对其进行总结整理，以找出症结所在。
最后，在以问题引领促进学生深度学习的实践研究中，我们还需要注意促进学生的参与度。
要评估学生在学习中的表现，激发学生的个性，给学习注入活力，积极参与活动。
另外，重视及时反馈，根据学生的反馈，调整教学，让学生更好的看到自己在学习过程中的成长，有效调动学生的积极性。
深度学习技术的研究调研报告随着信息技术的飞速发展，深度学习技术已经成为了当今科技领域的热门话题。
它在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了显著的成果，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
本文将对深度学习技术进行深入的研究和探讨。
一、深度学习技术的概念和原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术。
它通过构建多层的神经网络模型，自动从大量的数据中学习特征和模式。
与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更强的表示能力和泛化能力。
深度学习的核心原理是通过反向传播算法来优化网络的参数，使得网络的输出与期望的输出尽可能接近。
在训练过程中，数据被输入到网络中，网络根据当前的参数计算输出，并与真实的标签进行比较，然后通过反向传播算法调整参数，以提高网络的性能。
二、深度学习技术的发展历程深度学习技术的发展可以追溯到上世纪 50 年代，当时就已经有了关于神经网络的研究。
然而，由于计算能力的限制和数据的缺乏，神经网络的发展一度陷入停滞。
直到近年来，随着硬件技术的进步和大数据的出现，深度学习技术才得以迅速发展。
2006 年，Geoffrey Hinton 等人提出了深度信念网络（DBN），为深度学习的发展奠定了基础。
此后，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等各种类型的神经网络不断涌现，并在图像识别、语音识别等领域取得了突破性的进展。
三、深度学习技术的应用领域1、图像识别深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的成功。
例如，人脸识别技术已经广泛应用于安防监控、支付认证等领域；物体识别技术可以帮助机器人更好地理解周围的环境。
2、语音识别语音识别技术使得人们可以通过语音与计算机进行交互。
智能语音助手如 Siri、小爱同学等就是基于深度学习技术实现的。
3、自然语言处理深度学习在自然语言处理方面也有出色的表现，如机器翻译、文本分类、情感分析等。
4、医疗健康在医疗领域，深度学习可以用于疾病诊断、医学影像分析等，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
深度学习的研究现状与发展一、本文概述随着技术的飞速发展，深度学习作为其重要的分支，已经在诸多领域取得了显著的成果。
本文旨在全面概述深度学习的研究现状，并探讨其未来的发展趋势。
我们将首先回顾深度学习的基本概念和原理，然后重点分析近年来在算法创新、应用领域拓展以及硬件支持等方面所取得的进步。
本文还将关注深度学习在实际应用中所面临的挑战，如模型的可解释性、泛化能力、计算效率等问题，并探讨可能的解决方案。
我们将展望深度学习未来的发展方向，包括新型网络结构、无监督学习、知识蒸馏、自适应学习等方面的探索，以期为相关领域的研究者和实践者提供有价值的参考。
二、深度学习的研究现状深度学习，作为机器学习的一个子领域，近年来在学术界和工业界都取得了显著的进展。
其研究现状可以从理论研究、应用领域以及技术创新等多个维度进行阐述。
在理论研究方面，深度学习的研究已经从最初的简单多层感知机发展到了复杂的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）等。
这些网络结构的提出，不仅极大地丰富了深度学习的理论框架，也为解决实际问题提供了强有力的工具。
同时，深度学习算法的优化理论也取得了显著进展，如梯度下降法、反向传播算法、Adam等优化器的提出，有效提升了深度学习模型的训练效率和性能。
在应用领域方面，深度学习已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的成效。
例如，在图像识别领域，深度学习模型如CNN已经被广泛应用于人脸识别、物体检测等任务中，并取得了超越传统方法的性能。
在语音识别领域，基于深度学习的自动语音识别技术已经实现了较高的准确率，极大地提升了人机交互的便利性。
在技术创新方面，深度学习与其他技术如强化学习、迁移学习等的结合也取得了显著的成果。
例如，深度强化学习在自动驾驶、游戏等领域的应用已经取得了显著的进展。
深度迁移学习则有效地解决了深度学习模型对于大数据的依赖问题，使得模型能够在小数据集上实现较好的性能。
深度学习方法研究综述一、本文概述随着技术的飞速发展，深度学习作为其中的一项关键技术，已经在许多领域取得了显著的突破。
本文旨在对深度学习方法进行全面的研究综述，以期为读者提供一个清晰、系统的深度学习知识体系。
我们将从深度学习的基本原理、发展历程、主要算法、应用领域以及未来发展趋势等方面展开详细的介绍和分析。
我们将回顾深度学习的基本原理，包括神经网络的基本结构、激活函数的作用、优化算法的选择等。
在此基础上，我们将探讨深度学习的发展历程，从早期的感知机模型到现代的卷积神经网络、循环神经网络等，以及深度学习在各领域的应用情况。
接下来，我们将详细介绍几种主流的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
我们将对这些算法的基本原理、优缺点以及在实际应用中的表现进行深入分析。
本文还将关注深度学习的应用领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。
我们将通过具体的案例来展示深度学习在这些领域中的实际应用价值和潜力。
我们将对深度学习的未来发展趋势进行展望，探讨深度学习在未来可能面临的挑战和机遇，以及可能的新技术和新方法。
本文旨在对深度学习方法进行全面的研究综述，帮助读者更好地理解和应用深度学习技术。
我们希望通过本文的介绍和分析，为深度学习领域的发展贡献一份力量。
二、深度学习的基本原理深度学习的基本原理主要建立在人工神经网络（ANN）的基础上，通过模拟人脑神经元的连接方式，构建深度神经网络（DNN）模型。
DNN通过多层非线性变换，将低层次的特征组合成高层次的特征表示，从而实现对复杂数据的抽象和表示。
深度学习的核心在于通过反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降法（Gradient Descent）优化网络参数，使得网络输出与真实标签之间的误差最小化。
在训练过程中，通过不断迭代更新网络权重，使得网络能够从大量无标签或弱标签数据中学习到有效的特征表示和数据分布。
深度学习的研究姓名：21321班级：231321学号：564564学院：机械工程学院深度学习的发展历史在解释深度学习之前，我们需要了解什么是机器学习。
机器学习是人工智能的一个分支，而在很多时候，几乎成为人工智能的代名词。
简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
从1980年代末期以来，机器学习的发展大致经历了两次浪潮：浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）。
需要指出是，机器学习历史阶段的划分是一个仁者见仁，智者见智的事情，从不同的维度来看会得到不同的结论。
这里我们是从机器学习模型的层次结构来看的。
第一次浪潮：浅层学习1980年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。
这个热潮一直持续到今天。
人们发现，利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律，从而对未知事件做预测。
这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统，在很多方面显示出优越性。
这个时候的人工神经网络，虽然也被称作多层感知机（Multi-layer Perceptron），但实际上是一种只含有一层隐层节点的浅层模型。
90年代，各种各样的浅层机器学习模型相继被提出，比如支撑向量机（SVM，Support Vector Machines）、Boosting、最大熵方法（例如LR，Logistic Regression）等。
这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有隐层节点（如LR）。
这些模型在无论是理论分析还是应用都获得了巨大的成功。
相比较之下，由于理论分析的难度，加上训练方法需要很多经验和技巧，所以这个时期浅层人工神经网络反而相对较为沉寂。
2000年以来互联网的高速发展，对大数据的智能化分析和预测提出了巨大需求，浅层学习模型在互联网应用上获得了巨大成功。
最成功的应用包括搜索广告系统（比如Google 的AdWords、百度的凤巢系统）的广告点击率CTR预估、网页搜索排序（例如Yahoo!和微软的搜索引擎）、垃圾邮件过滤系统、基于内容的推荐系统等。
第二次浪潮：深度学习2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗——Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov在顶尖学术刊物《科学》上发表了一篇文章，开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。
这篇文章有两个主要的信息：1.很多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；2.深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（Layer-wise Pre-training）来有效克服，在这篇文章中，逐层初始化是通过无监督学习实现的。
自2006年以来，深度学习在学术界持续升温。
斯坦福大学、纽约大学、加拿大蒙特利尔大学等成为研究深度学习的重镇。
2010年，美国国防部DARPA计划首次资助深度学习项目，参与方有斯坦福大学、纽约大学和NEC美国研究院。
支持深度学习的一个重要依据，就是脑神经系统的确具有丰富的层次结构。
一个最著名的例子就是Hubel-Wiesel模型，由于揭示了视觉神经的机理而曾获得诺贝尔医学与生理学奖。
除了仿生学的角度，目前深度学习的理论研究还基本处于起步阶段，但在应用领域已显现出巨大能量。
2011年以来，微软研究院和Google的语音识别研究人员先后采用DNN技术降低语音识别错误率20％~30％，是语音识别领域十多年来最大的突破性进展。
2012年，DNN技术在图像识别领域取得惊人的效果，在ImageNet评测上将错误率从26％降低到15％。
在这一年，DNN还被应用于制药公司的Druge Activity预测问题，并获得世界最好成绩，这一重要成果被《纽约时报》报道。
正如文章开头所描述的，今天Google、微软、百度等知名的拥有大数据的高科技公司争相投入资源，占领深度学习的技术制高点，正是因为它们都看到了在大数据时代，更加复杂且更加强大的深度模型能深刻揭示海量数据里所承载的复杂而丰富的信息，并对未来或未知事件做更精准的预测。
大数据与深度学习在工业界一直有个很流行的观点：在大数据条件下，简单的机器学习模型会比复杂模型更加有效。
例如，在很多的大数据应用中，最简单的线性模型得到大量使用。
而最近深度学习的惊人进展，促使我们也许到了要重新思考这个观点的时候。
简而言之，在大数据情况下，也许只有比较复杂的模型，或者说表达能力强的模型，才能充分发掘海量数据中蕴藏的丰富信息。
运用更强大的深度模型，也许我们能从大数据中发掘出更多有价值的信息和知识。
为了理解为什么大数据需要深度模型，先举一个例子。
语音识别已经是一个大数据的机器学习问题，在其声学建模部分，通常面临的是十亿到千亿级别的训练样本。
在Google的一个语音识别实验中，发现训练后的DNN对训练样本和测试样本的预测误差基本相当。
这是非常违反常识的，因为通常模型在训练样本上的预测误差会显著小于测试样本。
因此，只有一个解释，就是由于大数据里含有丰富的信息维度，即便是DNN这样的高容量复杂模型也是处于欠拟合的状态，更不必说传统的GMM声学模型了。
所以从这个例子中我们看出，大数据需要深度学习。
浅层模型有一个重要特点，就是假设靠人工经验来抽取样本的特征，而强调模型主要是负责分类或预测。
在模型的运用不出差错的前提下（如假设互联网公司聘请的是机器学习的专家），特征的好坏就成为整个系统性能的瓶颈。
因此，通常一个开发团队中更多的人力是投入到发掘更好的特征上去的。
要发现一个好的特征，就要求开发人员对待解决的问题要有很深入的理解。
而达到这个程度，往往需要反复地摸索，甚至是数年磨一剑。
因此，人工设计样本特征，不是一个可扩展的途径。
深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。
所以“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。
区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：1.强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；2.明确突出了特征学习的重要性，也就是说，同过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，使分类或预测更加容易。
与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能刻画数据丰富的内在信息。
所以，在未来的几年里，我们将看到越来越多的例子：深度模型应用于大数据，而不是浅层的线性模型。
深度学习的方法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（Convolutional neural networks，简称CNNs）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（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一个logistic回归模型；采用逐层训练机制。
采用该机制的原因在于如果采用BP机制，对于一个deep network （7层以上），残差传播到最前面的层将变得很小，出现所谓的gradient diffusion（梯度扩散）。
第一步：采用自下而上的无监督学习1）逐层构建单层神经元。
2）每层采用wake-sleep算法进行调优。
每次仅调整一层，逐层调整。
这个过程可以看作是一个feature learning的过程，是和传统神经网络区别最大的部分。
wake-sleep算法:1）wake阶段：认知过程，通过下层的输入特征（Input）和向上的认知（Encoder）权重产生每一层的抽象表示（Code），再通过当前的生成（Decoder）权重产生一个重建信息（Reconstruction），计算输入特征和重建信息残差，使用梯度下降修改层间的下行生成（Decoder）权重。
也就是“如果现实跟我想象的不一样，改变我的生成权重使得我想象的东西变得与现实一样”。
2）sleep阶段：生成过程，通过上层概念（Code）和向下的生成（Decoder）权重，生成下层的状态，再利用认知（Encoder）权重产生一个抽象景象。
利用初始上层概念和新建抽象景象的残差，利用梯度下降修改层间向上的认知（Encoder）权重。
也就是“如果梦中的景象不是我脑中的相应概念，改变我的认知权重使得这种景象在我看来就是这个概念”。
第二步：自顶向下的监督学习这一步是在第一步学习获得各层参数进的基础上，在最顶的编码层添加一个分类器（例如罗杰斯特回归、SVM等），而后通过带标签数据的监督学习，利用梯度下降法去微调整个网络参数。
深度学习的第一步实质上是一个网络参数初始化过程。
区别于传统神经网络初值随机初始化，深度学习模型是通过无监督学习输入数据的结构得到的，因而这个初值更接近全局最优，从而能够取得更好的效果。
Deep Learning的常用方法：自动编码器（AutoEncoder）、稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder)、降噪自动编码器(Denoising AutoEncoders)方法介绍：a).自动编码器（AutoEncoder）最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重，自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征，在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还要好！这种方法称为AutoEncoder。
当然，我们还可以继续加上一些约束条件得到新的Deep Learning方法，如如果在AutoEncoder的基础上加上L1的Regularity限制（L1主要是约束每一层中的节点中大部分都要为0，只有少数不为0，这就是Sparse名字的来源），我们就可以得到Sparse AutoEncoder 方法。
b).稀疏自动编码器（Sparse Coding）如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O=w1*B1+W2*B2+....+Wn*Bn，Bi是基，Wi是系数，我们可以得到这样一个优化问题：Min|I-O|通过求解这个最优化式子，我们可以求得系数Wi和基Bi，这些系数和基础就是输入的另外一种近似表达，因此，它们可以特征来表达输入I，这个过程也是自动学习得到的。
