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浅谈机器学习与深度学习的概要及应用
作者：宁志豪 周璐雨 陈豪文
来源：《科技风》2019年第15期
摘;要：在20世纪五六十年代，“人工智能”这个术语就早已被正式提出。经历了几十个年代的发展，在AlphaGo击败李世乭时，人工智能（Artificial Intelligence）又受到了学者们的广泛关注和研究，同时机器学习（Machine Learning）和深度学习（deep learning）也相应的被提及到，甚至作为了人工智能其中的一个发展方向去拓展。本文对机器学习和深度学习的概念进行了解释与区分，从实际应用出发阐述了机器学习和深度学习的方向与应用，以及机器学习算法的分类。鉴于没有系统的学习过，可能在许多地方会有出入，还望更多的人能够有自己的思考。
关键词：机器学习;深度学习;算法
1 定义与区分
随着愈来愈多的学者对机器学习领域的深入探索，机器学习这个词的不同解释也出现了很多。其中，Arthur Samuel对机器学习的定义是指在没有明确的设定情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。计算机程序从经验E中学习，为了解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高，这是Tom Mitchell对机器学习的定义。[1]其实简单来说，它是对数据分布进行建模，然后从大量看似无规律的数据中抽象出共性的模式。而深度学习是机器学习的一个子类，可以把它看作一种特殊的机器学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。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，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。
先举个例子来区分机器学习和深度学习，比如在识别猫和狗时，机器学习需要人工的将区别猫、狗的一些特征进行提取，而深度学习则自动找出分类问题的特征。因此，对于大量数据，使用深度学习较好，数据量少时，传统机器学习更适用。机器学习在解决问题时需把问题的步骤分解，而深度学习直接得到结果，可以实现实时的效果。当然，深度学习在具备高效能的优点时，它对硬件的要求也很高，尤其对GPU的要求。
南通大学学报渊自然科学版冤允燥怎则灶葬造燥枣晕葬灶贼燥灶早哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠渊晕葬贼怎则葬造杂糟蚤藻灶糟藻Edition冤灾燥造援17晕燥援1Mar援圆园18第17卷第1期圆园18年3月
深度学习在图像识别中的应用
李超波袁李洪均*袁徐晨
渊南通大学电子信息学院袁江苏南通226019冤
摘要院深度学习通过建立深层神经网络来模拟人脑进行分析尧学习和解释数据袁被广泛用于图像识别领域.首先袁简述了深度学习在图像识别中的研究现状曰其次袁介绍了卷积神经网络尧深度置信网络尧循环神经网络和生成对抗
网络等几种常用于图像识别领域的深度学习网络模型曰然后袁从人脸识别尧动作识别尧跌倒检测等方面袁论述了深
度学习在图像识别领域的典型应用曰最后袁探讨了该领域的研究难点及发展前景.深度学习可以从不同的图像中
自动提取相似的特征并进行分类袁识别率高袁鲁棒性强袁推动了人工智能背景下图像识别的发展.无监督学习尧对
抗网络等将成为深度学习领域的热点.
关键词院深度学习曰图像识别曰神经网络
中图分类号院TP18曰TP391.41文献标志码院A文章编号院员远苑猿原圆猿源园渊圆园18冤园1原园园01原园9
ApplicationofDeepLearninginImageRecognition
LIChaobo袁LIHongjun*袁XUChen
渊SchoolofElectronicandInformation袁NantongUniversity袁Nantong226019袁China冤Abstract:Deeplearningsimulatesthehumanbrainbybuildingdeepneuralnetworkstoanalyze袁learnandinterpret
data.Itiswidelyusedinimagerecognition.Firstly袁theresearchofdeeplearningisintroducedinimagerecognition.
深度学习技术的应用与实现
随着时代的发展和科技的进步，深度学习技术在各个领域得到了广泛的应用和推广。在人工智能领域中，深度学习技术是最重要的一种方法之一。这种技术利用神经网络理论和大数据分析方法，实现了智能化的数据处理和分类。本文将从深度学习技术的实现和应用两个角度入手，探讨其现实意义。
一、深度学习技术的实现
深度学习技术的实现主要基于神经网络的理论和方法。神经网络的结构和人类的大脑相似，可以实现机器智能化。深度学习技术主要包括卷积神经网络、循环神经网络和深度置信网络等常见形式，其中卷积神经网络被广泛应用在图像识别、语音识别等领域。循环神经网络和深度置信网络则主要在自然语言处理和语音合成方面有很好的应用。
深度学习技术的实现需要经过多个步骤，其中最重要的是数据集的构建和训练。数据集是深度学习技术实现的基础，其质量和数量的高低直接影响到模型的性能和效果。随着数据量的增大，深度学习技术的准确率也随之提高。训练模型的过程中，需要不断的调整模型的参数和结构，以达到更好的分类效果。
为了更好地实现深度学习技术，还需要建立统一的开发平台和工具库。目前，TensorFlow、Pytorch等开发平台和Caffe、Keras等工具库已经成为深度学习技术实现的常用框架。这些平台和库提供了良好的开发环境和基础功能，加速了深度学习技术的应用和推广。
二、深度学习技术的应用
深度学习技术的应用在不同的领域有很多不同的形式。下面将从图像识别、自然语言处理和语音识别三个方面这些应用具体展开。
1、图像识别
图像识别一直是人工智能领域的重点之一。深度学习技术在图像识别中的应用主要是通过卷积神经网络实现的。这种方法通过对图像进行处理和分析，实现对图像内容、物体位置和大小等特征的提取和分类。这种方法使得深度学习技术可以实现公路、街道、建筑物等自然景色的识别，也可以实现车牌、人脸等目标物体的检测和识别。
2、自然语言处理
自然语言处理主要涉及文本处理、语义分析和机器翻译等方面。深度学习技术在这些方面的应用主要是通过深度置信网络和循环神经网络实现的。这种方法可以将文本信息转换为数学向量或矩阵形式，实现对文本的分析、分类和重构。这种方法可以实现聊天机器人、新闻自动化处理和机器翻译等功能。
ＥＬＥＣＴＲＯＮｌＣＳ ＷＯＲＬＤ・攘霉与琴 察
机器学习与深度学习的发展及应用
南京市第十三中学周子扬
【摘要】本文综述了机器学习常见算法的应用，以及深度学习中常见网络模型的基本原理及深度学习在计算机视觉、语言识别、信息检索、 自然语言处理等四个方面的应用。在本文的相关工作中，阐述了近七十年来机器学习的发展状况以及深度学习的产生与发展。
【关键词】机器学习；深度学习；神经网络；应用
一 背景
机器学习，是指借助算法来分析数据规律、并利用规律来预测结
果的算法，它分为监督学习、无监督学习和强化学习。深度学习是机
器学习中神经网络算法的扩展 它是机器学习的第二个阶段．．深层学习 （第一阶段为浅层学习），其中深度是指神经网络的层数。因为机器学习
中的单层感知机只适用于线性可分问题，而无法处理线性不可分问题。
但深度学习中的多层感知机可以实现，它针对浅层学习的劣势一维度灾
难（特征的维度过高，或者无法有效表达特征），能够通过它的层次结构、 低层次特征中提取高层次特征，弥补浅层学习的不足。
由于机器学习的发展，机器学习自动学习数据隐含高等级特征 的能力，会随着模型的改进以及训练数据的扩充而逐步提升，这导
致深度学习也随之发展。
二 机器学习常见算法应用
１．分类
（１）决策树算法（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｒｅｅ，ＤＴ）
ＤＴ算法可用于文章分类工作，将关键句子分为不同类别；也
可以用于人脸识别，对人的面部特征分类，例如鼻梁高低，获取特
征数据后，与数据库内数据匹配，进而识别。
（２）人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ．ＡＮＮ） 网易公司为了过滤互联网上的广告、谣言、暴恐等不健康内
容，利用ＡＮＮ研发了反垃圾系统，过滤不良信息。
（３）支持向量机（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ ＳＶＭ）
ＳＶＭ可以快速处理大量的数据，用于生物学分类问题，例如人
类等高等真核生物基因剪接位点识别问题；也可以通过构造一系列 超平面，将大规模的图片进行分类。
