深度學習

深度學習  是機器學習的分支 ， 是一種以人工神經網路爲架構 ， 對資料進行表徵學習的算法 。 深度學習是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的算法 。 觀測值 （ 例如一幅圖像 ） 可以使用多種方式來表示 ， 如每個像素強度值的向量 ， 或者更抽象地表示成一系列邊 、 特定形狀的區域等 。 而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務 （ 例如 ， 人臉識別或面部表情識別 ） 。 深度學習的好處是用非監督式或的特徵學習和分層特徵提取高效算法來替代手工獲取特徵 。 表徵學習的目標是尋求更好的表示方法並建立更好的模型來從大規模未標記數據中學習這些表示方法 。 表示方法來自神經科學 ， 並鬆散地建立在類似神經系統中的信息處理和對通信模式的理解上 ， 如神經編碼 ， 試圖定義拉動神經元的反應之間的關係以及大腦中的神經元的電活動之間的關係 。 至今已有數種深度學習框架 ， 如深度神經網絡 、 卷積神經網絡和和循環神經網絡已被應用在計算機視覺 、 語音識別 、 自然語言處理 、 音頻識別與生物信息學等領域並取得了極好的效果 。 另外 ， 「 深度學習 」 已成爲時髦術語 ， 或者說是人工神經網絡的品牌重塑 。