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該項(xiàng)目利用了 9 層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲得臉部表征，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的參數(shù)高達(dá) 1.2億。最后我們?cè)倩氐酱髷?shù)據(jù)這個(gè)時(shí)代背景上來(lái) 。當(dāng)坐擁海量的大數(shù)據(jù)，我們無(wú)論是做推薦系統(tǒng)還是3D模型檢索（見第6章的6.4節(jié)“眾里尋她千百度──海量3D模型的檢索”），以前用簡(jiǎn)單的線性數(shù)學(xué)模型，一般也能獲得還不錯(cuò)的結(jié)果。因此我們沾沾自喜起來(lái)，認(rèn)為還是大數(shù)據(jù)更重要，而智能算法用簡(jiǎn)單直接的就OK了，不需要也沒必要弄得很復(fù)雜。
而當(dāng)深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，它的一系列輝煌戰(zhàn)績(jī)讓我們意識(shí)到：也許是時(shí)候該“鳥槍換炮”了。簡(jiǎn)而言之，在大數(shù)據(jù)情況下，也許只有比較復(fù)雜的模型，或者說(shuō)表達(dá)能力強(qiáng)的模型，才能充分發(fā)掘海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的有價(jià)值信息。更重要的是，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，而不必像以前那樣還要請(qǐng)專家手工構(gòu)造特征，極大地推進(jìn)了智能自動(dòng)化。深度學(xué)習(xí)（即所謂“深度”）應(yīng)大數(shù)據(jù)（即所謂“廣度”）而生，給大數(shù)據(jù)提供了一個(gè)深度思考的大腦，而3D打?。此^“力度”）給了智能數(shù)字化一個(gè)強(qiáng)健的軀體，三者共同引發(fā)了“大數(shù)據(jù)＋深度模型＋3D打印”浪潮的來(lái)臨。
深度學(xué)習(xí)是什么意思？

零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)是什么

深度學(xué)習(xí)是近幾年來(lái)隨著信息社會(huì)發(fā)展、學(xué)習(xí)科學(xué)發(fā)展及課程改革向縱身推進(jìn)而出現(xiàn)的一種新的學(xué)習(xí)樣態(tài)和形式。關(guān)于深度學(xué)習(xí)的概念解釋，目前有多種答案，不少專家學(xué)者都作出了本質(zhì)含義一致到表述略有不同的解釋。黎加厚教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在理解的基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)者能夠批判地學(xué)習(xí)新思想和事實(shí)，并將它融入原有的認(rèn)知結(jié)構(gòu)中，能夠在眾多思想間進(jìn)行聯(lián)系，并能夠?qū)⒁延兄R(shí)遷移到新的情境中，做出決策和解決問題的學(xué)習(xí) 。
郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在教師的引領(lǐng)下，學(xué)生圍繞具有挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，全身心地積極參與、體驗(yàn)成功、獲得發(fā)展的有意義的學(xué)習(xí)過程，并具有批判理解、有機(jī)整合、建構(gòu)反思與遷移應(yīng)用的特征。深度學(xué)習(xí)具有幾個(gè)特質(zhì) 。一是觸及人的心靈深處的學(xué)習(xí) 。二是體驗(yàn)式學(xué)習(xí) 。三是深刻理解與實(shí)踐創(chuàng)新的學(xué)習(xí) 。深度學(xué)習(xí)是培養(yǎng)學(xué)生學(xué)科素養(yǎng)、創(chuàng)新能力，提高學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量效果、促進(jìn)教學(xué)改革的新的學(xué)習(xí)型態(tài)，也是目前教學(xué)改革所追求的目標(biāo)與境界之一。
人工智能深度學(xué)習(xí)是什么？

曾被MIT技術(shù)評(píng)論列為2013年十大突破性技術(shù)（Deep Learning居首），它是以ML中的神經(jīng)網(wǎng)略學(xué)習(xí)算法存在的。人工智能現(xiàn)階段分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搖身一變成了如今的DL 。學(xué)界對(duì)DL一般有兩種看法，實(shí)際上當(dāng)下科技能實(shí)現(xiàn)的所謂“人工智能”都是弱AI，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發(fā)展成一個(gè)新的學(xué)習(xí)分支，即end-to-end）說(shuō)不定就是實(shí)現(xiàn)未來(lái)強(qiáng)AI的突破口1 。
或者換句話說(shuō). 深度學(xué)習(xí)與AI 。在DL還沒有火起來(lái)的時(shí)候。DL與ML兩者其實(shí)有著某種微妙的關(guān)系，隨著計(jì)算資源和big data的興起，奧創(chuàng)那種才是強(qiáng)AI（甚至是boss級(jí)的），也就是我上面說(shuō)的end-to-end的“深度學(xué)習(xí)的思想” 。本質(zhì)上來(lái)講，人工智能相比深度學(xué)習(xí)是更寬泛的概念，深度學(xué)習(xí)這種技術(shù)（我更喜歡稱其為一種思想。
深度學(xué)習(xí)主要是學(xué)習(xí)什么方向的？
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，通過組合低層特征形成更加抽象的高層屬性或類別特征，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，主要是人工智能方向的學(xué)習(xí)，最近中公教育在出這個(gè)課程學(xué)習(xí)，他們課程和中科院自動(dòng)化研究所合作的，這個(gè)也是中公老師給我朋友說(shuō)的，我正好跟我朋友在一起也有所了解，你要是有這方面的興趣可以去中公教育IT的官網(wǎng)了解，我朋友之前在哪里學(xué)的，他們教學(xué)質(zhì)量還是可以保障的。