什么是深度学习

深度学习就是机器学习的领域中一个新的研究方向吧，在想要更加的接近到最初目标（人工智能）的时候，引入了深度学习的。而深度学习主要是学习样本数据的内在规律以及表示层次，这个学习的过程中得到的信息，比如文字、图像以及声音等数据的解释有着非常大的帮助。它最大的目的就是让机器可以和人一样可以分析、可以自主的学习、可以对文字进行识别，对声音图像等进行识别。深度学习是较为复杂的机器学习算法，在语音还有图像等的识别上具有非常好的效果，甚至是在很大程度上超过先前相关的技术。另外，深度学习的应用也是非常广泛的，有搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，并且还在其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。还有深度学习也可以说是一种模式分析方法的总称，如果从研究内容方面来看的话，主要是有3个种方法：(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。 (2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。
简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使该过程完全自动化
三者关系：
举个例子：通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型，而深度学习则能自动的去发现特征进而判断。

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