目前深學習主要包括哪些神經網路

A. 常見的深度學習演算法主要有哪些

深度學習常見的3種演算法有：卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路。
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks)，是深度學習的代表演算法之一。
循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列數據為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節點(循環單元)按鏈式連接的遞歸神經網路。
生成對抗網路(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型，是最近兩年十分熱門的一種無監督學習演算法。

B. 深度學習學什麼

深度學習主要學的有：神經網路、BP反向傳播演算法、TensorFlow深度學習工具等。

深度學習英文全稱為：deep learning，是機器學習的分支，主要是把人工神經網路當作構架，進而對數據進行表徵學習的演算法。

至今已有數種深度學習框架，如深度神經網路、卷積神經網路和深度置信網路和遞歸神經網路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獲取了極好的效果。另外，「深度學習」已成為類似術語，或者說是神經網路的品牌重塑。

通過多層處理，逐漸將初始的「低層」特徵表示轉化為「高層」特徵表示後，用「簡單模型」即可完成復雜的分類等學習任務。由此可將深度學習理解為進行「特徵學習」或「表示學習」。

以往在機器學慣用於現實任務時，描述樣本的特徵通常需由人類專家來設計，這成為「特徵工程」（feature engineering）。眾所周知，特徵的好壞對泛化性能有至關重要的影響，人類專家設計出好特徵也並非易事；特徵學習（表徵學習）則通過機器學習技術自身來產生好特徵，這使機器學習向「全自動數據分析」又前進了一步。

而深度學習的主要應用場景為：

語音識別

微軟研究人員通過與hinton合作，首先將RBM和DBN引入到語音識別聲學模型訓練中，並且在大詞彙量語音識別系統中獲得巨大成功，使得語音識別的錯誤率相對減低30%。但是，DNN還沒有有效的並行快速演算法，很多研究機構都是在利用大規模數據語料通過GPU平台提高DNN聲學模型的訓練效率。

在國際上，IBM、google等公司都快速進行了DNN語音識別的研究，並且速度飛快。

國內方面，阿里巴巴，科大訊飛、網路、中科院自動化所等公司或研究單位，也在進行深度學習在語音識別上的研究。

自然語言處理等其他領域

很多機構在開展研究，2013年Tomas Mikolov,Kai Chen,Greg Corrado,Jeffrey Dean發表論文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型，與傳統的詞袋模型（bag of words）相比，word2vector能夠更好地表達語法信息。深度學習在自然語言處理等領域主要應用於機器翻譯以及語義挖掘等方面。

C. 深度學習，包括哪些

作為人工智慧最稀缺的人才之一，深度學習工程師面臨近百萬的缺口，成為了各大企業競相爭奪的香餑餑，月薪大都在30K-80K之間。越來越多的程序員、院校學生開始學習深度學習演算法。

可以說，如果你想要提升技能，在專業領域更上一步，《AI深度學習》可以成為你當下的選擇！

D. 深度學習主要是學習哪些演算法

深度學習（也稱為深度結構化學習或分層學習）是基於人工神經網路的更廣泛的機器學習方法族的一部分。學習可以是有監督的、半監督的或無監督的。
深度學習架構，例如深度神經網路、深度信念網路、循環神經網路和卷積神經網路，已經被應用於包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別、社交網路過濾、機器翻譯、生物信息學、葯物設計、醫學圖像分析、材料檢查和棋盤游戲程序在內的領域，在這些領域中，它們的成果可與人類專家媲美，並且在某些情況下勝過人類專家。
神經網路受到生物系統中信息處理和分布式通信節點的啟發。人工神經網路與生物大腦有各種不同。具體而言，神經網路往往是靜態和象徵性的，而大多數生物的大腦是動態(可塑)和模擬的。
定義
深度學習是一類機器學習演算法： 使用多個層逐步從原始輸入中逐步提取更高級別的特徵。例如，在圖像處理中，較低層可以識別邊緣，而較高層可以識別對人類有意義的部分，例如數字/字母或面部。

E. 深度學習的特點包括:

1、深度學習，按個人的理解主要就是多層神經網路。而多層神經網路目前效果比較好的是卷積神經網路，目前在圖像和音頻信號上效果比較好，而在自然語言處理上效果沒有顯示出來。
2、深度學習從統計學的角度來說,就是在預測數據的分布，從數據中學得一個模型然後再通過這個模型去預測新的數據，這一點就要求測試數據和訓練數據必須是同分布。
3、深度學習，它是在一定的學習量的積累基礎之上的質的飛越，就是學習能力的質變和新實現。度學習的前提在於大數據技術的成熟和支撐。同時，深度學習是一種經驗的連接和運用。它是人類的經驗和智慧在機器中的再生和活化。

F. 深度學習要學哪些

學習深度學習的話首先你要有一定的編程基礎。
以優就業新出的深度學習課程為例，內容包括包括人工神經網路及卷積神經網路原理，循環神經網路原理，生成式對抗網路原理，對抗網路（GAN）的基本結構和原理，深度學習的分布式處理及項目實戰，深度強化學習及項目實戰，企業級項目實戰-車牌識別項目實戰，深度學習最新前沿技術簡介。

G. 深度學習目前主要有哪些研究方向

礦壓岩層控制「實用礦壓岩層控制理論」的開創者和奠基人創造性地建立了以岩層運動為核心的理論體系，包括岩層運動預測與控制、礦山壓力控制、控制效果設計與決策。我們建立並完善了以岩層移動為中心的實用礦井。

• 長期以來，語音識別系統大多採用高斯混合模型來描述每個建模單元的概率模型

該模型簡單、方便，適合大規模數據培訓。該模型具有較好的切分訓練演算法，保證了模型的良好訓練。長期以來在語音識別應用領域占據主導地位。

H. 深度學習的主要分類是什麼呀這些網路cnn dbn dnm rnn是怎樣的關系

簡單來說：

1）深度學習（Deep Learning）只是機器學習（Machine Learning）的一種類別，一個子領域。機器學習 > 深度學習

2）大數據（Big Data）不是具體的方法，甚至不算具體的研究學科，而只是對某一類問題，或需處理的數據的描述

具體來說：

1）機器學習（Machine Learning）是一個大的方向，裡麵包括了很多種 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法會使用不同的模型，不同的假設，不同的解法。這些模型可以是線性，也可以是非線性的。他們可能是基於統計的，也可能是基於稀疏的....

不過他們的共同點是：都是 data-driven 的模型，都是學習一種更加 abstract 的方式來表達特定的數據，假設和模型都對特定數據廣泛適用。好處是，這種學習出來的表達方式可以幫助我們更好的理解和分析數據，挖掘數據隱藏的結構和關系。

Machine Learning 的任務也可以不同，可以是預測（prediction），分類（classification），聚類（clustering），識別（recognition），重建（reconstruction），約束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除馬賽克（Demosaicing）等等....

2）深度學習（Deep Learning）是機器學習的一個子類，一般特指學習高層數的網路結構。這個結構中通常會結合線性和非線性的關系。

Deep Learning 也會分各種不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN...他們的解法也會不同。

Deep Learning 目前非常流行，因為他們在圖像，視覺，語音等各種應用中表現出了很好的 empirical performance。並且利用 gpu 的並行運算，在模型相當復雜，數據特別大量的情況下，依然可以達到很理想的學習速度。

因為 Deep Learning 往往會構建多層數，多節點，多復雜度的模型，人們依然缺乏多裡面學習的結構模型的理解。很多時候，Deep Learning 甚至會被認為擁有類似於人類神經網路的結構，並且這種類似性被當做 deep learning 居然更大 potential 的依據。但答主個人認為，其實這略有些牽強...聽起來更像是先有了這種 network 的結構，再找一個類似性。當然，這僅僅是個人觀點...（私貨私貨）

3）大數據（Big Data，我們也叫他逼格數據....）是對數據和問題的描述。通常被廣泛接受的定義是 3 個 V 上的「大」：Volume（數據量）, Velocity（數據速度）還有 variety（數據類別）。大數據問題（Big-data problem）可以指那種在這三個 V 上因為大而帶來的挑戰。

Volume 很好理解。一般也可以認為是 Large-scale data（其實學術上用這個更准確，只是我們出去吹逼的時候就都叫 big data 了...）。「大」可以是數據的維度，也可以是數據的 size。一般 claim 自己是 big-data 的演算法會比較 scalable，復雜度上對這兩個不敏感。演算法和系統上，人們喜歡選擇並行（Parallel），分布（distributed）等屬性的方法來增加 capability。
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