大V吴恩达曾多次说道过：做到AI研究就像建宇宙飞船，除了充裕的燃料之外，强大的引擎也是必不可少的。假如燃料严重不足，则飞船就无法转入预计轨道。而引擎过于强大，飞船甚至无法升空。
转换于AI，深度自学模型就样子引擎，海量的训练数据就样子燃料，这两者对于AI而言某种程度缺一不可。深度自学是一个近几年倍受注目的研究领域，在机器学习中起着最重要的起到。深度自学通过创建、仿真人脑的分层结构来构建对外部输出的数据展开从低级到高级的特征提取，从而需要说明外部数据。
深度自学深度自学（DeepLearning）的概念源自人工神经网络的研究。不含多隐层的多层感知器就是一种深度自学结构。
深度自学也称作深度结构自学【DeepStructuredLearning】、层次自学【HierarchicalLearning】或者是深度机器学习【DeepMachineLearning】）是一类算法子集，是机器学习的一个分支。它尝试为数据的高层次概要展开建模。
机器学习通过算法，让机器可以从外界输出的大量的数据中自学到规律，从而展开辨识辨别。机器学习的发展经历了浅层自学和深度自学两次浪潮。
深度自学可以解读为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征展开抽象化和建模，可以从外界环境中自学，并以与生物类似于的交互方式适应环境。神经网络是智能学科的最重要部分，为解决问题简单问题和智能控制获取了有效地的途径。神经网络一度沦为机器学习领域倍受注目的方向。
我们用一个非常简单的例子来解释，假设你有两组神经元，一个是拒绝接受输出的信号，一个是发送到输入的信号。当输出层接管到输出信号的时候，它将输出层做到一个非常简单的改动并传送给下一层。在一个深度网络中，输出层与输入层之间可以有很多的层（这些层并不是由神经元构成的，但是它可以以神经元的方式解读），容许算法用于多个处置层，并可以对这些层的结果展开线性和非线性的切换。
深度自学的由来１、人脑视觉机理救赎人类每时每刻都面对着大量的感官数据，但大脑总能很更容易地捕捉最重要的信息。人工智能的核心问题就是仿效大脑这种高效精确地回应信息的能力。通过近些年的研究，我们对大脑机理有数了一些理解，这些都推展了人工智能的发展。
神经学研究指出，人的视觉系统的信息处理是分级的，从低级的Ｖ1区萃取边缘特征，到Ｖ2区的形状，再行到更加高层。人类大脑在接管到外部信号时，不是必要对数据展开处置，而是通过一个多层的网络模型来获取数据的规律。
这种层次结构的感官系统使视觉系统必须处置的数据量大大减少，并保有了物体简单的结构信息。２、现有机器学习的局限性深度自学与浅层自学比较。现在很多的自学方法都是浅层结构算法，它们不存在一定的局限性，比如在样本受限的情况下回应简单函数的能力受限，针对简单的分类问题其一般化能力受到一定制约。
而深度自学可通过自学一种深层非线性网络结构，构建简单函数迫近，密切相关输出数据分布式回应，并且能在样本集很少的情况下去自学数据集的本质特征。虽然浅层自学的应用于也很普遍，但它只对非常简单的计算出来才有效地，并不能到达人脑的反应效果，这就必须深度的机器学习。这些都指出浅层自学网络有相当大的局限性，唤起了我们对深度网络建模的研究。
深度机器学习是数据分布式回应的必然结果。有很多自学结构的自学算法获得的自学器是局部估算算子，例如，由核方法结构的自学器，是由对模板的匹配度权重包含的。对于这样的问题，一般来说我们有合理的假设，但当目标函数非常复杂时，由于必须利用参数展开叙述的区域数目也是极大的，因此这样的模型一般化能力很差。
在机器学习和神经网络研究中分布式回应可以处置维数灾难和局部一般化容许。分布式回应不仅可以很好地叙述概念间的相似性，而且适合的分布式回应在受限的数据下能反映出有更佳的一般化性能。
解读和处置接管到的信息是人类理解活动的重要环节，由于这些信息的结构一般都很简单，因此结构深度的自学机器去构建一些人类的理解活动是很有适当的。３、特征提取的必须机器学习通过算法，让机器可以从外界输出的大量数据中自学到规律，从而展开辨识辨别。机器学习在解决问题图像识别、语音辨识、自然语言解读等问题时的大体流程如图１右图。
首先通过传感器来取得数据，然后经过预处理、特征提取、特征选择，再行到推理小说、预测和辨识。较好的特征传达影响着最后算法的准确性，而且系统主要的计算出来和测试工作都在这一环节。这个环节一般都是人工已完成的，靠人工萃取特征是一种十分费力的方法，无法确保挑选的质量，而且它的调节必须大量的时间。
然而深度自学能自动地自学一些特征，不必须人参予特征的挑选过程。深度自学是一个多层次的自学，如图２右图，用较多的说明了层是不有可能超过与人脑类似于的效果的。
这必须多层的自学，逐级自学并把自学的科学知识传送给下一层，通过这种方式，就可以构建对输出信息展开分级传达。深度习的实质就是通过创建、仿真人脑的分层结构，对外部输出的声音、图像、文本等数据展开从低级到高级的特征提取，从而需要说明外部数据。
与传统自学结构比起，深度自学更为特别强调模型结构的深度，一般来说所含多层的隐层节点，而且在深度自学中，特征自学至关重要，通过特征的逐级转换已完成最后的预测和辨识。
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