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　　在很多人眼里，深度學(xué)習(xí)是一個非常神奇的技術(shù)，是人工智能的未來，是機(jī)器學(xué)習(xí)的圣杯。今天深視創(chuàng)新帶您一起揭開他神秘的面紗，了解什么才是深度學(xué)習(xí)。

　　當(dāng)我們在網(wǎng)絡(luò)上搜索“深度學(xué)習(xí)”的時候往往還能搜到“人工智能”以及“機(jī)器學(xué)習(xí)”這兩個關(guān)鍵詞。有很多人甚至認(rèn)為深度學(xué)習(xí)就是人工智能，其實這些概念之間還是有一些區(qū)別的。因此，在介紹它的工作原理之前，為了讓大家更好的了解深度學(xué)習(xí)，我們先來介紹一下這幾個概念之間的區(qū)別和聯(lián)系。

　　人工智能到目前為止還只是一個概念。它是由麻省理工學(xué)院的約翰·麥卡錫于1956年在達(dá)特矛斯會議上提出的。在會上人們把人工智能定義為一門可以讓機(jī)器的行為看起來像人一樣智能的技術(shù)，但是至今為止我們還沒能實現(xiàn)這個夢想。伴隨著隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及學(xué)者們不斷的探索，雖然我們目前無法實現(xiàn)理想中的人工智能，但已經(jīng)找到了一些實現(xiàn)它的途徑，那就是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)不同于我們之前提到的理想中的人工智能。它可以使機(jī)器具有一定的決策能力。它是一種對已知數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類的分類器。有人認(rèn)為這并不是真正的智能，于是人們把理想中的人工智能稱為強(qiáng)人工智能，而相對的把機(jī)器學(xué)習(xí)稱為弱人工智能。我們現(xiàn)在耳熟能詳?shù)纳疃葘W(xué)習(xí)則是一種實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。所以從算法的角度上來說深度學(xué)習(xí)只是一個分類器而已。

　　深度學(xué)習(xí)的核心算法是CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個網(wǎng)絡(luò)早在1989年就已經(jīng)問世了，最初人們用它解決手寫字符的識別問題，但是受限于當(dāng)時計算機(jī)的硬件水平，其處理速度較慢，并沒有推廣到其他應(yīng)用領(lǐng)域。1999年GPU的問世為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重回歷史舞臺提供了良好的條件。借助GPU高效的處理能力，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開始走向應(yīng)用。它優(yōu)秀的分類能力逐漸被各個應(yīng)用領(lǐng)域所認(rèn)可。而當(dāng)Alpha Go戰(zhàn)勝了圍棋冠軍李世石以后，人們對深度學(xué)習(xí)技術(shù)的期望更是達(dá)到了頂峰。但是我相信，很快人們就會發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)只是我們目前掌握的一種新的非線性分類器。它和其他分類器一樣都需要通過訓(xùn)練才能夠?qū)崿F(xiàn)分類的功能。比如通過水果圖像的訓(xùn)練，它就可以幫助我們判斷圖像中水果的種類。

　　作為一個機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器，深度學(xué)習(xí)在很多特征模糊的分類領(lǐng)域均有不錯的表現(xiàn)，比如在自動駕駛和照片分類等應(yīng)用領(lǐng)域。相比于其他的分類器，深度學(xué)習(xí)不僅可以對圖像的特征進(jìn)行分類，還可以通過訓(xùn)練對圖像中的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)。這種特性對于一些特征不易描述的圖像分類任務(wù)是大有裨益的。

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責(zé)任編輯：胡金鵬