深度神经网络原理 深度学习是什么意思？

深度学习是什么意思？

近年来，随着信息社会、学习科学和课程改革的发展，深度学习是一种新的学习形式。

目前，对深度学习的概念有很多答案，很多专家学者的解释是本质意义一致的表述略有不同。

李嘉厚教授认为，深度学习是建立在理解的基础上的。学习者可以批判性地学习新的想法和事实，将它们融入原有的认知结构，将许多想法联系起来，并将现有的知识转移到新的情境中，从而做出决策和解决问题。

郭华教授认为，深度学习是在教师指导下的一个有意义的学习过程，学生围绕挑战性的学习主题，全心投入，体验成功，获得发展。它具有批判性理解、有机整合、建设性反思和迁移应用的特点。

深度学习有几个特点。一是触动人心的学习。第二，体验式学习。三是深入认识和实践创新的研究。

深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？

同时，一些特定的深层神经网络模型在一定程度上类似于人类大脑皮层的结构。

例如，2017年10月，美国普渡大学综合脑成像实验室的刘忠明在大脑皮层发表了《基于动态自然视觉深度学习的神经编解码》，基于深度神经网络模型对动态视觉进行编解码。这项工作基于972个视频片段和11.5小时的功能磁共振数据，通过深度神经网络（fMRI）编码和解码，磁共振成像技术检测由于氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白比率的变化而引起的血液磁化率的差异，并判断相应的脑区处于活动或静止状态），并用深层神经网络来解释动态视觉与脑激活的关系以及二者之间的关系。在以往的研究中，深度神经网络主要用来解释静态视觉和大脑激活之间的关系。目前尚不清楚深度神经网络是否可以用来解释动态视觉和大脑激活之间的关系。具体来说，CNN模型的中间层负责处理抽象的视觉信息，与人类视觉皮层的层次结构非常相似。

最终效果非常好。在编码方面，它取决于ROI（感兴趣区域）。在相同的ROI范围内，平均精度可达0.4～0.6，跨ROI的精度为0.25～0.3。

此答案中使用的图片均取自原稿。

阿里巴巴和华为都自研了ai芯片，谁的比较厉害？

阿里的汉光800和华为的胜腾910属于人工智能芯片，但它们的应用领域截然不同。汉光800是一款更侧重于特殊领域的产品，而神腾910则相对通用，可以用于AI学习和训练。两者在适用范围和设计目标上有很大差异。如今，人工智能计算刚刚兴起。无论是阿里巴巴还是华为，各个厂商的AI芯片都没有统一的标准，突破多在具体的落地领域，可比性不强，实际效果与使用场景密切相关，不可能直接比较谁比谁好。

不过，阿里巴巴和华为两款AI芯片的愿景是相似的。这两种芯片短期内不会对外销售。它们只会大规模部署在自己的云服务和相应的产品中。开发者只需要为计算能力付费。未来，云服务将成为IT行业的水、电、煤。谁能把电线拉到谷开来，谁的家电上网价格最便宜，谁就能得到最大的市场。

如果我们真的想拿出一些数据进行对比，那么汉光800芯片在resnet-50中的推理性能可以达到78563ips，这是一个世界纪录的性能，有着“世界上性能最高的人工智能推理芯片”的光环；华为胜腾910是一个通用的人工智能处理器，半精度（fp16）计算能力为256TFlops，是行业的两倍；推理能力的崛起，int8计算能力16个顶点，功耗仅8W，处于行业领先地位。

神经网络啥时候改名叫“深度学习”了？

这是同根，何必太着急。

深度学习可以理解为使用深度神经网络（DNN）的机器学习。从这个定义可以看出它们之间的关系。

深度神经网络（DNN）一般分为三种结构

简单的DNN：一般的神经网络扩展到多层，有很多缺点，包括训练速度慢，使用BackProp训练梯度衰减严重；

深度信念网络（DBN）：基于RBN（受限玻尔兹曼）卷积深度信念网络（cdbn）：比DBN训练更快，适用于非常大的图像或语音识别。

困难之一是训练速度。另一个是需要大量的计算能力。成本很高。例如，谷歌的alphago使用1202个cpu和176个gpu。普通人和公司负担不起如此强大的计算能力。

深度学习的预测模型有哪些？

深度学习模型很常见：卷积神经网络CNN、堆叠式自动编码器SAE、递归神经网络DNN、生成对抗网络Gan、深度信念网络DBN、深度神经网络DNN、深度强化学习DRL以及模型的许多变体。

深度学习中没有预测模型，只是那些模型是一个预测问题。GDP预测是一个连续的问题。我觉得CNN、DBN和DNN不合适。如果数据量有限，参考互联网金融，我觉得迁移学习深度学习模式是一个不错的选择。个人观点，仅供参考，更多官方账号可关注个人微信公众号“深度学习与NLP”。

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