深度学习，推进人工智能变革

2020-07-24 19:19发布

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2020-08-17 15:13

近年来，深度学习在多个领域取得了重要突破，带来全新的方法论变革。

深度学习(Deep Learning)源于人工神经网络的研究，是机器学习的一个分支。深度学习主要依赖于深度神经元网络，这种神经网络类似于人类的大脑，其学习过程也与人类十分相似。

基本上，你输入海量的数据给它以后，它就会通过训练，学习到海量数据的特征。举例来说，有两组神经元，第一组神经元接收到信息后，用算法将其抽象化，而后再将简化的信息传入到第二组神经元。第二组神经元通过相同或是其他的算法再将信息进行简化，就得出了一定的结果。

深度学习使机器更加聪明，带给我们更加智能的服务。

在深度学习中，现在效果最好的是在计算机视觉，语音识别领域，也就是对应的人脸识别，物体识别，语音识别，深度学习针对图片，视频，音频领域数据类型应用效果最好，跟传统方法相比提升了30~50%。