深度学习是什么

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编者荐语

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）就是一种典型的深度学习结构。

最简单（只含一个隐层）的MLP

深度学习通过组合简单（低层次）的特征形成更加抽象（高层次）的特征表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习从原始数据的输入到最终任务目标的输出，不夹杂任何人为操作，即所谓End-to-End（端到端）的学习。

深度学习

如图所示，深度学习除了模型学习，还有特征学习、特征抽象等任务模块的参与，借助多层任务模块完成最终学习任务，故称其为“深度”学习。

深度学习中的一类代表算法是神经网络算法，包括深度置信网络（DBN,Deep Belief Networks）、递归神经网络（RNN,Recursive Neural Network）和卷积神经网络（CNN,Convolutional Neural Networks）等等。

特别是卷积神经网络，目前在计算机视觉、自然语言处理、医学图像处理等领域“大红大紫”，它也是作者主要介绍的一类深度学习算法。

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