it深度神经知识点总结（深度神经网络包括哪些网络）

深度学习是什么?

深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习是一种人工智能技术，是机器学习的一种，它的目的是让计算机能够像人类一样学习和判断。随着人工智能在各个领域的应用不断拓展，深度学习作为人工智能领域当中特别重要的一部分，获得了越来越多人的关注和研究。

深度学习（Deep Learning，DL）是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，大致有卷积神经网络、基于多层神经元的自编码神经网络和深度置信网络三类。

深度学习的本质第深度学习的核心目标是促进高阶思维能力的发展。第深度学习的本质特征是深度思维。

深度学习，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

1、对于一般的深度学习研究和应用来说，需要重点温习函数与极限、导数（特别是复合函数求导）、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中，求解函数的一阶导数是最为基础的工作。

2、首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。

3、学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础，并且具备一定的数学基础。比如计算机相关专业的本科生、研究生，计算机相关专业的高校讲师，从事IT行业的编程人员，人工智能领域的从业人员。

4、深度学习需要有数学和计算机基础。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)。

5、学习深度学习的话首先你要有一定的编程基础。

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深度学习的五大特征包括：联想与结构、活动与体验、本质与变式、迁移与应用、价值与评价这五个特征。

深度学习的三个特征：强烈而迫切的学习愿望。它主要包括情境化、个性化、社会化、生活化和实际化。情境化主要包括基于学情、问题（或任务或项目）驱动。全身心投入。

掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化四门数学课程包含的数学知识，熟知机器学习的基本理论和方法，是入门深度学习技术的前提。

激发学生兴趣，以兴趣为导师。兴趣是最好的老师，虽然说深层学习能够促进学生的学习，提高学习效率，但如果学生对课堂不感兴趣，甚至处于一种厌烦的状态，他们是不能进入到深度学习状态的。