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有哪些深度神经网络模型

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。

这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

人工智能在物理领域的应用

基于智能全局优化算法的理论结构预测高朋越，吕健†，王彦超，马琰铭凝聚态物质内部的原子堆垛方式，即微观原子结构，是深入理解其各种宏观物理和化学性质的基础A8U神经网络。

近年来，随着基于群智理论的全局优化算法和第一性原理计算方法的发展，只根据物质的化学组分和外界条件，通过理论计算来确定或预测物质的微观原子结构成为可能。

文章将对目前国内外主要理论结构预测方法进行简要的概述，重点介绍基于群智算法的卡里普索(CALYPSO)结构预测方法的基本原理及其在凝聚态物质结构研究中的一些典型应用。

机器学习方法在量子多体物理中的应用蔡子†机器学习方法近年来在许多不同的领域受到广泛的关注，文章回顾了机器学习方法在量子多体物理中的应用的几个有代表性的例子，着重讨论了机器学习方法对于解决量子多体物理中“指数墙”困难的可能的潜在意义。

除此以外，量子多体物理中的若干方法和思想反过来可能对理解机器学习领域面临的核心问题有重要的启发作用。

深度学习在高能物理领域中的应用汪璐†深度学习是一类通过多层信息抽象来学习复杂数据内在表示关系的机器学习算法。近年来，深度学习算法在物体识别和定位、语音识别等人工智能领域，取得了飞跃性进展。

文章将首先介绍深度学习算法的基本原理及其在高能物理计算中应用的主要动机。然后结合实例综述卷积神经网络、递归神经网络和对抗生成网络等深度学习算法模型的应用。

最后，文章将介绍深度学习与现有高能物理计算环境结合的现状、问题及一些思考。信息时代的天文学张彦霞†，赵永恒21世纪的天文学步入大数据时代和信息时代，呈现出了新面貌。

天文学的起源问题和面临的信息科学问题仍是天文学家亟待解决的难题。

尽管科学家们已经取得了一些成果，但在新的形势下，还需用人工智能方法武装头脑，与其他领域的专家或企业合作，培养和造就面向大数据的新一代人才，共同谱写天文学的华丽篇章。

计算机处理围棋复杂的能力压倒了人类陈经†2016年3月以及2017年5月，在与李世石和柯洁两位最顶尖人类棋手的两次围棋人机大战中，AlphaGo分别以4：1和3：0的比分获胜。

围棋界从对计算机围棋评价不高，到承认计算机已经彻底战胜了人类棋手，只有短短的一年多时间。

文章介绍蒙特卡罗树形搜索、策略网络、价值网络、强化学习等围棋算法思想，回顾计算机围棋算法不断发展直至处理复杂的能力超过人类棋手的历程，并展望人工智能对围棋与社会的影响。

简述对深度学习的理解百度文库

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现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。

那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？深度学习是什么深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。

在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。

而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。

深度学习的“深度”体现在哪里论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。

而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的LogisticRegression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。

正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？

深度学习的学名又叫深层神经网络（DeepNeuralNetworks），是从很久以前的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）模型发展而来。

这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。

深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）、深度置信网络（DeepBeliefNetworks）、受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines）、深度玻尔兹曼机（DeepBoltzmannMachines）、递归自动编码器（RecursiveAutoencoders）、深度表达（DeepRepresentation）等等。

不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入人们的视线当中了呢？

这是因为在十几年前的硬件条件下，对高层次多节点神经网络的建模，时间复杂度（可能以年为单位）几乎是无法接受的。

在很多应用当中，实际用到的是一些深度较浅的网络，虽然这种模型在这些应用当中，取得了非常好的效果（甚至是thestateofart），但由于这种时间上的不可接受性，限制了其在实际应用的推广。

而到了现在，计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语，因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线当中。“2012年6月，《纽约时报》披露了GoogleBrain项目，吸引了公众的广泛关注。

这个项目是由著名的斯坦福大学机器学习教授AndrewNg和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家JeffDean共同主导，用16000个CPUCore的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”（DNN，DeepNeuralNetworks）”从GoogleBrain这个项目中我们可以看到，神经网络这种模型对于计算量的要求是极其巨大的，为了保证算法实时性，需要使用大量的CPU来进行并行计算。

当然，深度学习现在备受关注的另外一个原因，当然是因为在某些场景下，这种算法模式识别的精度，超过了绝大多数目前已有的算法。

而在最近，深度学习的提出者修改了其实现代码的Bug之后，这种模型识别精度又有了很大的提升。这些因素共同引起了深层神经网络模型，或者说深度学习这样一个概念的新的热潮。

深度学习的优点为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。

深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。

而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。

深度学习的缺点深度学习虽然能够自动的学习模式的特征，并可以达到很好的识别精度，但这种算法工作的前提是，使用者能够提供“相当大”量级的数据。

也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了，因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。

另外，由于深度学习中，图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。

所以，目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习算法，来做一些比较前沿而又实用的应用。

简述深度学习的基本方法。

深度学习，需要怎么做到？

最佳答案1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。

2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。

速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。

如果你的阅读、学习效率低的话，可以好好的去练习一下。3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。

同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。

遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。

深度学习有人了解吗，可以介绍一下吗？

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

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，主要涉及三类方法：[2](1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

[2](2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码(Autoencoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类(SparseCoding)。

[2](3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：[4](1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；[4](2)明确了特征学习的重要性。

也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。

典型的深度学习模型有卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork)、DBN和堆栈自编码网络(stackedauto-encodernetwork)模型等。