文档介绍：深度学****介绍
2018年5月
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目录
•深度学****概述
•深度学****常见场景
•深度学****常用算法介绍
•深度学****常用框架介绍
• Tens o汗low入门
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•深度学****未来和展望
•深度学****Deep Learning, DL)由Hinton等人于2006年提出，是机器学****MachineLearning, ML)的一个新领域。
•深度学****起源于人工神经网络，它的走义：通过组合低层特征形成更加抽象 的高层特征或类别,从而从大量的输入数据中学****有效特征表示,并把这些 特征用于分类、回归和信息检索的一种技术。
•深度学****被引入机器学****使其更接近于最初的目标一一人工智能(AI,
Artificial Intelligence )。深度学****是学****样本数据的内在规律和表示层次, 这些学****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****能力，能够识别文 字、图像和声音等数据。
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如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学****稍晚一点;最内侧,是深度学****当今人工智能大爆炸的核心驱动。
•深度学****Deep Learning, DL):通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征 或类别，从而从大量的输入数据中学****有效特征表示，并把这些特征用于分 类、回归和信息检索的一种技术。
•人工神经网络：是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处
理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度”通过调整内部大量节点
之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 •深度神经网络：包含多个隐含层的神经网络。
■模型:可以理解成算法和数据的合集。
•模型训练：利用模型的算法，使用深度神经网络进行权值的训练，最终得出
一个最优解。
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•模型预测:使用训练完成的模型进行预测，得出分类识别结果。
目录
•深度学****概述
•深度学****常见场景
•深度学****常用算法介绍
•深度学****常用框架介绍
• Tenso汗low入门
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•深度学****未来和展望
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2深度学****场景
当前深度学****使用的场景主要在无人驾驶，人脸识别，拍照购，智能客服，文字 识别，语音识别，目标检测，图片分类等方面。
文字识别
深度学****br/>智能客服
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■无人驾驶
无人驾驶：深度学****利用其深层的神经网络,通过一走的算法能训练出一个识别 率非常高的分类器,从而能够使环境感知部分高精度的完成,为驾驶决策模块提 供正确的环境信息，保证无人驾驶正常的完成。
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