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深度学习概论目录123人工智能vs机器学习vs深度学习深度学习发展历程深度学习典型网络结构及应用

人工智能vs机器学习vs深度学习

人工智能HUMANMACHINE模仿机器学习决策树随机森林支持向量机贝叶斯学习......AIML专家系统：实现了人工智能从理论到实践的突破分类问题

人工定义猫和狗之间相互区别的特征，这些特征差异是使用数据定义的，而不是文字描述

，基于这些数字化的特征，机器可以学习猫和狗之间的区别。回归问题

以房地产市场为例，假设我们要根据房屋的位置、卧室数和面积大小来了解房屋的价格。机器学习遇到的问题1、人工特征：（1）特征通用性差。不同的应用问题需要设计不同的特征，设计这些特征高度依赖于每个领域的专业知识，并且需要反复试验来确保有效性。

（2）特征的描述能力有限。人工设计的特征一般模式固定并且比较简单，特征的表达能力有限，在复杂问题的应用上会遇到精度上的瓶颈。

（3）维数灾难。2、机器学习算法：简单的模型在面对复杂问题时建模能力有限，在大数据集上泛化性能急剧下降。为什么选择了神经网络？深度学习本质：拟合复杂的函数人工神经网络深层神经网络SELFDRIVING深度学习发展历程海量的数据充足的算力“深度学习三巨头”imagenet图像识别大赛top-5错误率典型的网络结构：自动编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络CNNRNNGAN深度学习的研究现状目前仍处于高速发展阶段，各种新的方法层出不穷在计算机视觉、语音识别、自然语言处理很多问题中处于优势地位，特别适合解决感知类问题。在计算机视觉中的应用

人脸识别

行人检测

图像分割

边缘检测在语音识别的应用

智能音箱

任务解决型机器人集合在自然语言处理的应用中文分词词性标注文本分类自动问答

自动摘要机器翻译在推荐系统的应用向潜在用户或客户推荐项目

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