深度學習算是智能優化演算法嗎

① 深度學習和AI有什麼關系，學習什麼內容呢

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② 深度學習是什麼

深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深度置信網路(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。深度學習是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務（例如，人臉識別或面部表情識別）。深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特徵學習和分層特徵提取高效演算法來替代手工獲取特徵。

③ 深度學習和人工智慧是一個概念嗎

人工智慧是一個較大的范圍，包括搜索、專家系統等很多子領域，深度學習是其中一個子領域神經網路的一個比較熱門的方法，指層次比較多的神經網路，較低層的網路具有無監督自主學習特徵的能力。

④ 深度學習跟人工智慧啥區別

人工智慧是一個宏大的願景，目標是讓機器像我們人類一樣思考和行動，既包括增強我們人類腦力也包括增強我們體力的研究領域。而學習只是實現人工智慧的手段之一，並且，只是增強我們人類腦力的方法之一。所以，人工智慧包含機器學習。機器學習又包含了深度學習。

人工智慧是一個最廣泛的概念，人工智慧的目的就是讓計算機這台機器能夠象人一樣思考，而機器學習是人工智慧的分支，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，使之不斷改善自身的性能。

深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含復雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路)對數據進行高層抽象的演算法。

⑤ 人工智慧學習中的深度學習是什麼意思

曾被MIT技術評論列為2013年十大突破性技術（Deep Learning居首），它是以ML中的神經網略學習演算法存在的。人工智慧現階段分為弱人工智慧和強人工智慧，神經網路搖身一變成了如今的DL。學界對DL一般有兩種看法，實際上當下科技能實現的所謂「人工智慧」都是弱AI，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發展成一個新的學習分支，即end-to-end）說不定就是實現未來強AI的突破口1。或者換句話說. 深度學習與AI。在DL還沒有火起來的時候。DL與ML兩者其實有著某種微妙的關系，隨著計算資源和big data的興起，奧創那種才是強AI（甚至是boss級的），也就是我上面說的end-to-end的「深度學習的思想」。本質上來講，人工智慧相比深度學習是更寬泛的概念，深度學習這種技術（我更喜歡稱其為一種思想。 2。而深度學習，一種是將其視作feature extractor，是AI中的一種技術或思想. 深度學習與ML

⑥ 什麼是深度學習

婡深臫度學頭習筿是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。

背景介紹
機器學習（Machine Learning）是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能的學科。
1959年美國的塞繆爾（Samuel)設計了一個下棋程序，這個程序具有學習能力，它可以在不斷地對弈中改善自己的棋藝。4年後，這個程序戰勝了設計者本人。
又過了3年，這個程序戰勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。