深度学习算法分类

‘壹’ 深度学习算法是什么

深度学习算法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。

区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：

(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。

(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。

‘贰’ 深度学习的主要分类是什么呀这些网络cnn dbn dnm rnn是怎样的关系

简单来说：

1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习

2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述

具体来说：

1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的....

不过他们的共同点是：都是 data-driven 的模型，都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据，挖掘数据隐藏的结构和关系。

Machine Learning 的任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等....

2）深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。

Deep Learning 也会分各种不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN...他们的解法也会不同。

Deep Learning 目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的 empirical performance。并且利用 gpu 的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。

因为 Deep Learning 往往会构建多层数，多节点，多复杂度的模型，人们依然缺乏多里面学习的结构模型的理解。很多时候，Deep Learning 甚至会被认为拥有类似于人类神经网络的结构，并且这种类似性被当做 deep learning 居然更大 potential 的依据。但答主个人认为，其实这略有些牵强...听起来更像是先有了这种 network 的结构，再找一个类似性。当然，这仅仅是个人观点...（私货私货）

3）大数据（Big Data，我们也叫他逼格数据....）是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是 3 个 V 上的“大”：Volume（数据量）, Velocity（数据速度）还有 variety（数据类别）。大数据问题（Big-data problem）可以指那种在这三个 V 上因为大而带来的挑战。

Volume 很好理解。一般也可以认为是 Large-scale data（其实学术上用这个更准确，只是我们出去吹逼的时候就都叫 big data 了...）。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的 size。一般 claim 自己是 big-data 的算法会比较 scalable，复杂度上对这两个不敏感。算法和系统上，人们喜欢选择并行（Parallel），分布（distributed）等属性的方法来增加 capability。
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‘叁’ 深度学习中常用的分类方法有哪些

简单来说：

1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习

2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述

具体来说：

1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的.

不过他们的共同点是：都是 data-driven 的模型，都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据，挖掘数据隐藏的结构和关系。

Machine Learning 的任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等.

2）深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。

Deep Learning 也会分各种不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN他们的解法也会不同。

Deep Learning 目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的 empirical performance。并且利用 gpu 的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。

因为 Deep Learning 往往会构建多层数，多节点，多复杂度的模型，人们依然缺乏多里面学习的结构模型的理解。很多时候，Deep Learning 甚至会被认为拥有类似于人类神经网络的结构，并且这种类似性被当做 deep learning 居然更大 potential 的依据。但答主个人认为，其实这略有些牵强听起来更像是先有了这种 network 的结构，再找一个类似性。当然，这仅仅是个人观点（私货私货）

3）大数据（Big Data，我们也叫他逼格数据.）是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是 3 个 V 上的“大”：Volume（数据量）, Velocity（数据速度）还有 variety（数据类别）。大数据问题（Big-data problem）可以指那种在这三个 V 上因为大而带来的挑战。

Volume 很好理解。一般也可以认为是 Large-scale data（其实学术上用这个更准确，只是我们出去吹逼的时候就都叫 big data 了）。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的 size。一般 claim 自己是 big-data 的算法会比较 scalable，复杂度上对这两个不敏感。算法和系统上，人们喜欢选择并行（Parallel），分布（distributed）等属性的方法来增加 capability。
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‘肆’ 深度学习主要是学习哪些算法

深度学习（也称为深度结构化学习或分层学习）是基于人工神经网络的更广泛的机器学习方法族的一部分。学习可以是有监督的、半监督的或无监督的。
深度学习架构，例如深度神经网络、深度信念网络、循环神经网络和卷积神经网络，已经被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别、社交网络过滤、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、材料检查和棋盘游戏程序在内的领域，在这些领域中，它们的成果可与人类专家媲美，并且在某些情况下胜过人类专家。
神经网络受到生物系统中信息处理和分布式通信节点的启发。人工神经网络与生物大脑有各种不同。具体而言，神经网络往往是静态和象征性的，而大多数生物的大脑是动态(可塑)和模拟的。
定义
深度学习是一类机器学习算法： 使用多个层逐步从原始输入中逐步提取更高级别的特征。例如，在图像处理中，较低层可以识别边缘，而较高层可以识别对人类有意义的部分，例如数字/字母或面部。

‘伍’ 深度学习算法有哪些

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)。

‘陆’ 基于优化类的分类方法与基于深度学习分类方法的异同

优化的类中心分类算法：
在类中心文本分类算法中，类别的中心向量是由该类别文本特征向量的简单算术平均得到。在训练集中，就分类而言，文档一般比较分散，所以在空间上，有些分类与其它类就会有重登的区域，如果直接用这些文档来计算各个类别的中心向量，就会出现模型偏差，因此不能达到理想的分类结果。研究一种优化的类中心分类算法，以修正这种模型偏差。即用当前的中心向量对训练集进行分类，然后用训练错误文档来更新中心向量，并假设文档集中的每篇文档都只属于个类别。它的中心思想为在进行的每一次迭代过程中用规范化中心向量对训练文本进行分类，其日的是为了找出所有训练错误文档。并对它进行归类。但因为文档分散原因的影响，不少文档的分类弄错，可以适当增加中心向量中这些文档特征项的权重，相反，应该减少中心向量中misin-of 的各文档特征权重大的特征项的权重。利用这些分类错误文档，见新类中心向量，并规范化，符到迭代后的规范化中心向量。

基于深度学习场景分类算法：
（1） 基于对象的场景分类：
这种分类方法以对象为识别单位，根据场景中出现的特定对象来区分不同的场景；基于视觉的场景分类方法大部分都是以对象为单位的，也就是说，通过识别一些有代表性的对象来确定自然界的位置。典型的基于对象的场景分类方法有以下的中间步骤：
特征提取、重组和对象识别。
缺点：底层的错误会随着处理的深入而被放大。
（2） 基于区域的场景分类：
首先通过目标候选候选区域选择算法，生成一系列候选目标区域
（3） 基于上下文的场景分类：
这类方法不同于前面两种算法，而将场景图像看作全局对象而非图像中的某一对象或细节，
这样可以降低局部噪声对场景分类的影响。
将输入图片作为一个特征，并提取可以概括图像统计或语义的低维特征。

‘柒’ 常见深度学习算法有哪些

CNN RNN transformer GAN
这几个是基础
CNN变种很多
RNN一样 比如LSTM就是
transformer在BERT里用了
GAN是一个全新的

‘捌’ 深度学习有哪些算法

只有简单的了解：
常见的深度学习算法有三种：来卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。具体的需要自己去钻研了

‘玖’ 深度学习，包括哪些

作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。

可以说，如果你想要提升技能，在专业领域更上一步，《AI深度学习》可以成为你当下的选择！