神经网络与深度神经网络,神经网络前沿理论研究
深度学习与神经网络有什么区别
探讨两者的差异
另外，在机器学习领域中被视为新兴研究方向之一的是深度学习，在其被引入的过程中，则使得机器学习能够更接近最初的目的是为了实现人工智能
深度学习的核心是通过对样本数据的本质特征以及多层次的抽象表达形式进行学习；在这一学习过程中所获取的信息对于解析文字、图像以及声音等多种类型的数据都具有重要意义。
它的主要追求是使机器具备如同人类具备的分析与学习能力，并能够识别包括文字、图像以及声音等多种数据类型。深度学习是一种高度复杂的机器学习算法，在语音与图像识别领域展现出色，并显著超越了以往的相关技术手段。
深度学习已在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习与语音识别等多个领域取得了显著进展
让机器模拟或复制视听和思考等人类的行为模式。深度学习帮助解决了众多复杂的模式识别问题，并推动了人工智能技术的巨大进步。而神经网络则分为两种类型：生物神经网络与人工神经网络。
生物神经系统即为生物的大脑神经系统系统,主要由细胞与突触构成.其主要功能在于使生物产生意识,并辅助其进行思考与行动.在分类上可分为两种:一种是自然/生物神经网络（BrainNN）,另一种是人工神经网络（ANN）.
人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks, 简写为ANNs）也可称为神经网络（NNs）或被称作连接模型（ConnectionModel）。它是一种被称为模仿动物神经系统行为特征的计算模型，并用于实现分布式并行的信息处理。
这种网络基于系统的复杂程度，在其内部大量节点之间通过调节相互连接关系来实现信息处理的目的。人工神经网络：是一种模拟大脑神经突触联接结构的信息处理数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
深度学习目前主要有哪些研究方向
矿压岩层控制"实用矿压岩层控制理论"先驱者与奠定者创造性地构建了围绕岩层运动发展的理论体系.该研究系统深入地探讨了rock displacement prediction and control, underground pressure control,以及control effect assessment and decision-making等核心内容.我们致力于开展基于rock displacement的研究,并取得了显著成果.
深层学习作为一种新兴技术，在机器学习算法领域具有重要地位。其核心在于利用模仿人类大脑结构与功能的人工神经网络来进行数据处理与模式识别
深层学习的核心在于识别数据中的多层次特性表达；它进一步将低级特性转化为更为复杂的高级特性表达；这些多层次特性与神经网络有着密切的相关性；而整个体系的主要依赖于神经网络技术；其中神经网络的基本组成单元是神经元
同时, 神经网络的研究起初就已经启动了. 最初提出的感知器模型也可称为单层神经网络体系.
然而，在执行基本的线性分类任务方面仅限于Perceptron的能力有限，并且无法有效处理简单问题或非常规问题。然而，在引入到计算层后这一网络不仅能够处理来自不同国家或地区的复杂问题，并且展现出强大的非线性分类能力。
1986年Rumelhar与Hinton创造了一种称为反向传播算法的技术来处理复杂的计算问题涉及层级型人工神经网络。这一创新突破推动了对神经网络研究热潮的关注
长期以来主要采用高斯混合模型来描述每个建模单元的概率模型这一模型简洁且易于操作并且能够有效地进行大规模的数据培训这一系统的分割与训练算法较为先进并且能够良好地完成整个系统的训练过程在语音识别应用领域中占据主导地位
深度学习中什么是人工神经网络？
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人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）基于信息处理的角度对人脑神经元网络进行了抽象概括，在人工智能领域的研究热潮中逐渐兴起并发展成为一项重要研究方向。其本质上是一种复杂的运算模型，在大量节点（即神经元）之间建立起了广泛的互联关系。ANN技术已在多个领域如模式识别、智能机器人和自动控制等实现了显著的应用价值，并在生物科学研究、医学诊断系统以及经济预测等多个方面取得了令人瞩目的实际成效。
人工神经网络是由众多处理单元相互连接组成的非线型、自适应性信息处理系统。它建立在现代神经科学研究成果之上，并试图通过模仿大脑神经网络的信息处理与记忆机制来进行信息处理。
人工神经网络包含四个基本特征：（1）非线性关系是非自然界的普遍特性，在此情况下，人工神经元表现出两种不同的状态；这种现象体现为一种非线性的数学模型。
由带有阈值限制的神经元构建而成的网络表现出更优性能，在此情况下能够提升容错能力并扩大存储容量。在非受限的情况下，在这种情况下，在非受限的情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在此情境下
一个系统的整体行为不仅受其单个神经元特征的影响，还可能主要由各种相互作用及相互连接共同作用所决定。借助单元之间的大量连接这种结构能够有效地模仿大脑的非局限性能力，并且联想记忆是典型的非局限性实例。
（3）非常定性——人工神经网络展现出自适应性、自主组织性和自主学习能力。神经网络不仅处理的对象可以有各种变化，在处理对象的过程中，非线性动力系统本身也在不断变化。通常利用迭代的方法描述动力系统的演变过程。
（4）非凸性–在系统演化过程中，非凸性将由特定的状态函数决定。例如能量函数及其极值，则对应着系统处于相对稳定状态。
非凸性表征为这种函数具有多个极值点，在实际应用中表现出多样的特性
在网络信息处理领域中进行任务分配时主要会将工作内容划分为三个类别：包括负责接收来自外界的各种信号与数据的输入模块；负责生成并传递处理结果的输出模块；以及位于前后两个模块之间的中间环节即为隐含层（即隐层）。在这一层级结构下每个模块都有其特定的功能定位并且共同构成了一个完整的神经网络架构
神经元之间的连接权值体现了单元间的关系强度，在神经网络中这些关系构成了信息传递的基础框架；而信息如何被表示以及如何被处理主要体现在网络内部各处理单元之间的相互联系之中
总结:人工神经网络被描述为一种非程序化、适应性、生物体脑式的信息处理机制。它是由网络的动态变化以及系统的复杂动力学行为所实现的一种并行分布式信息处理功能，并且能够在不同水平和层次上模拟人类神经系统的信息处理机制。
深度学习和神经网络的区别是什么？
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这两个概念本质上相互交叉，在基于深度监督学习的方法中使用卷积神经网络（CNNs），而在无监督学习框架下应用的是深度置信网（DBNs）。具体来说，在基于深度监督学习的方法中使用卷积神经网络（CNNs），而在无监督学习框架下应用的是深度置信网（DBNs）。
深度学习的概念源自人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器是一种深度学习架构。通过结合低层特征构建更高级别的抽象表示属性类别或特征以识别数据中分布式的特征表示。
深度学习的概念由Hinton等学者于2006年创立。基于深度信念网络（DBN）构建了非监督的分层贪心预训练算法，该算法为解决复杂深层架构下的优化挑战提供了新的思路，并随后提出了多层自动编码器的深化结构。
此外，在Lecun等人提出的基础上实现了首个真正实现多层结构学习的方法
深度学习是什么？
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基于人工神经网络的学习概念称为深度学习(DL, Deep Learning)，它是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，并引入了机器学习并使其更接近最初目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习主要关注样本数据中的内在规律及其层次表达，在这一过程中所获取的信息对于解析诸如文字、图像以及声音等多种数据类型具有重要意义。其核心目标在于使机器具备与人类相似的学习与分析能力，并能识别各类如文本、图像以及音频等数据。
深度学习是一种复杂且先进的机器学习算法，在语音识别与图像识别领域所取得的表现显著优于传统的自相关技术
改写说明
深度学习通过模拟人类视觉信息以及思考能力的运作机制，在解决诸多复杂的人工智能问题上展现了显著成效。该方法突破了诸多复杂的人工智能问题，并推动了人工智能技术的巨大发展
深度学习的职业发展方向有哪些？
目前, 人工智能的发展得益于深度学习技术的重大突破, 在此背景下获得了广泛关注, 并得到了各方势力的全力支持. 各国政府均给予高度关注, 并且资本市场的热情持续升温. 社会各方普遍认同其将成为 next hot topic.
本文将深入探讨当前人工智能核心算法的研究进展及其应用前景，并结合大数据时代的背景趋势预测未来人工智能领域的技术演变趋势。在这一过程中重点关注大数据处理能力提升与AI算法优化之间的关系并就我国的科技水平提供相应的指导建议。
人工智能技术在计算机视觉与自然语言处理等相关领域取得显著进展的同时，也推动了人工智能进入新的发展阶段；而深度学习作为支撑这一进程的关键技术，在推动各个领域的快速发展中起着关键作用的技术。
其系统中采用深度卷积神经网络实现图像分类性能已超越人类视觉系统的识别精度。该语音识别系统基于深度神经网络实现的技术性能已达到95%以上的精确度。利用深度神经网络构建的机器翻译系统其表现与人类平均译码水平相当
显著提升了准确率后，计算机视觉与自然语言处理实现了产业化发展，并催生了新的产业。深度学习作为一种高效的大数据分析工具，在过去几年已成为研究重点。相较于传统机器学习方法而言，深度学习技术具有两个显著的优势。
一是深度学习技术随着数据规模的增加而能够显著提升其性能；相比之下，传统机器学习算法受限于海量数据的使用而导致性能难以持续提升。
二是深度学习技术能够从数据中有效地提取出各种各样的特征参数，并且从而减少了为每个具体问题开发或制作特征提取器所需的工作量。相比之下，在传统的机器学习算法中，则需要手动进行特征的抽取工作。
因此，在大数据时代背景下，深度学习作为一种核心技术得到了广泛的关注与研究。多个领域均投入了大量资源用于探索其应用场景与优化方案。基于这些模型的新技术已在多个基础领域实现了显著的应用突破。卷积神经网络与循环神经网络作为两种具有代表性的深度神经网络模型，在各个领域都获得了较为广泛的应用。
计算机视觉和自然语言处理被视为人工智能领域的两大核心技术领域。卷积神经网络在计算机视觉方面得到了广泛应用，并在图像分类、目标检测以及语义分割等多个方面取得了显著超越传统算法的效果。
循环神经网络擅长处理涉及序列信息的问题，在自然语言处理领域得到了广泛应用，并涵盖语音识别技术、机器翻译系统以及智能对话系统等多个关键应用环节。尽管深度学习技术已经取得了显著进展，但仍存在改进的空间
首先，在深度神经网络领域中，架构设计较为复杂的模型确实会导致参数数量庞大。这种设计上的特点使得在移动终端设备上的部署存在一定的技术挑战。其次，在模型训练过程中，所需的数据规模也相对较大。其中，在数据获取与标注方面还存在较高的成本投入，并且对于某些特定应用场景而言，采集高质量的数据样本仍然面临较大的困难。
三是应用门槛较高，在具体实施过程中需要面对诸多挑战：包括涉及的算法建模与参数调试环节较为复杂耗时较长；而系统性的实施维护与管理同样面临着较高的难度；四方面的问题共同构成了较高的应用门槛。四是不具备进行因果关系推断的能力；Judea Pearl等图灵奖获得者指出,现有的深度学习技术本质上仅能进行数据拟合而非深入分析因果关系.
五是面临可解释性问题这一挑战，在深度学习模型中由于内部参数共享以及复杂的特征提取与融合过程的存在难以明确说明模型是如何进行推理的这一现象难以充分解释模型的学习机制归因于此出于算法设计的安全性考量以及社会层面必须遵守的伦理规范和相关法律法规算法的可解释性成为一个关键要素因此尽管深度学习在诸多领域展现出巨大潜力但仍需解决上述技术瓶颈以实现更加可靠的应用
二、深度学习发展趋势
神经网络的深度已发展至数百层乃至上千年层；随着网络深度逐渐增加，在这一过程中其学习效果显著提升；微软于2015年提出的ResNet模型采用152层深度，在图像分类任务中的准确率首次超过了人类视觉系统。
新的网络设计结构不断被提出，使得神经网络的结构越来越复杂。
例如，在2014年时谷歌开发了Inception网络结构，在2015年微软推出了残差网络结构，并于2016年黄 et al.提出密集连接网络结构；这些创新性的设计为深度神经网络带来了显著提升。
深度神经网络节点的功能持续得到丰富。针对目前神经网络存在的局限性问题，业界致力于开发出新型神经网络节点以使其功能更加完善。
为了克服卷积神经网络缺乏空间层次性和推理能力等缺陷，在2017年，杰弗里辛顿提出了基于胞囊的网络架构概念框架。
2018年, DeepMind、谷歌大脑以及MIT的研究人员共同提出了一种新的模块,该模块具备关系建模能力,旨在提升深度学习系统进行因果推理的能力.随着对深度神经网络工程化应用技术的深入研究与实践探索,相关领域的研究取得了显著进展.
深度神经网络模型普遍具有巨大的参数规模（达上亿）以及较高的内存占用（约数百兆），其计算资源消耗较高，在部署至智能手机、摄像头及可穿戴设备等性能及资源受限的终端设备时面临诸多挑战。
为了有效解决这一问题，在行业内应用了多种模型压缩技术以降低参数数量以及规模。当前主要采用的方法包括对训练后的网络进行修剪处理（例如进行剪枝操作、实现权值共享以及量化处理等），以及设计出更加精炼的网络结构（例如MobileNet这类移动网络的设计方案）两类方式。
构建基于深度学习的算法模型及其参数优化过程相对复杂，并且其在实际应用中的门槛较高
深度学习与多种机器学习技术不断融合发展。
由深度学习与强化学习融合而产生的深度强化学习技术整合了两者的优点，在一定程度上解决了传统强化学习在状态空间有限且易于描述方面的局限性，并能够直接基于高维原始数据推导出有效的控制策略
基于减少深度神经网络模型训练所需的大量数据，在该领域引入了迁移学习的思想，最终导致产生深度转移式技术。而转移式则是一种通过数据、任务或模式间的相似性，在已有领域的模式被应用于新领域的这一过程。
通过将训练好的模型迁移至类似场景后, 我们能够仅需少量的训练数据便能取得较好的效果. 三、未来发展建议重点推进图网络、深度强化学习及生成式对抗网络等前沿技术的研究工作.
因在我国深度学习领域缺乏重大的原创性研究成果，在基础理论研究方面表现较为薄弱。例如胶囊网络和图网络等具有创新性和原创性的概念是由美国专家提出的，在这些领域的研究上我国的表现也未能充分体现自身的实力。
在深度强化学习领域方面
近年来生成式对抗网络（GAN）成为研究热点的主要原因是美国研究人员Goodfellow的提出，并且与此同时谷歌、Facebook、Twitter以及Apple等科技巨头纷纷推出了一系列改进型和应用型的模型；这一技术得到了极大的推动；与之相比，在这一领域取得的科研成果相对较少。
因此，在科研机构及企业之间应该促进深度神经网络与因果推理模型结合、生成式对抗网络以及深度强化学习等前沿技术的深入探索与融合研究，在这一领域产出更多具有创新性的研究结果，并不断提升在全球学术界的影响和话语权
推动自动化机器学习方法、模型压缩技术等深度学习应用技术的研究。结合国内市场的巨大潜力以及企业自身的成长实力，进一步推进对深度学习应用技术的研究工作。
深入研究AI驱动的机器学习技术和模型优化方法，在推动深度学习技术成果快速落地的同时强化其工程化应用能力。重点推进计算机视觉相关的场景和技术研究，在提升目标识别任务的准确度基础上关注其在实际应用场景下的性能表现。
深入探究深度学习在自然语言处理领域的应用前景，并致力于开发性能更优的算法模型以优化机器翻译及对话系统的性能指标
来源：产业智能官 END 更多精彩内容请访问官方网站 点击前往往期精选 ▼ 1. 饮鹿网 2018-2019年中国人工智能产业创新百强榜单正式发布 2. 饮鹿网 2018-2019年中国人工智能产业Top 20投资机构排行榜公布
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深度学习和神经网络的区别是什么
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这两个概念本质上相互交织在一起，在机器学习领域中占据着重要地位。例如，在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称 CNNs）中所应用的学习框架主要基于深度的学习体系来处理图像数据特征提取；而相比之下，在深度置信网（Deep Belief Networks, 简称 DBNs）中则主要采用非监督式的学习框架来进行数据建模
概念上来说, 深度学习是起源于人工神经网络研究领域的新兴技术。包含多个隐藏层的人工神经网络架构就构成了典型的深度学习模型架构之一。该技术通过对不同层次的学习, 能够整合出更为复杂的高层次表现形式来识别分类相关的类别和相关属性, 从而揭示数据中所蕴含的分布式特性表现。
深度学习的核心内容是由Hinton等专家于2006年创立的。以深度信念网络（DBN）为基础，非监督贪心逐层训练模型被发展出以启发深层结构优化问题的解决方案，并最终演变为多层自动编码器的深化架构。
此外一些学者如Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正有效的多层结构学习算法它通过利用空间相对关系来减少参数数目从而提升训练性能