深度学习是什么？深度学习和神经网络的区别是什么

1、深度学习中什么是人工神经网络？

人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象化建模的一种计算体系，在人工智能领域是近年来的重要研究方向之一。其本质是由大量节点组成的运算模型，在多个领域取得了显著的应用成果：包括模式识别、智能机器人开发、自动控制系统设计等技术方面均展现出强大的解决问题能力；此外还广泛应用于生物信息学分析、医学诊断系统构建以及经济预测等多个交叉学科领域，并已在多个领域取得了显著的应用成果。该体系展现了显著的智能化特性，在解决传统计算机难以处理的实际问题方面发挥了重要作用。

人工神经网络是由大量互联的处理单元构成的非线性且具有自适应能力的信息系统；它是基于现代神经科学研究成果而提出的；旨在通过模拟大脑神经网络在处理和记忆信息时的方式来进行信息处理；人工神经网络具有四个核心特征：

（1）非线性的关系模式是非自然界的普遍现象；人工神经元所处的激活或抑制两种状态的现象，在数学上被表现为一种明显的非线性特征。

人工神经网络

该系统由阈值化的神经元构建而成，并展现出卓越的表现，在系统可靠性和数据存储能力方面均取得了显著提升。

（2）非局限性– 神经网络通常由众多神经元通过广泛连接构成。系统的整体行为不仅受单个单元特征的影响，还主要由各单元间的相互作用及连接结构所决定。大量连接模拟了大脑处理信息的特性。联想记忆是典型的非局限性实例。

（3）非常定性 –人工神经网络具备自我适应性、自我结构化能力以及自我学习机制。神经网络不仅能够处理具有多样性和动态性的信息，在进行信息处理的过程中，非线性动力系统也持续发生着动态变化。常用迭代方法来描述动力学系统的演变过程。

（4）非凸性为系统演化提供了一个方向，在特定条件下它将由某个状态函数决定。例如能量函数，则其极值对应着系统更为稳定的状态。非凸性表现为该函数具有多个极值点，因而使系统存在多个较为稳定的平衡态，并由此产生多样的演化路径。人工神经网络中，神经元处理单元能够代表不同的对象如特征、字母、概念等或一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型可分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。其中输入单元主要接收外界输入信号与数据；输出单元则负责将系统的处理结果输出出来；隐单元位于输入与输出单元之间并无法直接传递信息给外界

人工神经网络

从系统外部观测的单元。神经元之间的相互作用权重体现了各单元间相互联系的程度，在网络结构中这些连接关系构成了信息传递的基础框架。信息是如何被表示以及如何被处理的过程则体现在网络中各处理单元之间的相互作用机制中。

总结：人工神经网络是一种无固定程序、 具有适应能力的大脑模式信息处理系统。其核心在于通过网络的变化和动力学行为实现并行分布式的信息处理功能，在不同层次和程度上模拟了人类大脑神经系统的相关信息处理机制。

2、深度学习是什么？

深度学习（基于人工神经网络的概念）是一种前沿的人工智能研究领域。
在机器学习领域中占据重要地位的人工智能新方向——深度学习（DL, Deep Learning），通过推动机器学习技术向最初目标——人工智能（AI, Artificial Intelligence）迈进。
它揭示数据中的内在模式和层次结构，在自然语言处理、图像识别等任务中展现出强大的分析能力。
该方法的核心目标是模拟人类认知过程，在复杂问题中实现自主决策。
在语音识别、图像分析、自然语言处理等多个应用场景中取得显著成效。
通过模拟人类感知与思维机制，这一技术正在重塑人工智能的发展方向。

3、深度学习和神经网络的区别是什么

这两个概念之间存在相互交叉的关系。例如，在机器学习领域中存在两种不同的模型体系：卷积神经网络（Convolutional neural networks, 简称CNNs）是一种基于深度监督学习的方法；而无监督学习体系中的模型如深度置信网（Deep Belief Nets, 简称DBNs），则是构建在多层次感知机原理之上。

4、深度学习与神经网络有什么区别

找深度学习和神经网络的不同点，其实主要的就是：
原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。
深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。
另外，深度学习作为机器学习的领域中一个新的研究方向，在被引进机器学习后，让机器学习可以更加的接近最初的目标，也就是人工智能。
深度学习主要就是对样本数据的内在规律还有表示层次的学习，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。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
而神经网络则是可以分为两种，一种是生物神经网络，而另一种则是人工神经网络。
生物神经网络就是生物的大脑神经元、主要是由细胞以及触点组成的，主要的作用就是让生物产生意识，或者是帮助生物实现思考还有行动的目的。
神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它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。
人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

5、深度学习是什么？求科普。

深度学习涵盖多种机器学习方法；能够被实现为特定类型的软件或硬件架构；其涉及的设计、训练以及应用实践的集合统称为深度学习

由多组处理层构成的深度学习器，在每一层均包含至少一个处理单元的情况下，各层输出可视为对数据的不同表征形式，并且随着处理层数的增加，所提取的表征层次逐渐提升。

深度的概念具有相对性。在特定场景与学习任务下，若某学习器的处理单元总数为M、层数为N，则称该学习器为严格的或狭义的深度学习模型；其相应的设计、训练及应用方法集合构成严格的或狭义的深度学习体系。

广义深度学习架构及其相关深度学习技术可通过经验驱动和局部最优设计策略实现，并无需采用传统的全面遍历搜索方式。

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6、深度学习又称之为什么？

深度学习又称之为人工神经网络训练。

Deep learning refers to the study of multilayer artificial neural networks and their training methodologies. A single neural network would receive a large amount of matrix numbers as input, apply nonlinear activation functions to obtain weights, and then generate another dataset as the output.

这种结构与生物神经系统的运作模式相似，在适当配置的数量下，多层组织相互连接以构建神经网络系统，并具备精确而复杂的运算能力。

深度学习定义

为了实现立德树人这一根本目标, 教育部门应当着重培养和发展学生的关键能力, 从而真正地促进学生的全面成长. 教师应当深入研究教学规律以及学生的学习规律, 以此为基础, 助力学生的健康成长. 如今, 苏霍姆林斯基曾说: 学习若能融入思想、感情、创造、美与游戏等丰富多彩的元素, 就会成为吸引孩子热爱并投身其中的重要事物.

深度学习是一场由师生共同参与的智慧旅程，在这个过程中他们能够通过灵活运用这些知识去理解和解决各种问题，并在实践中获得个人素质的全面提升。通过学以致用的方式实现人格的健全和精神的成长目标，在新时代社会中培养出担当民族复兴大任的时代新人。

7、深度学习与神经网络有什么区别

深度学习与神经网络关系

2017-01-10

近来开始系统地研习深度学习, 多是以zouxy09博主的作品为主, 其评价较高, 内容丰富详实, 会根据个人思路进行精简和深化。

五、Deep Learning的基本思想

假设有系统S

对于深度学习来说，其基本思想就是叠加多层结构，即通过这种方式就可以实现对输入信息进行层次化的表达。

此外，在之前的假设中认为输出必须与输入完全等同这一条件过于苛刻。我们可以适当放宽这一限制条件，并且只要求输入与输出之间的差距尽可能小即可。这种放宽将导致另一类独特的Deep Learning方法的出现。上述即为Deep Learning的核心概念

六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）

浅层学习是机器学习的第一次浪潮。

20世纪80年代后期，一种名为反向传播算法（Back Propagation Algorithm或BP Algorithm）的方法被提出用于人工神经网络训练。这一创新为机器学习的发展带来了重大突破，并推动了基于统计模型的学习方法成为主流。这种方法凭借其高效性迅速改变了当时的人工智能研究方向，并持续影响至今。通过BP算法，一个人工神经网络可以从大量训练样本中提取数据中的统计规律，并据此对未知事件进行预测。与基于人工规则的传统系统相比，基于统计的方法在多个领域展现出显著优势。尽管被称为多层感知机（Multi-layer Perceptron），但其实际结构仅包含一层隐层节点，在深度学习时代显得相对简单。

20世纪90年代末期，随着计算机技术的进步和发展，在机器学习领域逐渐涌现出了多种浅层学习算法模型。其中较为典型的代表包括支持向量机（SVM）、提升方法（Boosting）以及最大熵方法（如Logistic Regression等）。这些算法在架构上大体可分为含隐层节点（如SVM、Boosting）与无隐层节点（如Logistic Regression）两种类型。无论是在理论研究还是实际应用层面来看，这些模型都取得了显著成就；然而相比之下，在理论分析方面面临着较大挑战，并且训练过程中需要积累丰富的经验和技巧这一限制因素导致该时期人工神经网络的研究进展相对缓慢

深度学习是机器学习的第二次浪潮。

2006年时，在加拿大多伦多大学工作的机器学习权威专家Geoffrey Hinton教授及其门生Ruslan Salakhutdinov共同撰写并发表于《科学》杂志的一篇论文中首次提出这一概念，并开创了深度学习领域研究的新篇章。这篇论文包含两个核心论点：第一部分指出多层次的人工神经网络展现出卓越的能力去提取数据特征，并且这种提取的过程对于数据的理解具有本质性的提升作用，在实际应用中有助于提高数据可视化或分类效率；第二部分阐述了该方法在训练过程中遇到的技术难题可通过分层预训练策略加以解决。

传统的分类与回归等任务常采用浅层架构模型，在基于有限样本与计算单元限制的环境下，这类算法在表达复杂函数方面存在一定局限。针对复杂分类问题而言，在泛化能力方面存在一定的瓶颈。而深度学习则通过构建多层次非线性网络架构，在实现对复杂函数的近似表达的同时能够有效表征输入数据的分布式特征。不仅能够从少量样本中提取数据集的本质特征，并且展现出强大的泛化能力。（多层神经网络通过巧妙地组织参数资源实现了高效的学习）

其本质就是通过构建拥有多个深层神经网络和海量训练数据的目的，在这其中实现了对样本输入的数据进行层次化处理和抽象提炼进而获得更高层次的理解能力

七、Deep learning与Neural Network

在机器学习研究领域中发展起来的新领域被称为深度学习，在人工智能科学中占据重要地位，并且正在迅速发展壮丽的应用前景

该领域的核心概念源自对人工神经网络的研究活动。这种深度学习架构可被视为由多个隐藏层构成的人工神经网络模型。该方法通过整合多层次表征的能力，在高层次构建出更具概括性的抽象模式来识别数据中的分布特性与关键属性。

从技术角度来看，deep learning确实属于machine learning这一领域；它本质上可以追溯至 neural network技术的发展历程。在大约二三十年前，在计算机处理能力有限的情况下，在深度学习方法尚未成熟时，神经网络曾是机器学习领域的研究热点；然而随着时间的推移和算法的进步，在深度学习方法逐步成熟后，“热烈”的氛围逐渐消退；其主要原因主要包括以下几点：

1）比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；

2）训练速度较低，在层级数量有限（小于等于3）的情况下表现上与其它方法并无明显差异；

因此，在过去近20年的时间里, 神经网络的关注度相对较低.这段时期主要由SVM与提升算法主导.然而, 在这个过程中始终坚持的研究者Hinton最终与其他人如Yann. Bengio、Yann LeCun等人合作成功构建了一个实用且有效的深度学习架构.

Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。

二者间的共同之处在于深度学习采用了类似于神经网络架构的层级式组织模式。该系统由输入级联型架构构成，在此架构中包含输入级联型、隐藏级联型以及输出级联型三个主要组成部分；其中仅限于相邻层级之间的节点存在连接关系，在同一层次或跨层次的不同节点之间没有直接联系；每个层次均可被视为一个逻辑回归模型；这种层级组织模式与人类大脑中信息处理机制具有高度相似性

为了针对神经网络训练中的挑战，深度学习采用了与传统前馈神经网络不同的训练机制。传统的前馈神经网络中采用迭代算法进行训练，在随机初始化参数后通过计算当前输出与标签之间的误差来更新各层参数直至达到收敛状态（整体属于梯度下降法）。而深度学习则采用了逐层优化的机制以解决残差信号传递到较早的层时变得过于微小的问题（即所谓的梯度消失问题）。这一问题将在后续内容中详细探讨。

八、Deep learning训练过程

8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络

以BP算法为代表的传统人工神经网络训练技术，在面对仅包含有限层结构的人工神经网络时就已展现出明显的局限性

BP算法存在的问题：

（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；

（2）趋于局部极小点：尤其是在初始值偏离较优区域时（随机的参数初始化可能导致这种现象出现）；

通常情况下，在数据训练过程中，我们主要依赖于具有明确目标标记（即具有标签）的数据来进行模型优化。然而，在实际应用场景中，大量获取到的原始数据往往缺乏这些明确的目标标记（即无标签数据），但我们的大脑（或系统）依然能够通过分析和处理这些无监督的学习素材来进行有效的知识提取与模式识别。

8.2、deep learning训练过程

如果对整个网络的所有层同时进行训练，则计算量会显著增加；若采取分层进行训练的方式，则后续层的误差会在各层间不断传递。这种情况下将与之前监督学习中的情况相反，在于容易出现严重的欠拟合现象（因为深度网络所包含的神经元数量和参数规模实在太大）。

于2006年,hinton开发了一种在无监督学习环境下构建深度神经网络的有效方法。简而言之,这种方法主要包含两个步骤:首先,在每一层中分别训练一个神经网络;其次,通过反复优化调整参数,使得原始输入向量X经由向上传播产生的高阶特征向量R与从该向量R向下传播重建得到的新输入向量X’尽可能保持一致。具体来说，则包括以下步骤:第一阶段是在每一层中分别训练一个神经网络;第二阶段则是通过反复优化调整参数以实现上述目标

1）首先逐层构建单层神经元，这样每次都是训练一个单层网络。

2）当所有层训练完后，Hinton使用wake-sleep算法进行调优。

将除了最顶层之外的所有层之间的连接设置为双向通信机制。这种设计使得整个结构仍保持为单层神经网络的形式。其中向上方向的权重主要负责认知功能，在信息处理过程中起着从下到上的作用；而向下方向的权重则主要负责生成功能，在信息重建过程中起着从上到下的作用。通过 wake-sleep 算法对所有权重进行系统性优化，在迭代训练过程中实现认知与生成的一致性。以一个人脸特征节点为例，在训练完成后该节点应能准确识别并激活所有相关的人脸图像样本；同时其重建能力需达到预期效果：即从该节点出发向下重建出的人脸图像应具有清晰的人脸特征并能完整呈现相应的面部轮廓信息。整个 wake-sleep 算法分为两个阶段执行：唤醒阶段（wake）和睡眠阶段（sleep）。

wake阶段：基于外部特征和向上的加权系数（认知权值），在各层次构建出高度抽象的状态表征，并通过梯度下降算法更新相邻层级之间的下传权值（生成权值）。这等价于"若现实与预期存在差异，则调节参数以使预期结果与实际情形相一致"。

在睡眠阶段中,该系统的生成机制通过顶层节点（代表清醒状态下学习的概念）以及向下分配的权重, 从而产生底层状态的变化. 同时调整层级之间的连接权重. 具体来说就是'当梦境中的景象与大脑中对应的表征不符时,系统会重新配置这些连接权重以实现这一目标.'

deep learning训练过程具体如下：

1）使用自下上升非监督学习（就是从底层开始，一层一层的往顶层训练）：

基于无标记数据进行层次化参数训练的阶段被称为无监督学习阶段，在传统神经网络体系中这一独特特性主要体现在特征学习环节上

具体来说，在使用无标记数据进行第一层训练时（以这一阶段为例），我们以第一层参数的学习为核心（即这一阶段实际上是在寻求一种能够让三层神经网络隐含地适应输出与输入差异最小化的方式）。这种情况下，在模型容量受限以及稀疏性约束下（即在这种限制条件下），我们所获得的模型能够捕捉到数据中的内在结构特征，并最终生成比输入数据更具表示能力的特征向量；随后，在完成对第n-1层参数的学习之后（即通过将第n-1层输出作为第n层输入的方式），我们继续对各后续层次进行参数优化；依次类推...

基于层次递进的监督学习机制（其核心在于利用带有标注数据进行系统性训练，并通过逆向传播机制使误差信息从顶层层层传递至各层神经元间，并对网络参数通过优化算法进行精细调优）：

在第一步的基础上进行进一步的微调以优化整个多层模型的参数这一过程属于有监督的学习阶段；与随机初始化不同的是第一步是通过学习输入数据的内在结构自动获取初始值这一策略使得初始参数更加接近全局最优从而显著提升了后续的学习效果；因此深度学习之所以能够取得优异的表现很大程度上得益于第一步所实现的特征自动提取机制。

8、什么是机器学习，人工智能，深度学习

人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都被广泛应用于当前技术领域。在这场对决中发挥了重要作用的三者虽然在这一过程中扮演了关键角色但它们各自的概念与实践却大相径庭。

今日我们采用同心圆这一方法，并直观地呈现了其三者之间的关系及其应用。

如图所示，在同心圆模型中，人工智能作为起源较早且规模宏大的领域占据外围位置；在其之后发展的是机器学习这一领域；而相比之下，在模型内部最核心的部分则是深度学习。

在20世纪50年代时, 人工智能曾受到高度重视。随后, 在20世纪60年代末至70年代初之间的一段时间里（后来）, 随着计算机技术的发展和应用需求的增长, 人工智能的一些重要分支开始逐步发展起来。最初发展起来的是机器学习技术, 其后又衍生出更复杂的技术——深度学习技术。其带来的革命性影响在后来的研究和应用中得到了充分体现。

从概念的提出到走向繁荣

1956年，在达特茅斯会议上（DartmouthConferences），一些计算机科学家共同提出了“人工智能”这一概念。随后，在人们的脑海中一直回荡着关于“人工智能”的想法，并逐渐引发了科研领域的关注。在这段时间内，“人工智能”经历了此消彼长的局面。“有人将其视为人类文明未来最耀眼的象征；也有人将其视为疯狂的想法并予以摒弃。”诚然，在此之前，“人工智能”所代表的观点始终并存。

近年来特别是2015年之后的人工智能领域出现了一波快速扩张趋势。
主要得益于GPU的广泛应用这一技术突破带来了并行计算速度提升以及成本下降。
在存储资源无限扩展的同时，在面对海量数据的情况下，
图像数据和文本数据得到了充分的发展，
而交易数据和映射数据同样展现出巨大的潜力。

让我们深入分析一下计算机科学家们是如何经过长期努力而使人工智能从萌芽阶段演变为广泛应用于数十亿用户的强大技术工具的。

人工智能（ArtificialIntelligence）——为机器赋予人的智能

成王（Kingme）: 能下国际象棋的应用程序代表了早期人工智能技术的重要发展，在20世纪50年代出现并迅速发展成为一股浪潮。（译者注：当国际象棋的棋子到达底边时会占据优势位置，并且占据主导地位的玩家可以在后续回合进行横向移动。）

在那个盛夏时节的1956年会议上，在探讨人工智能前沿时

观众在观看电影时经常会遇到这些机器人角色：温顺的 ones 像是电影《星球大战》中的C-3PO；而那些充满敌意的 ones 则类似于《终结者》里的反派角色。截至目前人类还无法制造出具备自主意识的智能设备的原因不难理解因为我们尚无法实现具有意识的生命体……目前人类还无法制造出具备自主意识的智能设备的原因不难理解因为我们尚无法实现具有意识的生命体……因为技术限制以及认知层面的挑战尚未突破这一技术瓶颈

我们当前能够实现的是"弱人工智能"（NarrowAI）。它不仅具备与人类相当的能力，在某些方面还可能超越人类在特定领域的能力。例如，在像Pinterest这样的平台上进行图像分类，在像Facebook这样的应用中进行面部识别等技术应用上就属于这一范畴。

以下列举了弱人工智能在实际应用中的几个案例。这些技术具体实现了人类智能的某些特定方面。那么具体又是如何实现这一功能的呢？这种智能又是从何而来呢？这让我们深入到同心圆结构中的一层层次——机器学习领域。

机器学习——一种实现人工智能的方法

健康食谱（Spamfreediet）：人工智能算法能够协助识别日常收到的垃圾邮件（约90%）。译者注：在英语中垃圾邮件被称为SPAM源于二战期间美国向英国援助大量午餐肉食品品牌SPAM。据传闻这种食品因难吃且广泛供应于市场而被人们诟病

机器学习的核心策略是通过算法分析数据并从中提取知识，在真实世界的现象中提供决策依据和预测结果。与传统的为特定任务而人工编写的软件程序不同，在这种架构下，机器学习系统依赖于海量的数据进行训练，并利用多种算法自主优化以完成指定的任务。

机器学习的起源可追溯至早期的人工智能领域。传统算法主要包括决策树学习方法、基于逻辑规划的推理技术以及聚类分析等技术。目前，在强人工智能方面仍有许多挑战需要克服。相比之下，在弱人工智能方面取得的进步更为有限。

机器学习在其应用领域中表现最为出色的无疑是计算机视觉技术。然而，在这一领域中仍需进行大量的人工编码工作才能实现其功能。为此必须手动编程各类辅助工具如分类器与边缘检测滤波器以便使程序能够精确确定物体的起始点与终点位置还需撰写形状检测程序以判断所探测对象是否具有八条边最后还需设计专门的分类器用于辨识字母"ST-O-P"等标识符利用上述各种人工编写的工具人们终于能够构建能够识别标志牌的图像识别系统

这个结果与预期仍有一定差距，在能见度较低的情况下（尤其是云雾天气），标志物的可见度降低较多；部分场景下由于障碍物遮挡（如树木等），算法也会受到影响而无法正常运行。这正反映了当前计算机视觉技术在面对复杂环境时仍显不足：其处理机制过于僵硬，在外界环境变化上反应迟钝且不够灵活。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

深度学习——一种实现机器学习的技术

修改说明

在机器学习发展的历程中,人工神经网络作为一种关键算法而备受关注.经过几十年风雨飘摇的发展历程,人工神经网络逐渐成为现代人工智能领域的重要基石.其原理借鉴于人脑中成千上万根细小突触相互连接构成的复杂网络结构,而与单个脑细胞仅能与其邻近区域内的其他细胞建立联系不同,人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向.其架构主要由输入层、隐藏层和输出层组成,并通过特定方向的数据流动实现信息传递.

例如，在深度学习模型中, 我们可以通过将一张图片分割成多个图像块, 然后将这些块依次传递给神经网络的不同层次来进行处理. 在每一层次中的每一个神经元都会接收来自前一层的信息并进行处理, 进而向后一层传递处理结果. 直至所有层次处理完毕, 最终输出模型生成的结果.

每个神经元都会为其所接收的输入信号赋予特定权重值。其权重值的准确性如何与其承担的具体任务密切相关。最终的计算结果则由这些权重值进行求和运算来确定。

我们仍取一个停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像中的全部细节分解后，并通过神经元来进行识别任务：八边形形状特征、救火车式的红色色调、鲜明的英文字母、典型的交通标志尺寸以及静止与运动并存的视觉特性等。其功能便是判断输入图像是否为一个停止标志牌。

9、“深度学习”和“多层神经网络”的区别

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
多层神经网络是指单计算层感知器只能解决线性可分问题，而大量的分类问题是线性不可分的。克服单计算层感知器这一局限性的有效办法是，在输入层与输出层之间引入隐层（隐层个数可以大于或等于1）作为输入模式“的内部表示” ，单计算层感知器变成多（计算）层感知器。
补充：
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。