高中生英语阅读深度学习

深度：1.向下或向里的距离。 2.事物向更高阶段发展的程度。 3.触及事物本质的程度。
反义词：广度

深度学习讲究的是专业与复杂的融合。

网络的深度，也就是说你的模型的网络会采用更多层，一般的网络基本都是三四层的，包括输入层，隐藏层，输出层。而深度网络加深了隐藏层数，能够更加提取到更好的质量更高的特征信息。比如说VGG16，19等等，当然还有更深的优秀的网络。

深度：
认真。
细致
系统。
专心。
有调理。
有目的。
不耻下问

深度学习，按我个人的理解主要就是多层神经网络。

而多层神经网络目前效果比较好的是卷积神经网络，目前在图像和音频信号上效果比较好，而在自然语言处理上效果没有显示出来。

深度学习从统计学的角度来说,就是在预测数据的分布，从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据，这一点就要求测试数据和训练数据必须是同分布。
从Inception的角度上来看的话，其实深度学习是在模拟人脑的工作机制。

深度学习即数据内涵的模式（特征）本身具备上述的多层级结构时候，我们的机器学习方法。

从以毒攻毒的角度看， 此时我们的机器学习机器也需要具有类似的多级结构，这就是大名鼎鼎的多层卷积神经网络。深度学习最大的优势是具有更高级的对“结构”进行自动挖掘的能力，比如它不需要我们给出所有的特征，而是自发去寻找最合适对数据集进行描述的特征。

  一个复杂模式-比如“人脸” 事实上可以看做一个简单模式的层级叠加， 从人脸上的轮廓纹理这种底层模式， 到眼睛鼻子这样的中级模式， 直到一个独特个体这样最高级的复杂模式， 你只有能够识别底层模式，才有可能找到中级模式， 而找到中级模式才方便找到高级模式， 我们是不能从像素里一步到达这种复杂模式的。 而是需要学习这种从简单模式到复杂模式的结构，  多层网络的结构应运而生。

网络中隐藏层的层数吧，理论上随着隐层的加深能够模拟任意维度的曲线

深度阅读（Deep Reading）是一种基于知识图谱，集成与书籍相关的知识源，具备内容理解、关联分析以及用户行为分析能力，支持个性化、基于上下文感知的知识推荐，向读者主动提供全面、关联、智能的深度知识服务的全新阅读模式。

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

广度是让你看到的范围大些，深度是让你读进去，读深

深度学习包含在机器学习中，也是机器学习的一种。zd深度学习模型自己提取特征，输入图像进行训练，而机器学习需要人为提取特征，即提取图内像的特征筛选后训练模型。在大量数据的情况下，深度学习效果很好，可以完成很多高难任务。是当下火热的也是效果最好的，但是对硬件要求高数据量需求大。机器学习硬件需求低容，小数据情况可以得到较好的模型。