如何設計深度學習以及它是什麼

深度學習（DL）是機器學習（ML）領域的乙個新研究方向，它被引入機器學習中，使其更接近人工智慧（AI）的最初目標。

深度學習是對樣本資料的內在規則和表示水平的研究，在這些學習過程中獲得的資訊對文字、影象和聲音等資料的解釋有很大幫助。 最終目標是讓機器能夠像人類一樣進行分析學習，並識別文字、影象和聲音等資料。

深度學習是一種複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面比以前的技術要高得多。 深度學習在搜尋技術、資料探勘、機器學習、機器翻譯、自然語言處理、多**學習、語音、推薦和個性化技術等相關領域取得了很大成就。

深度學習使機器能夠模仿視聽和思維等人類活動，解決許多複雜的模式識別問題，並在人工智慧相關技術方面取得長足進步。

深度學習 AI 掃瞄心臟血流

13日，英國《自然機器智慧型》雜誌發表的一項研究顯示，瑞士科學家介紹了一種可以在幾秒鐘內掃瞄心血管血流的人工智慧系統。 這種深度學習模型有可能優化診斷工作流程，允許臨床醫生在患者接受 MRI 掃瞄時實時觀察血流的變化。

四維（4D）MRI掃瞄可用於重建心血管血流隨時間變化的特徵，對心血管疾病的診斷具有重要意義。 但是，這些掃瞄通常需要 20 分鐘的處理時間，這意味著在掃瞄過程中無法進一步評估成像。 加快這些掃瞄速度可以在掃瞄的同時對患者進行評估，不僅節省了臨床醫生的時間，還節省了患者的不適感。

這一次，瑞士蘇黎世聯邦理工學院的研究員瓦萊里·韋舍涅夫斯基（Valéry Weschenevski）和他的同事們開發了一種深度學習人工智慧模型，可以在幾秒鐘內以四維方式重建通過心臟的血流。 研究團隊用11個掃瞄病例訓練了乙個神經網路，發現該網路可以準確地重建正常和異常患者的主動脈血流，其精度與常規方法相同。

目前，人工智慧系統還可以在大約20秒內重建一次掃瞄，這比當今尖端的傳統方法快30倍，是以前的深度學習方法的兩倍。

深度學習是一種基於資料表示的機器學習方法。 深度學習是機器學習研究的乙個新領域，其動機是建立和模擬模仿人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦解釋資料（如影象、聲音和文字）的機制。 與機器學習方法一樣，深度機器學習方法分為監督學習和無監督學習，在不同學習框架下構建的學習模型差異很大。

例如，卷積神經網路是一種基於深度監督學習的機器學習模型，而深度信念網路是一種基於無監督學習的機器學習模型。 深度學習的好處是，它用無監督或半監督的特徵學習和分層特徵提取高效演算法取代了手動特徵採集。

深度學習是乙個有意義的學習過程，學生在老師的指導下積極參與、體驗成功並圍繞具有挑戰性的學習主題進行發展。 在這個學習過程中，學生掌握了學科的核心知識，了解了學習過程，掌握了學科的本質和思想方法，形成了積極的記憶學習動機、先進的社會情感、積極的態度和正確的價值觀，成為具有獨立性、批判性、創造性、合作精神和堅實基礎的優秀學習者，成為未來社會歷史實踐的主人。

深度學習的概念起源於對人工神經網路的研究。 具有多個隱藏層的多層感知器是深度學習結構的乙個例子。 深度學習通過組合低階特徵來發現資料的分布式特徵表示，形成更抽象的高階表示屬性類別或特徵。

深度學習的“深度”是乙個屬性詞，而深度學習是乙個非常深度的學習。 深度學習的反義詞是很淺的學習，即膚淺的學習、膚淺的學習、淺的學習等。

深度學習就是在原有知識的基礎上進行細緻學習，加深理解，努力尋找突破口，這就是深度學習。

深度學習意味著你可以專心學習，你可以真正理解這些知識，並徹底理解它。

我們將研究深度學習的工作原理，並繼續討論它與機器學習和人工智慧的區別。 我們還將看看什麼是神經網路，以及它們是如何被訓練來識別手寫數字的。