如何训练深度神经网络
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deeplearinig就是神经网络的一类，就是解决的训练问题的深层神经网络，所以你这问题“深度学习会代替神经网络‘就不对，BP么，BP有自己的优势，也是很成熟的算法，做手写识别等等效果已经商用化了，不会被轻易替代。
deeplearning远比BP要复杂，用来解决的问题也不是一个层面，所以也没有替代的必要。Deeplearning所涉及的问题大多数BP都没法解决的。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，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。
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。
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。
系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用，主要内容包括：神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。
每章末附有习题，书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。
它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。
简述深度学习的基本方法。
深度学习，需要怎么做到？
最佳答案1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实AI爱发猫 www.aifamao.com。
2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。
速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。
如果你的阅读、学习效率低的话，可以好好的去练习一下。3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。
同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。
遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。
有哪些深度神经网络模型
目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。
一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。
RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。
关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。
这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。
深度神经网络目前有哪些成功的应用
深度学习最成功的应用是在音视频的识别上，几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的。其次深度学习应用最成功的领域就是图像识别，目前识别准确率已经超越人类。
深度学习成了图像识别的标配，以至于目前做图像不懂深度学习都不好意思跟人打招呼。（这种状态个人觉得是不好的）其中图像识别中，应用最广的是人脸识别。
自然语言理解方面，深度学习也非常活跃，主要是使用一种叫做LSTM的深度学习方法。
深度学习已经深入各个领域无人车，智能回答，智能翻译，天气预报，股票预测，人脸比对，声纹比对，等其他许多有趣的应用，比如智能插画，自动作诗，自动写作文，等都可以通过深度学习来完成深度神经网络目前有哪些成功的应用。
如何更好的理解分析深度卷积神经网络
作者：杨延生链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的新的结构和新的方法。
新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。
关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。
新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout,BN等）。
这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。
----------------------下面是原答案------------------------从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。
传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。
具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层-卷积层-降维层-卷积层-降维层--....--隐藏层-输出层简单来说，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。
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