深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
深度学习是什么? 在深度学习中，计算机模型学习直接从图像、文本或声音中执行分类任务。深度学习模式可以达到新的精确度，有时甚至超过人类的表现。大多数深度学习方法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常
人工智能最近引起了非常多的关注，深度学习和机器学习作为人工智能实现的技术的得到了充分的关注，在计算机视觉和自然语言处理等领域产生了巨大的影响，深度学习是无人驾驶汽车的关键技术。 深度学习是什么？ 在
选自Linkedin 作者：Fabio Ciucci 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 人工智能的这一波热潮毫无疑问是由深度学习引发的，自吴恩达等人 2011 年发表「识别猫」研究后，深度学习及其引发
大数据文摘作品 作者：Fabio Ciucci 编译：happen，马卓群 刘晓莉，Aileen 现在，每一个人都在学习深度学习，就是在准备开始学习深度学习的路上。这个人工智能领域快速火了起来。大约有来自各年龄阶段的十万名学生在学习付费或者免费的深度学习课程。许多初创公司以及产品都打上了该领域的标签，就像流行用语一样，但是真正使用了深度学习的却很少。大多数人忽视了一个事实，深度学习只占了机器学习领域的1%，而机器学习又只是人工智能领域的1%。剩下的99%都是大多数任务已经在实际使用的。一个“
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
在过去十年汹涌而来的深度学习浪潮中，大家对深度学习在应用中体现出的各种特点已经非常熟悉了，但毕竟深度学习的理论仍未建立完善。更重要的是，大家已经意识到了深度学习的种种限制，那么想要破除限制、实现更高级的智慧时，就免不了需要思考，是「继续改进深度学习就可以达到目标」，还是「我们需要在深度学习之外另起炉灶」，这里也就引出了那个看似简单，但大家尚未达成共识的问题「深度学习是什么？」
几年之前，深度学习还是机器学习中一个不太受人关注的领域。随着最近神经网络和大数据概念的出现，很多复杂任务的实现已经成为可能。 目前，深度学习已经被应用到很多的领域当中，例如：语音识别、图像识别、在一个数据集当中寻找模式、照片中的事物分类、字符文本生成、自动驾驶汽车等等。因此，了解深度学习及其概念是非常重要的。 为了能够让你用一种更简单的方式学习深度学习，Analytics Vidhya 梳理了一些 2016 年关于深度学习的视频、教材和课程。其中包括深度学习暑期班、各类峰会和会议的讲座和教材。希
现在每一个人都在学习，或者正打算学习深度学习（DL），它是目前人工智能诸多流派中唯一兴起的一个。各个年龄阶段的数十万人学习着免费和收费的深度学习课程。太多的创业公司和产品的命名以「深度」开头，深度学习已然成了一个流行语，但其真正使用实际上很少。绝大多数人忽略了深度学习只占机器学习领域的 1%，而机器学习又只占到了人工智能领域的 1%。余下的 99% 则被用来处理实践中的绝大多数任务。一个深度学习专家无法与人工智能专家划上等号。
深度学习领域是计算机科学一个新兴领域，通俗说来就是构建像人脑一样处理数据的计算机程序。深度学习首先发起于学术界，目前各大互联网巨头也纷纷投入研究，随着媒体的报道增多，“深度学习”也成为近期热词。例如，
最近刷到某乎，看到有小伙伴提问到 「"深度学习如何入门，有哪些学习资料？"」。看到这里，笔者想整理下一些翻山越岭，爬坑超车的经验，帮助刚入门深度学习的小伙伴。如果有想了解机器学习入门方法的朋友，可以看我之前写的机器学习入门方法和资料合集。
入门图机器学习的同学建议读一下斯坦福尤佳轩的博士论文《EMPOWERING DEEP LEARNING WITH GRAPHS》。
作者：VIDHYA小组 翻译：陈之炎 校对：顾佳妮 本文共4700字，建议阅读10+分钟。 本文为你解答关于入门深度学习的问题，并列出了大量的资源让你起步学习。 概述 从Facebook的研究到DeepMind的传奇算法，深度学习已经登上了数据科学界的顶峰。它带来了惊人的创新，不可思议的突破，而且在这一领域我们才刚起步！ 不过如果你是这个领域的新手，“深度”这个词可能会让你产生怀疑。深度学习是当今这一行业最热门的话题之一，但不幸的是，它对大多数人来说是陌生的和神秘的。很多人的印象是深入学习涉及到大量的数
随着大数据和人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了机器学习领域最具前景的一个分支。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为了深度学习领域最流行的语言之一。Python拥有众多的深度学习库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras等，这些库和框架提供了快速构建和训练深度神经网络的工具和算法。
【导读】 Keras作者、谷歌大脑François Chollet最新撰写的深度学习R语言实战书籍（预计2018年1月出版）《Deep Learning with R》介绍深入学习使用R语言和强大Keras库，详实新颖。这本书围绕着一系列实际应用，使用深度学习来解决实际问题，面向希望学习深度学习的数据科学家和R语言从业者，从实战角度出发带你用R语言快速上手深度学习方法，是R语言开发者不得不看的深度好文。随书同时提供代码，可以让你动手调试改进。 专知最近报道 Chollet 最新深度学习Python教程，详情
深度学习的核心在于能够自动学习和提取数据中的复杂特征，它通过构建深层的神经网络结构来实现对数据的高层次抽象和理解。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。以下是关于深度学习的详细介绍：
当你想进行预测的时候，使用深度学习要比其他机器学习技术更快更有效。 深度学习是一门快速发展的学科，它将数据中高层次化的模式建模成复杂的多层网络。因为这是建模一个问题最一般的方法，深度学习拥有这解决大部分机器学习和人工智能领域问题的潜力。类似微软、谷歌这样的公司使用深度学习来解决诸如语音识别，图像识别，三维物体识别，和自然语言处理等领域的难题。 然而，深度学习需要进行大量的计算来构建一个有用的模型。到目前为止，计算成本和可用性限制了其实际应用。此外，研究人员缺乏理论基础和将深度学习运用到实际问题之中的经验知识
原标题： The 7 best deep learning books you should be reading right now 原作者： Adrian Rosebrock 翻译者： Amusi
【编者按】深度学习在最近两年非常火爆，但深度学习能否取代其他机器学习算法？纽约大学研究生Ran Bi根据Quora上的一个讨论总结了不同的观点，CSDN编辑将其翻译如下，并加上一些国内人工智能专家的观点，供大家参考。 深度学习迅速地成长起来了，并且以其疯狂的实证结果着实令我们惊奇。Quora上有一个关于深度学习是否会让其他的机器学习算法过时的讨论。特别地，相关的算法，如反向传播、HMM会像感知机一样过时吗？ 这很难回答。Google DeepMind研发工程师Jack Rae对此有一个有趣的回答： 过去几年
本文主要介绍了如何快速入门深度学习，从了解人工智能和机器学习开始，然后逐步深入介绍如何实现机器学习，包括选择算法、数据处理、模型训练和模型评估等。最后介绍了几个实际应用案例，包括使用机器学习进行疾病预测、智能驾驶和智能推荐系统等。
11 【导读】本文是2016 台湾资料科学年会前导课程“一天搞懂深度学习”的全部讲义PPT（共268页），由台湾大学电机工程学助理教授李宏毅主讲。作者在文中分四个部分对神经网络的原理、目前存在形态以及未来的发展进行了介绍。深度学习的每一个核心概念在文中都有相关案例进行呈现，通俗易懂。一天的时间搞懂深度学习？其实并不是没有可能。 深度学习 ( Deep Learning ) 是机器学习 ( Machine Learning ) 中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络 ( Artificial N
源 | 机器之心 自 2012 年多伦多大学 Alex Krizhevsky 等人提出 AlexNet 以来，深度学习作为一种机器学习的强大方法逐渐引发了今天的 AI 热潮。随着这种技术被应用到各种不同领域，人们已经开发出了大量新模型与架构，以至于我们无法理清网络类型之间的关系。近日，来自 University of Dayton 的研究者们对深度学习近年来的发展历程进行了全面的梳理与总结，并指出了目前人们面临的主要技术挑战。小编觉得这是一份非常详细的综述论文，既适合从零开始了解深度学习的人，又适合有基础的
机器之心报道 作者：杜伟 在百度 Create AI 开发者大会上，百度 CTO 王海峰提出「深度学习 +」概念，它预示着人工智能的技术创新和产业发展进入深度学习驱动的新阶段。 自人类进入工业社会以来，每次工业革命的背后都离不开核心技术的驱动，正如机械技术、电气技术和信息技术之于前三次工业革命。如今在第四次工业革命进程中，AI 正成为核心驱动力，而深度学习是关键核心技术。 深度学习具有很强的通用性，它呈现出的标准化、自动化和模块化特征，逐渐推动 AI 进入工业大生产阶段。作为快速便捷构建、训练和部署 A
Yann LeCun、Tom Dietterich、Gary Marcus在NIPS 2015上讨论我们周围的算法，吴恩达同台 昨天，纽约大学教授、Uber AI实验室前任主管Gary Marcus抨击当前的深度学习过于肤浅的文章在国内流传甚广。 但跟Marcus同为纽约大学教授的Yann LeCun却不以为然，就在刚才，他转发了前美国人工智能协会主席Thomas G. Dietterich反驳Gary Marcus的推文，以表达观点。 Dietterich对Marcus长文深感失望。对于Marcus所
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品，转载需授权 几乎每天都可以看到深度学习改变日常生活的新闻，比如： 深度学习算法能够像经验丰富的皮肤科医生一样诊断皮肤癌 亚马逊Go：深度学习和AI将改变零售 深度学习使无人驾驶汽车能够更好地发现行人 想了解这背后的故事吗？ 想掌握这些技术从而促进职业生涯的发展吗？ 我研究了 Class Central 的开源项目，从中整理出一份深度学习课程清单：其中 27 个在线课程（其中 12 个是完全免费的），课程
深度学习的基本原理和算法主要涉及神经网络和反向传播算法。以下是深度学习的基本原理和算法：
AI学术圈，又吵了起来，图灵奖得主、年近古稀的机器学习奠基者、唱衰AI的代表人物等等，纷纷下场“开怼”。
深度学习是机器学习的一个子领域，涉及被称为人工神经网络的大脑的结构和功能所启发的算法。
随着2017年的到来，深度学习技术也迎来了新的一年。深度学习是一门基于多层神经网络的技术，此项技术是许多颠覆性技术（如人工智能、认知计算、实时数据流分析等）的基础。 对数据科学家来说，深度学习技术将成为一门顶级焦点技术，下面我将对2017年深度学习的发展趋势做一些预测： 第一个深度学习的消费级爆款应用上市 在新的一年里，将会出现一款面向大众消费级的深度学习应用，这款应用将会取得巨大的成功。消费者将会亲身体验到深度学习给他们的生活带来的便利。这款应用可能出现在以下几个方面。一、图像方面，现在很多图片都来自于智
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一家AI初创公司刚融资1500万美元，创始人都有头有脸，别人都纷纷道贺和商业互吹，却不料引来图灵奖得主的调侃和讽刺。 出言讽刺者，大名鼎鼎的深度学习三巨头之一——Yann LeCun。 而LeCun讽刺的也不是别人，正是他纽约大学的同事、以批评AI和深度学习不work知名的Gary Marcus。 这位马库斯教授，关注AI的人多少不陌生了，甚至还给他起了外号“嘴炮”马库斯。 但这次，在他担任创始人兼CEO的AI公司融资大喜之际，收到了LeC
《Python深度学习》是一本非常全面且深入的教材，由深度学习领域的专家Francois Chollet所撰写。该书旨在帮助读者全面理解和应用Python语言进行深度学习。无论是新手还是有一定编程经验的人士，都可以从本书中获得宝贵的知识和实践经验。
深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互的过程而提出的。神经网络的一般结构如下图，一般分为输入层、隐含层和输出层三层，其中隐含层可以有多层，各层中的圆形是对应的节点(模拟神经元的对应物)，节点之间通过有向边(模拟神经元之间的突触)连接，所以神经网络也是一种有向图模型。
2016年DeepMind开发的AlphaGo在围棋对决中战胜了韩国九段选手李世石，一时成为轰动全球的重大新闻，被全球多家媒体大肆报道。AlphaGo之所以取得这么大的成功，这其中最重要的技术之一是深度学习技术。经过这几年的发展，深度学习技术已经在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，甚至在某些方面(如图像分类等)超越了人类专家的水平。深度学习技术驱动了第三次人工智能浪潮的到来。
深度学习作为人工智能的一个分支，已经成为了当前计算机科学领域的热门方向之一。随着深度学习技术的不断发展，越来越多的应用场景需要用到深度学习的技术，因此，深度学习的工具也变得越来越重要。在这篇文章中，我们将介绍几个深度学习必备的工具。
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在多个领域取得了显著的进展。从自然语言处理、计算机视觉、语音识别到机器翻译，深度学习都在这些领域中取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进，计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围也在不断扩大，对各行各业产生了深远的影响
选自arXiv 作者：Chaoyun Zhang等 机器之心编译 近来移动通信和 5G 网络等快速发展，它们的调控与配置因为充满了多样性和动态变化而面临非常多的挑战。因此近来很多研究科学家开始利用机器学习及深度学习加强移动和无线网络的配置，并帮助应对数据量和算法驱动的应用程序的增长。本论文基本是首篇综述深度学习及无线网络交叉学科研究面貌的调研，读者可以阅读原论文全面了解该新兴交叉学科。 互联网连接的移动设备正在渗透生活、工作和娱乐的各个方面。智能手机数量不断增加以及不断增多的应用程序引发了移动数据流量的激增
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅、Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于讲解深度学习
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
大哥你好，我是来学「人工智能」的。但是，啥是「深度学习」？啥是「机器学习」？「深度学习」和「机器学习」有啥关系？我究竟该学「深度学习」还是「机器学习」？
本文是关于深度学习在环境远程遥感方面的应用研究进展及面临的挑战。简要介绍由武汉大学张良培教授团队的这篇综述文章。
---- 作者： James Kobielus 编译： AI100 原文地址： http://www.kdnuggets.com/2016/12/ibm-predictions-deep-learning-2017.html ---- 随着2017年的到来，深度学习技术也迎来了新的一年。深度学习是一门基于多层神经网络的技术，此项技术是许多颠覆性技术（如人工智能、认知计算、实时数据流分析等）的基础。 对数据科学家来说，深度学习技术将成为一门顶级焦点技术，下面我将对2017年深度学习的发展趋势做一些预
最近公司里有一些关于算法方面的工作，想到能学点有趣的新技术，于是毫不犹豫地参加了学习，机器学习，深度学习，离我们Java工程师到底远不远，说近不近，说远也不远，我们甚至可以在没有太多机器学习理论的基础时，去学习一些深度学习的简单应用，至少拿到demo过来跑一下还是没什么问题的。
选文 | 寒小阳 翻译校对 | 戴丹&胡杨 寒小阳 如果你是一个软件工程师(或者你现在正在学习这一方面)，你肯定有机会听说过深度学习（有时候深度学习缩写为"DL"）。它现在是一个热门、且快速发展的研究领域，解决工业界的一系列问题，从图像识别、手写识别到机器翻译，更甚于AlphaGo4比1击败了世界围棋冠军。 大部分人认为找与深度学习相关的工作应该具有博士学位或者大量的相关经验，但是如果你已经是一名很好的工程师，那你就可以很快、很好的学习这些必要的技能和技巧。至少，这是我们的观点。(即使你是深度学习的
【新智元导读】英伟达2016年Q2财报大好，股价创历史新高，从CEO黄仁勋投资人会议发言可以看出，英伟达接下来有向数据中心和自动驾驶发力的迹象，这两者核心还是深度学习。日前英特尔宣布收购初创公司Nervana，CPU巨头终于在深度学习芯片市场与英伟达短兵相交。本文后附华盛顿大学英伟达技术产品报告，用数据告诉你GPU巨头如何深耕深度学习。 上周四，英伟达2016年Q2财报公布，表现超出预期，英伟达股价随后也创下历史新高，不仅如此，市场对英伟达Q3的预期也比原来增加了2亿美元。 英伟达Q2销售额共计14.3亿美
对于入门深度学习的书籍，计算机视觉专家 Adrian Rosebrock 最近写了篇非常实用的书单，给深度学习新手推荐了7本书籍，最最重要的是，告诉了你最适合看哪些书。
现在深度学习非常热门，而深度学习的库也如雨后春笋般涌现出来。
最近很多想入门深度学习的读者表示，深度学习的涉及面比较广，对数学的要求比较高，想学也不太敢学，生怕认真学了却没学会。
摘要： AI人才缺口巨大？如果你想成为AI革命中的一员，那么你就必须要学习深度学习，看看这12本书，它们将成为你的利器！ 我相信你应该知道人工智能，尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。 深度学习是由少数研究人员开始的一个相对较小的领域，现在已经变得如此主流，以至于我们现在每天使用的应用程序和服务，现在都在使用深度学习来执行不久前难以想象的任务。 但深度学习并不新鲜，从20世纪40年代开始，Warren McCulloch和Walter Pitts就基于数学和算法创建了神经网络的计算模型。 然而，
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