什么是深度学习人工智能的深度学习详细资料概述

什么是深度学习人工智能的深度学习详细资料概述

2016年，AlphaGo 击败韩国围棋冠军李世石，在媒体报道中，曾多次提及“深

度学习”这个概念。而新版本的AlphaGoZero，更充分地运用了深度学习法，不再从人类棋手的以往棋谱记录中开始训练，而是完全靠自己的学习算法，通过自我对弈来学会下棋。经过一段时间的自我学习，它就击败了曾打败李世石的以及曾完胜柯洁的AlphaGo版本。

由此可见，机器的确开始具有了某种学习能力。它在训练中得到的不再只是规则、对象信息，而是还能获得对象出现的可能条件。换言之，它已经能够开始“感受”和捕捉可能性，而不只是现成之物了。这种学习就是一个非线性的、概率的、反馈调整的和逐层逐时地深化和构成的准发生过程。这是一个具有某种真实时间历程的习得过程。 什么是深度学习?

深度学习是机器学习的一种形式，所采用的神经网络在输入节点和输出节点之间具有许多“深度”层。通过基于大数据集训练网络，创建的模型可用于根据输入数据进行精确预测。在用于深度学习的神经网络中，每一层的输出会前馈到下一层的输入。通过更改各层之间连接的加权，反复优化模型。在每一个周期，对模型预测准确度的反馈将用于指导连接加权的更改。

输入和输出之间含有“深度”隐藏层的神经网络：

相对输入加权的更改：

人工智能、机器学习与深度学习

如上图，最早出现的人工智能位于同心圆最外侧;其次是随后发展起来的机器学习，位于中间;最后是推动人工智能突飞猛进发展的深度学习，位于最内侧。

自上个世纪50年代的人工智能热以来，基于人工智能概念的机器学习和深度学习又掀起一阵前所未有的新浪潮。