深度学习简介

深度结构化学习或分层学习或简称深度学习是机器学习方法家族的一部分，它们本身就是更广泛的人工智能领域的子集。

深度学习是一类机器学习算法，它使用多层非线性处理单元进行特征提取和转换。 每个连续的图层使用前一层的输出作为输入。

深度神经网络，深度信念网络和递归神经网络已经应用于诸如计算机视觉，语音识别，自然语言处理，音频识别，社交网络过滤，机器翻译和生物信息学等领域，其中他们产生的结果可与一些情况相比并且在某些情况下比人类专家更好。

深度学习算法和网络 -

• 基于多级特征或数据表示的无监督学习。 更高级别的特征来自更低级别的特征以形成分层表示。
• 使用某种形式的梯度下降进行训练。