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深度学习简介

机器学习： 使用计算机系统利用经验改善性能，是人工智能领域的分支，也是实现人工智能的一种手段。表征学习关注如何自动找出表示数据的合适方式，以便更好地将输入变换为正确的输出。

深度学习： 具有多级表示的表征方法，在每一级（原始数据开始），通过简单的函数将该级的表示变换为更高级的表示。可以将深度学习看作多个简单函数复合而成的函数，当复合的函数足够时，深度学习模型就可以表达非常复杂的变换。

深度学习可以逐级表示越来越抽象的概念或模式。以图像为例，输入为原始像素，可以逐级表示为特定位置或角度的边缘、由边缘组合得出的花纹、由多种花纹汇合得到的特定部位的模式，最终深度学习可以根据更高级的表示完成特定的任务，如图像识别中识别特定物体，过程如下图所示。

特别指出，深度学习表示每一级数据的合适方式是通过自动找出的，不用通过人的干预进行完成。

与机器学习方法相比，深度学习的不同在于：

对非最优解的包容
对非凸非线性优化的使用
勇于尝试没有被证明过的方法。

总结

机器学习研究如何使计算机系统利用经验改善性能，是人工智能领域的分支，也是实现人工智能的一种手段。
深度学习具有多级表示的表征学习方法，可以逐级表示越来越抽象的概念和模式

思考

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reference：《动手学深度学习》，李沐

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