深度学习是什么
目标检测与深度学习
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· 2021-06-16
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深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）就是一种典型的深度学习结构。
最简单（只含一个隐层）的MLP
深度学习通过组合简单（低层次）的特征形成更加抽象（高层次）的特征表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习从原始数据的输入到最终任务目标的输出，不夹杂任何人为操作，即所谓End-to-End（端到端）的学习。
深度学习
如图所示，深度学习除了模型学习，还有特征学习、特征抽象等任务模块的参与，借助多层任务模块完成最终学习任务，故称其为“深度”学习。
深度学习中的一类代表算法是神经网络算法，包括深度置信网络（DBN,Deep Belief Networks）、递归神经网络（RNN,Recursive Neural Network）和卷积神经网络（CNN,Convolutional Neural Networks）等等。
特别是卷积神经网络，目前在计算机视觉、自然语言处理、医学图像处理等领域“大红大紫”，它也是作者主要介绍的一类深度学习算法。
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