深度学习

概念：\(\text{深度学习}\subset\text{机器学习}\subset\text{人工智能}\)

特点：

• 深度：模型学习了许多“层”的转换，每一层提供了一个层次的表示

  靠近输入的层表示数据的低级细节，接近分类输出的层可以表示用于区分的更抽象的概念

• 多级表示学习：表示学习的目的是寻找表示本身

• 端到端训练：取代传统学习管道末端的浅层模型，取代劳动密集型的特征工程过程；通过取代大部分特定领域的预处理，消除应用领域的界限，为解决各种问题提供统一的工具
• 完全非参数：利用数值模拟得到更精确的模型，牺牲可解释性
• 接受次优解：处理非凸非线性优化问题
• 社区开源精神