深度学习是基于人工神经网络的机器学习方法的一个更广泛的家庭的一部分.学习可以由监督,半监督或无监督.深度学习架构如深度神经网络,深度信仰网络,深度强化学习,反复神经网络,卷积神经网络和变压器已经应用于包括计算机视觉,语音识别,自然语言处理,机器翻译,生物信息学,药物设计,医疗图像分析,气候科学,材料检查和板游戏程序的领域,在那里他们产生了与人类性能相比的结果,在某些情况下超越了这些结果. [3] [4] [5] 人工神经网络 (ANN) 受到生物系统中的信息和分布式通信节点的启发.ANN与生物学大脑有着异质的差异. 具体来说,神经网络往往是隐藏在多个生物体的象征性和性能层,生物脑 (塑料) 的实现是无限的,但深度学习和网络的应用也广泛地被认为是无限的,因为它们具有无限的动态性和无限的动态性. 早期的网络学习和深度学习模式也允许人们广泛地了解,但在各种生物环境下,网络的应用具有多种不同程度,而无法实现.
通过两句话总结这篇文章.
深度学习是机器学习的一个子集,涉及多层人工神经网络,并已成功应用于计算机视觉,自然语言处理和药物设计等领域.虽然深度学习架构受到生物神经网络的启发,但它们在静态和象征性方面不同,并且使用多层具有非多项式激活函数.