什么是深度学习深度学习，包括哪些？

为什么要学习深度学习？

主要从下面三部分展开： 1、了解什么是深度学习，深度学习是机器学习与神经网络、人工智能、图形化建模、优化、模式识别和信号处理等技术融合后产生的一个领域。

在严谨的学术期刊中,这个新兴学科的模型一直受严肃理智的学者所推崇:"深度学习网络是神经网络革命性的发展,人们甚至认为可以用它来创建更强大的预测模型。

” 2、深度学习的流程 在学习深度学习的核心思想时,我们采取的通用方法一般如下图所示。

无论开发什么类型的机器学习模型,最终都回归到这个基本模型。

输入数据传递给模型,经过多个非线性层进行过滤,最后一层包含分类器——决定该对象所属的种类。

用数据进行学习的目标是预测响应变量或者用一组给定的属性对响应变量分类。

这与线性回归有点类似,在线性回归中,用一组独立变量(也叫属性或特征)通过一个线性模型来预测因(响应)变量。

不过,传统的线性回归模型并不被视为深度学习,因为它们没有对数据进行多层的非线性变换。

其他流行的数据学习技术有决策树( decision tree ) 、随机森林( random forest )和支持向量机(support vector machine )。

这些技术虽然强大,但是并不深入。

决策树和随机森林工作在原始输入数据上,不进行变换,也不生成新特征;支持向量机层次较浅,因为它们仅由核函数和线性变换组成。

类似地单隐藏层神经网络也不被视为深度神经网络,因为它们只包含一个隐藏层。

3、深度学习能解决什么问题 深度学习的威力来自于用适量的并行非线性步骤对非线性数据进行分类或预测的能力。

从原始输入数据到数据的实际分类的过程中,深度学习模型学习输入数据的分层特征。

每一层从前一层的输出中提取特征。

深度学习模型是有多个隐藏层的神经网络。

如下图所示,最简单的深度神经网络至少包含两层的隐藏神经元。

其中每一层的输入来自上一层的输出。

多层深度神经网络有多个非线性层级,可以紧凑地表示高度非线性的和/或高度变化的函数。

它们擅长识别数据中的复杂模式,可以用来改进计算机视觉和自然语言处理等工作,并可以解决非结构化数据难题。

什么是深度学习，促进深度学习的策略

一：所谓深度学习：是指在理解学习的，基础上学习者能够批判的学习新的思想和事实，并把它们融入原有的认知结构中，能在众多思想中进行联系，并能将已有的知识迁移到新的情景中去，并作出决策和解决问题的学习。

或者是指通过探究学习的共同体促进有条件的知识和原认知发展的学习。

它鼓励学习者积极地探索、反思和创造，而不是反复的记忆。

我们可以把深度学习理解为一种基于理解的学习。

它强调学习者批判性地学习新思想和知识，把它们纳入原有的认知结构中，将已有的知识迁移到新的情境中，从而帮助决策、解决问题。

二：深度学习的特点：1：深度学习意味着理解和批判；2：深度学习意味着联系与构建；3:深度学习意味着迁移与应用；这些表明，深度学习在教学设计中，首先应该设计出学生学习可以积极参与的学习活动；如采用基于问题的教学设计，不仅要设计好大的问题，更要设计好小的问题，这样才能不断的激发学生深入的去思考，并且注意时时生成新的问题；如任务驱动的教学设计尽量的让任务情景与学生的生活联系起来，这样既可以保持学生的参与积极性，同时也更利于学生运用学生所学的知识。

再来，就是评价环节应该注意对过程的几个环节。

三：深度学习与浅层学习的简单对比：深度学习 浅层学习概念：批判性的学习新知识，新思想， 非批判性的接受新知识新思想，孤 试图将他们纳入到现有的知识体 立记忆学习内容。

系中。

在概念之间建立联接。

特征：寻找意义，关注解决问题所需 建立在机械的学习上，关注解决问 的核心店和概念的积极互动。

能 所需的公式和外在线索，被动的接 区别观点和论据，在不同的模型 受信息。

不能从实例中辨别原理。

间建立联系。

将以有的知识和先 没有意识到新知识是建立在先前工 前的经验联系起来。

将课程内容 作上。

简单的把课程内容作为考试 和生活实际联系起来。

的一部分来学。

概括起来说：学生要达到深度学习至少实现三个目标。

认知结构的重建、学习策略能力的提高和道德素质的发展。

四：引导学习者将想法与以前的知识和经验联系起来。

理论和实践都充分证明：只有当新知识建立在旧知识上，而且又高于旧知识时候，是人类最感兴趣、最有求知欲的时候。

一个人在学习新知识以前，不是对所要学习的知识一无所知的，他都有或多或少的基础或者经验，老师要善于调查或提前了解学生已有的的知识领域，在此基础上进行新的教学工作，这样对于充分调动学习的积极性，进行深度学习有很大的促进作用。

例如在每学期刚开学时，学校、老师、班主任根据以往的实际情况，在充分调研的基础上，把对学习有较大影响的知识进行整理和复习，为学生学习打下基础；编制和开发了对以往知识回忆的题目；在新知识的学习过程中，注意从小学知识和前面所学习的知识引入，让学生感觉水到渠成，不但降低了学习的难度，还提高学习效果。

2、积极创造条件，引导学生多动脑、会动脑；在教学设计过程中应该注意教学策略的选择，在编制学案或者提出问题时候，不仅要设计好大的问题，更要设计相关的小问题，这样才能不断地激发学生深入的思考，并且注意随时生成新的问题；应该设计出学习可以积极参与地学习活动，只有积极的主动性才是深度学习的最基本的保障。

课堂上要多给学生独立思考、表达交流的时间，让学生对自己的思考有一种满足感和成就感，进一步促进他的思考和动脑。

多关注思考的过程而不是结果，慢慢培养学生的思维能力，为深度学习奠定良好的基础。

3、注重知识的纵向和横向联系 作为老师的我们，要有一定的高度和眼界，在教学中要注意知识点的纵向和横向联系，根据自己的经验和新课标的要求，要有整合教材和知识点的能力。

4、更加注重过程的评价，注重学生在课堂的表现，注重学生的点滴进步。

而不是最后的一个分数。

深度学习能力的养成是一个渐进的过程，教师应该敏锐地察觉学生的每个哪怕微小的一点进步而给予积极地评价，让学生把深度学习持续进行下去。

注重学生的自我评价。

开发学习者的自我评价能力，以便于他们能反思和自我管理。

“了解自己”，这种观点有助于终身学习，在一个对成年学习者开发档案袋来证明优先学习的研究中. 总之，深度学习是一种基于建构主义的科学的学习方式，深度学习的能力不是每个学生自然所形成的，它要求学生持续不断练习，我们相信，把这方式应用于课堂教学必然带来的是学习能力的提高，而且这种学习是自我导向的终身的学习，掌握深度学习的方式，终身受益。

但是当我们理解了学生深度学习是什么以后，但是还有一点是，关键是教师如何引导学生去深度学习。

这也是学生深度学习的关键。

教师的引导也是至关重要。

那么什么是引导？如何去引导？要让短短的四十分钟取得最大效益，实现教学效果的最优化，教师及时而有效的引导是关键。

一、追问引导的本义 《现代汉语词典》对“引导”一词的解释是：带领；带着人向着某个目标行动。

很显然，对于教学而言，引导取后一种解释比较合适。

从广义上讲，教学活动就是教师的一种引导活动。

引导一词

深度学习技术是是什么及其发展现状

1. 深度学习与AI。

本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念。

人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI，奥创那种才是强AI（甚至是boss级的）。

而深度学习，是AI中的一种技术或思想，曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术（Deep Learning居首）。

或者换句话说，深度学习这种技术（我更喜欢称其为一种思想，即end-to-end）说不定就是实现未来强AI的突破口。

2. 2. 深度学习与ML。

DL与ML两者其实有着某种微妙的关系。

在DL还没有火起来的时候，它是以ML中的神经网略学习算法存在的，随着计算资源和big data的兴起，神经网络摇身一变成了如今的DL。

学界对DL一般有两种看法，一种是将其视作feature extractor，仅仅用起提取powerful feature；而另一种则希望将其发展成一个新的学习分支，也就是我上面说的end-to-end的“深度学习的思想”。

深度学习，包括哪些？

深度学习（deep learing）是机械学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。

至今已有数种深度学习架构，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

另外。

“深度学习”已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。