深度學(xué)習(xí)是什么意思？近年來，隨著信息社會(huì)、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式。目前，對(duì)深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)

深度學(xué)習(xí)是什么意思？

近年來，隨著信息社會(huì)、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式。

目前，對(duì)深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學(xué)習(xí)者可以批判性地學(xué)習(xí)新的想法和事實(shí)，將它們?nèi)谌朐械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識(shí)轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在教師指導(dǎo)下的一個(gè)有意義的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生圍繞挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，全心投入，體驗(yàn)成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機(jī)整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點(diǎn)。

深度學(xué)習(xí)有幾個(gè)特點(diǎn)。一是觸動(dòng)人心的學(xué)習(xí)。第二，體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。三是深入認(rèn)識(shí)和實(shí)踐創(chuàng)新的研究。

深度學(xué)習(xí)的和Python有什么關(guān)聯(lián)嗎？

要回答這個(gè)問題，深度學(xué)習(xí)是一種內(nèi)容，Python是它的實(shí)現(xiàn)之一。 ] 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它主要來源于原始的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。通過對(duì)多個(gè)隱層的處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)所需任務(wù)的訓(xùn)練，得到有效的模型。由于它的有效性，深度學(xué)習(xí)在簡歷、自然語言處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 ] Python由于其簡單性和可擴(kuò)展性而被廣泛使用。Python有許多科學(xué)計(jì)算庫，比如numpy、panda和SciPy?？梢暂p松調(diào)用Matplotlib和scikit learn等可視化庫。還有許多現(xiàn)成的人工智能開發(fā)框架可以直接使用，例如pytorch、tensorflow、keras、spark等。 ]例如，對(duì)于Python，我不需要重復(fù)。例如，我可以使用現(xiàn)有的自動(dòng)梯度下降函數(shù)，而不是重寫自己的函數(shù)。 ] 綜上所述，目前深度學(xué)習(xí)的形式通常是python，即編寫python代碼來實(shí)現(xiàn)我們的深度學(xué)習(xí)算法。

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

如果您想用少量代碼盡快構(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且順序API和模型非常強(qiáng)大。而且keras的設(shè)計(jì)非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復(fù)雜（尤其對(duì)于初學(xué)者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計(jì)原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實(shí)現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對(duì)較慢。如果高度包裝，上述缺點(diǎn)將更加明顯。除了一些對(duì)速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會(huì)選擇tensorflow

如果您在驗(yàn)證您的想法時(shí)，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個(gè)性空間。此外，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對(duì)網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓(xùn)練其中一個(gè)變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進(jìn)度）等等。

盡管它們都提供了深度學(xué)習(xí)模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計(jì)算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實(shí)現(xiàn)與多個(gè)線程的相同會(huì)話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯(cuò)誤和加快操作速度。

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者之間的關(guān)系？

一張照片就足夠了。

這張圖片是指Andrew W.Trask關(guān)于深度學(xué)習(xí)的插圖。

這里我們關(guān)注的是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能之間的關(guān)系。人工智能不僅利用了機(jī)器學(xué)習(xí)的理論知識(shí)，還利用了許多其他學(xué)科的知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的一些理論也可以應(yīng)用于人工智能以外的領(lǐng)域。