深度学习十大学习方法—AI面试必备

导读：孔子曾经说过，“学如不及，犹恐失之。”因此 AI 工程师学习深度学习也要“温故而知新”。

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 深度学习是什么

深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。 总结下图，便很好的解释了人工智能、机器学习和深度学习三者之间的关系，随着计算机算法的不断改进，深度学习越来越受到人工智能领域的赞赏。

深度学习可以被定义为以下四个基本网络框架中具有大量参数和层数的神经网络：

• 无监督预训练网络（Unsupervised Pre-trained Networks）
• 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
• 循环神经网络（Recurrent Neural Networks）
• 递归神经网络（Recursive Neural Networks）