深度学习简单概述

概述

理论上来说，参数越多的模型复杂度越高、容量越大，这意味着它能完成更复杂的学习任务。但复杂模型的训练效率低，易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性，训练数据的大幅增加可以降低过拟合风险。因此，以深度学习（Deep Learning，DL）为代表的复杂模型迎来关注。
深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：
（1）基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络（CNN）
（2）基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码（Auto encoder）以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类（Sparse Coding）
（3）以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络（DBN）
  通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation learning）。
  以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（feature engineering）。众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。

常用的深度学习算法

常见的深度学习算法主要包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和生成对抗神经网络（Generative Adversarial Network，GAN）等。这些算法是深度学习的基础算法，在各种深度学习相关系统中均有不同程度的应用。

卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是第