2、深度学习基础入门：概念、类型与实现组件

深度学习基础入门：概念、类型与实现组件

1 深度学习概述

深度学习是从机器学习领域拓展而来的一个重要方向。在深入研究深度学习算法之前，我们需要先了解机器学习算法。机器学习主要有四种类型：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文将着重介绍监督学习和无监督学习。集成学习则是将多种机器学习算法结合起来，以解决各自的缺点，可作为深度学习的一种替代高级学习方法。

1.1 深度学习的定义

深度学习是一种通过多步学习来构建分类能力、回归模型或聚类能力的学习类型。与深度学习相对的是浅度学习，浅度学习是一种传统的机器学习类型，它直接从输入值计算输出值。在浅度学习中，每个训练示例都带有自己的输出标签，其过程是准备训练示例并优化参数，以最小化输入和输出之间的误差。

而深度学习在输入层和输出层之间存在一个或多个隐藏层，在输入层与隐藏层以及隐藏层之间进行无监督学习，在隐藏层与输出层之间进行监督学习。例如，多层感知机（MLP）可以计算隐藏值，可被视为一种深度学习算法。卷积神经网络（CNN）则是在 MLP 的基础上添加了卷积层和池化层。

在提出深度学习之前，还有代表性学习。在经典学习中，训练示例的表示是手动优化的，或者使用启发式方案通过单独的模块进行优化。代表性学习则是同时优化表示和参数，自动寻找基本特征以降低维度就是代表性学习的一个典型例子，它是提出深度学习的先决条件。

1.2 浅度学习

浅度学习包含四种机器学习类型，下面分别进行介绍：

1.2.1 监督学习

监督学习中，每个训练示例都带有自己的目标输出，有目标输出和计算输出两种。监督学习通过优化参数，使目标输出和计算输