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介绍深度学习相关内容，基于CNN介绍CNN结构，优化器，激活函数，损失函数

机器学习研究计算机系统如何利用经验（通常是数据）来提高特定任务的性能。它结合了统计学、数据挖掘和优化的思想。通常，它是被用作实现人工智能解决方案的一种手段。表示学习作为机器学习的一类，其研究的重点是如何自动找到合适的数据表示方式。深度学习是通过学习多层次的转换来进行的多层次的表示学习。深度学习不仅取代了传统机器学习的浅层模型，而且取代了劳动密集型的特征工程。最近在深度学习方面取得的许多进展，大都是由廉价传感器和互联网规模应用所产生的大量数据，以及（通过GPU）算力的突破来触发的。

时至今日，人们常用的计算机程序几乎都是软件开发人员从零编写的。比如，现在开发人员要编写一个程序来管理网上商城。经过思考，开发人员可能提出如下一个解决方案： 首先，用户通过Web浏览器（或移动应用程序）与应用程序进行交互；紧接着，应用程序与数据库引擎进行交互，以保存交易历史记录并跟踪每个用户的动态；其中，这个应用程序的核心——“业务逻辑”，详细说明了应用程序在各种情况下进行的操作。为了完善业务逻辑，开发人员必须细致地考虑应用程序所有可能遇到的边界情况，并为这些边界情况设计合适的规则。

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