2、深度学习入门指南：概念、历史与应用

深度学习入门指南：概念、历史与应用

1. 深度学习概述

深度学习（DL）是一个快速发展的领域，在传统上只有人类才能出色完成的任务中展现出了惊人的成果。这些任务包括图像分类、生成图像的自然语言描述、自然语言翻译、语音转文本和文本转语音转换等。

学习目标

通过学习，你将了解感知机和其他人工神经元，它们是引发深度学习革命的深度神经网络的基本构建块。你还会学习全连接前馈网络和卷积网络，并将这些网络应用于解决实际问题，例如根据大量变量预测房价或识别图像所属的类别。

主要学习内容

• 感知机与人工神经元 ：了解神经网络的核心组成部分。
• 全连接前馈网络和卷积网络 ：掌握不同类型的神经网络架构。
• 自然语言处理 ：学习如何使用编码表示自然语言中的单词，并结合循环神经网络创建基于神经网络的自然语言翻译器。
• 图像描述网络 ：学会构建结合图像和语言处理的网络，自动生成图像的自然语言描述。

2. 深度学习的定义

虽然没有一个精确的定义，但可以认为深度学习是一类机器学习算法，它使用多层计算单元，每层学习输入数据的自身表示，这些表示以分层的方式由后续层组合。

深度学习与生物神经元

深度学习的核心是深度神经网络（DNN），它的命名受到生物神经元的启发。不过，关于深度学习技术与大脑活动的相似程度存在争议。一些人认为使用“神经网络”这个术