9、深度学习：算法、应用与工具

深度学习：算法、应用与工具

1. 深度学习算法概述

深度学习算法是一类机器学习技术，其信息处理通过分层结构进行，以理解数据中复杂度不断增加的表示和特征。它的存在有一定生物学依据，人类的语音理解和视觉系统都具有分层结构，深度学习网络正是以一种原始的方式模仿了人脑的这一特性。不过，虽然对大脑的理解有助于创建更好的人工神经网络，但最终可能会创造出完全不同的架构。

1.1 常见的深度学习算法

常见的深度学习算法包括：
- 多层感知机（Multi-Layer Perceptrons, MLP） ：具有多个隐藏层的神经网络，采用前馈传播方式，是早期深度学习网络的范例之一。
- 玻尔兹曼机（Boltzmann Machines, BM） ：一种具有明确定义能量函数的随机对称网络。
- 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBM） ：类似于伊辛模型，由可见层和隐藏层两层之间的对称连接组成，但神经元层内无连接，可堆叠形成深度信念网络（DBN）。
- 深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN） ：一种随机生成模型，顶层之间具有对称连接（无向），底层从上层的有向连接接收处理后的信息。
- 自编码器（Autoencoders） ：一类无监督学习算法，输出形状与输入相同，有助于网络更好地学习基本表示。
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Networ