深度学习简介
深度学习(Deep Learning)
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
Deep learning本身算是machine learning的一个分支，简单可以理解为neural network的发展。大约二三十年前，neural network曾经是ML领域特别火热的一个方向，但是后来确慢慢淡出了，原因包括以下几个方面：
(1)比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；
(2)训练速度比较慢，在层次比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
所以中间有大约20多年的时间，神经网络被关注很少，这段时间基本上是SVM和boosting算法的天下。但是，一个痴心的老先生Hinton，他坚持了下来，并最终（和其它人一起Bengio、Yann.lecun等）提成了一个实际可行的deep learning框架。
Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。
二者的相同在于deep learning采用了神经网络相似的分层结构，系统由包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一个logistic regression模型；这种分层结构，是比较接近人类大脑的结构的。
深度学习(Deep Learning)的应用算法有：
深度信念网络(Deep Belief Machines)
深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks)
深度递归神经网络(Deep Recurrent Neural Networks)
分层时间记忆(Hierarchical Temporal Memory)
深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machine)
堆叠自动编码器(Stacked Boltzmann Machine)
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks)
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