简介：本文的首席执行官注释将介绍 - 深度的相关内容是指人工智能中的人工智能。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
深度学习是一项算法革命，它带来了人工智能的快速发展和应用，解决了视频，图像，声音，语言和文本的处理，并在一定程度上达到人类身份或认知对象的水平。
专家说，当然，我们的人类没有能力为机器人提供所有问题，而且法官没有能力进行判断。目前，我们人类发现，我们只需将10,000部电影的对话提供给机器人。深入学习神经网络算法技术，强大的计算机计算能力和大量喂养数据使计算成为可能。
深度学习只是机器学习的子领域，这是受大脑结构和功能启发的人工神经网络的算法。深度学习只需要在非常大的神经网络上训练更多数据，并且需要更强大的计算机和计算能力。
如果我们建立一个更大的神经网络（更多隐藏的第10-100层，甚至更多）并培训以喂养越来越多的数据，那么深度学习的性能将继续改善。这通常与其他传统的机器学习算法和深层学习技术已经达到了新的高度。
我希望人工智能可以再次改变世界！
深度学习（DL，深度学习）是机器学习领域（ML，机器学习）的新研究方向，它被引入机器学习中，以使其更接近原始目标-AI，人工智能）。
深度学习是学习样本数据的固有定律和水平。这些学习过程中获得的信息非常有助于解释诸如文本，图像和声音等数据。它的最终目标是允许机器分析人类等学习能力，并可以识别诸如文本，图像和声音等数据。学习是一种复杂的机器学习算法。语音和图像识别的影响远远超过了以前的相关技术。
搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术以及其他相关领域的深入学习已取得了许多结果。深度学习使机器模仿人类活动，例如视听和思维，解决了许多复杂的模型识别问题，并在人工智能相关技术方面取得了巨大进展。
1.深度学习（DL）是指多层人工神经网络和训练IT。神经网络的层将使用大量矩阵编号作为输入，非线性激活方法的重量，然后生成另一种数据集作为输出。这就像生物神经脑的工作机理一样。通过适当数量的矩阵，多层组织链接在一起形成神经网络“大脑”，以进行准确而复杂的处理，就像人们识别物体标记图片一样。
2.深度学习是从机器学习中的人工神经网络开发的一个新领域。早期，所谓的“深度”是指一层的神经网络。但是，随着深度学习的迅速发展，它的内涵已经具有超过了传统的多层神经网络，甚至超出了机器学习的范围，并逐渐朝着人工智能的方向发展。
根据我的理解，人工智能的深入学习应该是多种多样的。
例如：面部识别，可以通过一个人的脸部图片和脸部的面部图片来放大，这是图像的图像放大的，就像十字架缝制以拿一个像素一样，空图像为0，有一张图片。
更复杂的使用提取方法，即筛选层，抓住特殊点，制作数据切片，并在每个数据上找到相同的和不同的数据。
所有切片（水平切割，垂直切割，对角线切割）均已完成并存储了数万件，以便任何人的面孔，数据，事物，事物和信息具有身份身份验证，逻辑关系建立，比较，判断，研究，研究。
经过长时间，处理所有大数据包，自然动作，声音，图形和其他处理过程的过程是人工智能深度学习。
人工智能也称为AI，它是计算机学科的分支。它主要用于模拟人类智力。由于智能的特征，它也被广泛使用。通用语音识别，图像识别，机器人技术，自然语言处理，智能搜索和专家系统。
机器学习是人工智能研究和使用的分支领域，其研究更加理论，目的是允许研究计算机具有学习知识的能力，以便机器学习可以得到结果并继续接近Target函数功能。理论上也有许多实用的机器学习，包括数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理，生物学特征识别，搜索引擎，医疗诊断，信用卡欺诈的检测，证券市场分析，DNA序列，DNA序列，语音和手写识别等
深度学习首先出现在人工神经网络的研究中。它具有多层次的感知是深度学习的结构。它将通过组合的基本特征形成更抽象的高级别表示或特征。如果严格来说，人工智能与机器学习无关，但是当人工智能需要解决问题时，将使用机器学习的方法，因此，机器学习也可以说是人工智能的实施。深度学习是机器学习的方向。它是神经网络算法的导数。它通常用于图像，语言等。
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