1樓：老男孩教育
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示差鏈屬性類別或特徵，以發現資料的分散式特徵表示。
晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其如帆高冷的背後，卻有深遠的應用場景和未來。
深度學習是實現機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網虛橡孫絡，它模仿人腦的機制來解釋資料。比如其按特定的物理距離連線；而深度學習使用獨立的層、連線，還有資料傳播方向，比如最近大火的卷積神經網路是第乙個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能，讓機器認知過程逐層進行，逐步抽象，從而大幅度提公升識別的準確性和效率。
常見的框架有：cntk、caffe2、keras、lasagne、paddlepaddle、pytorch、tensorflow、theano等。
初學深度學習選擇哪個框架
2樓：czm信念
大部分深度學習框架都包含以下五個核心元件：
1. 張量（tensor）
2. 基於張量的各種操作。
3. 計算圖（computation graph）4. 自動微分（automatic differentiation）工具。
5. blas、cublas、cudnn等拓展包。
人工智慧方向需要學習python還是深度學習呢？
3樓：燈光照亮暖
有一定的事實證明，python語言更適合初學者，大致分為五個階段的學習。python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程式語言入門困難的語法屏障，初學者在學習python的同時，還能夠鍛鍊自己的邏輯思維，同時python也是入門人工智慧的首選語言。
學習程式設計並非那麼容易，有的人可能看完了python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合專案才是學好一門程式語言的關鍵。可以選擇報班入門，一般在2w左右，根據自己的實際需要實地瞭解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。
4樓：網際網絡之王
最後肯定是深度學習了，python只是基礎，也可以先學。
5樓：網友
都要學習。
python是科學計算語言，也是人工智慧框架裡面最常用語言，其他語言的深度學習框架很少，現在主流的深度學習框架 比如 tensorflow，pytorch ，keras, mxnet都是python的， 你要搞深度學習就得學號python，當然python只是基礎，更重要是學到裡面的模型，這個難度不小的。
祝你好運。
python深度學習該怎麼學
6樓：會捉魚的鶯
python語言已經逐漸成為web 開發、遊戲指令碼、計算機視覺、物聯網管理和機械人開發的主流語言之一，隨著。
python使用者可以預期的增長，它還有機會在多個領域裡登頂。python語言將成為廣大程式設計愛好者的首選語言，學習熱度只會有增無減，現在正是學習python語言的絕佳時機。
如果真心想學python，最好先實地看一下，可以先試聽下再決定，根據自己的需要來選擇適合自己的會比較好。
7樓：兄弟連教育
參加python精英（高階）培訓班。
深度學習框架 應該學幾個嗎
8樓：泥涵亮
比如神經網路caffe基於c++做的，主要的還是深度學習的原理要好好學習，會用，機器學習的一些知識，裡面**都是現成的，看得懂就行了，bp演算法。
python深度學習的學習方法或者入門書籍有什麼
9樓：匿名使用者
深度學習bai是機器學習的du乙個比較火的topic，而機器學習zhi準確來說是電腦科學dao的乙個回方向，是計算機科答學和統計學的。
交叉學科。而python是一門計算機程式語言。所以理論上python可以實現任何的演算法，包括深度學習的演算法。
而深度學習的演算法也可以由任何一種計算機語言實現。所以題主問的這個問題本身就有問題。
學好深度學習，python得達到什麼程度
會基本矩陣運算 numpy 裝好keras 就可以開始使用深度學習了。就在上個專星期，我從裝完keras到做完一屬個kaggle上的貓狗 的資料分類，達到90 的準確度。照著網上的攻略，用vgg16分類貓狗的那個 只用了三天時間，程式設計時間不到二十小時。在此之前我對深度學習一竅不通，甚至不知道什麼...
深度學習和機器學習的區別是什麼，AI，機器學習和深度學習之間的區別是什麼
兩者不是同一個level上的，深度學習是機器學習的一種。最近火的發紫的深度學習實際上指的的深度神經網路學習，普通神經網路由於訓練代價較高，一般只有3 4層，而深度神經網路由於採用了特殊的訓練方法加上一些小trick，可以達到8 10層。深度神經網路能夠捕捉到資料中的深層聯絡，從而能夠得到更精準的模型...
什麼是深度學習啊？一直在看到優就業的深度學習
深度學習簡單來說就是一種技術，目的在於實現人工智慧。機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助 半自動 而深度學習使該過程完全自動化 深度學習的概念源於人工神經網路的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構，通過組合低層特徵形成更加抽...