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深度学习是人工智能畛域的一个重要分支，它是机器学习的一个子集，专一于构建和训练神经网络。深度学习算法试图模仿人脑的工作原理，从大量原始数据中学习简单的特色和模式。这种学习办法使得机器可能在许多工作中实现类人的性能，如图像识别、自然语言解决、语音辨认等。
深度学习的外围是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）。这些网络由许多层组成，每一层都蕴含许多神经元。神经元之间通过权重相互连接，这些权重在训练过程中不断更新以优化网络的性能。深度学习的“深度”一词来源于这些网络的层数。深度神经网络能够主动从数据中学习特色示意，无需手动设计特征提取器。
深度学习的倒退得益于以下几个关键因素：
- 大量数据：深度学习须要大量的训练数据来学习模式和特色。随着互联网的遍及，咱们能够轻易地获取大量的图像、文本、声音等数据，为深度学习的倒退提供了燃料。
- 计算能力：深度学习须要大量的计算资源来训练简单的神经网络。过来十年，图形处理器（Graphics Processing Units，GPUs）和定制硬件（如谷歌的 Tensor Processing Units，TPUs）的呈现，使得深度学习算法能在正当的工夫内实现训练。
- 算法翻新：在过来的几十年里，钻研人员提出了许多新鲜的神经网络架构和训练技巧，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）。这些翻新使得深度学习在许多工作上获得了显著的性能晋升。
以下是几个深度学习在理论利用中的例子：
- 计算机视觉
计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，涵盖了图像识别、指标检测和跟踪等多个子畛域。例如，深度学习在图像识别工作中的体现曾经超过了人类的程度，谷歌的 Inception 模型和 Facebook 的 ResNet 模型都在 ImageNet 数据集上获得了优于人类的性能。此外，深度学习还广泛应用于主动驾驶汽车的环境感知、无人机的自主导航等畛域。在这些利用中，计算机视觉技术能够实时检测和剖析图像数据，帮忙机器更好地了解周围环境。
- 语音辨认
深度学习在语音辨认畛域也获得了显著的停顿。通过深度学习模型，计算机能够自动识别和转录人类的语音，从而实现语音助手、主动字幕生成等利用。例如，苹果的 Siri、谷歌助手和亚马逊的 Alexa 等智能语音助手都采纳了深度学习技术，以进步语音辨认的准确性和自然语言了解的能力。
- 自然语言解决
自然语言解决（NLP）是人工智能畛域的另一个重要利用，波及对人类语言的了解和生成。深度学习在 NLP 畛域的利用包含机器翻译、文本摘要、情感剖析等。例如，谷歌翻译采纳了深度学习模型，可能在 133 种语言之间进行高质量的翻译。同样，OpenAI 的 GPT- 3 模型也展现了在问答、摘要、写作等工作上的杰出体现。这些利用不仅能够帮忙人们更好地交换和了解信息，还能够进步生产力和发明新的商业机会。
