深度学习和人工智能之间是什么样的关系

一、深度学习和人工智能之间是什么样的关系

深度学习是人工智能研究的一个领域，一个方向。现在一些前沿的高端的人工智能都是有深度学习来支撑的，可以说，深度学习是让人工智能的智能度不断上升的一个技术。

二、神经网络（深度学习）的几个基础概念

从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。

三、初学深度学习选择哪个框架

大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件：

1. 张量（Tensor）

2. 基于张量的各种操作

3. 计算图（Computation Graph）

4. 自动微分（Automatic Differentiation）工具

5. BLAS、cuBLAS、cuDNN等拓展包

四、如何让深度学习突破数据瓶颈

数据分析瓶颈，你可以看些资料，比如，这些书

1、舍恩伯格的《大数据时代》；

2、巴拉巴西的《爆发》；

3、涂子沛的《大数据》

或者加一些QQ群，和高手交流交流。

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