什麼是深度學習?
Context:深度學習是基於代表性學習的人工神經網路的更廣泛機器學習方法的一部分. 學習可以是監督,半監督或無監督的.  諸如深度神經網路,深度信念網路,深度強化學習,反覆神經網路,卷積神經網路和變壓器等深度學習架構已應用於包括計算機視覺,語音識別,自然語言處理,機器翻譯,生物資訊學,藥物設計,醫學影象分析,氣候科學,材料檢查和棋盤遊戲程式在內的領域,它們已經產生了與人類專家效能相似的結果,在某些情況下甚至超過了人類專家的效能.  人工神經網路 (ANN) 靈感來自生物系統中的資訊處理和分散式通訊節點. 它們與生物大腦有很多不同. 具體而言,人工神經網路往往是靜態和象徵性的,而大多數生物體的生物大腦是動態 (塑料) 和模擬的.  深度學習中的形容詞"深度"是指網路中使用多個層. 早期的工作表明,線性感知子不能成為通用分類器,但具有非多項式啟用函式的網路可以. 深度學習是一種現代的變化,涉及到無限數量的有界大小的層,允許實際應用和優化實施,同時在溫和條件下保持理論的普遍性. 在深度學習中,層級也允許異質,並從生物學上知情的連線主義模型中偏離,以提高效率,可訓練性和可理解性.
深度學習是基於代表性學習的人工神經網路的更廣泛機器學習方法的一部分.