深度学习综述

摘要: 人工智能的核心课题之一是神经网络与深度学习，它们模仿人脑的工作原理，通过多层次的神经元连接来从数据中挖掘有价值的知识和规律。神经网络的研究始于上世纪四十年代，经过几次起伏和革新，目前已经涵盖了多个种类和领域，如卷积神经网络、循环神经网络、语音识别、计算机视觉和自然语言处理等。深度学习是指利用多层神经网络来处理复杂的非线性问题，它依赖于海量的数据和计算资源，以及高效的训练和优化技术。深度学习在近几年取得了令人惊叹的进展，但也存在着一些难题和挑战，如模型解释性、泛化能力、安全性和可靠性等。深度学习仍是一个充满活力和前景的研究领域，有望为人类的智能和生活开辟更多的机会和可能。本文将从神经网络到深度学习来简要介绍一下部分类型的神经网络结构以及部分深度学习的模型结构。