深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络对数据进行建模和学习，从而使计算机能够自动从数据中提取特征并进行预测。深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破，特别是在大数据和强大计算能力的支持下，深度学习已成为解决复杂问题的主要技术。
machine learning : 机器学习；
deep learning : 深度学习；
image processing : 图像处理；
natural language processing : 自然语言处理
在机器学习中，经常需要对模型进行正则化，以降低模型对数据的过拟合程度，那么究竟如何理解正则化的影响？本文尝试从可视化的角度来解释其影响。
TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，作者是毕业于UC Berkeley的贾扬清。Torch已有十多年，是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架，具有简单和快速的脚本语言LuaJIT和底层C/CUDA实现, Facebook开源了Torch深度学习库包...
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）在当下的火热程度我就不多说了，同时又有很多人想入门进入这个领域，尤其是深度学习这个细分领域。本文将带你了解入行深度学习前需要做的一些准备。同时，你也会了解到深度学习的学习路径。
基本原则：
1）数据标注前的标签体系设定要合理
2）用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡
3）标注过程要审核
深度信念网络（Deep Belief Nets），是一种概率生成模型，能够建立输入数据和输出类别的联合概率分布。深度信念网络通过采用逐层训练的方式，解决了深层次神经网络的优化问题，通过逐层训练为整个网络赋予了较好的初始权值，使得网络只要经过微调就可以达到最优解。
深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的激活函数，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的激活，继续往下传递，如此循环往复，直到输出层。正是由于这些非线性函数的反复叠加，才使得神经网络有足够的能力来抓取复杂的模式，在各个领域取得不俗的表现。
为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。而我们知道在全连接的神经网络中，参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关。那么参数初始化应该满两个条件......
在本文中，我将分享有关深度学习的25个问题，希望能够帮助你为面试做好准备。
卷积神经网络（CNN） 具有局部互联、权值共享、下采样（池化）和使用多个卷积层的特点。使用多个卷积层 能够提取更深层次的特征，组合特征实现从低级到高级、局部到整体的特征提取。