深度学习算法是什么？
深度学习算法是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：(1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点。(2)明确了特征学习的重要性。
也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。
人工智能学习中的深度学习是什么意思？
深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。
深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
如何正确理解深度学习的概念
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现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。
那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？深度学习是什么深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。
在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。
而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
深度学习的“深度”体现在哪里论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。
而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的LogisticRegression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。
正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？
深度学习的学名又叫深层神经网络（DeepNeuralNetworks），是从很久以前的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）模型发展而来。
这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。
深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）
深度学习与神经网络有什么区别
找深度学习和神经网络的不同点，其实主要的就是：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。
另外，深度学习作为机器学习的领域中一个新的研究方向，在被引进机器学习后，让机器学习可以更加的接近最初的目标，也就是人工智能。
深度学习主要就是对样本数据的内在规律还有表示层次的学习，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。
深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。而神经网络则是可以分为两种，一种是生物神经网络，而另一种则是人工神经网络。
生物神经网络就是生物的大脑神经元、主要是由细胞以及触点组成的，主要的作用就是让生物产生意识，或者是帮助生物实现思考还有行动的目的。神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。
人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。
神经网络算法是什么?
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Introduction--------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。
很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。
“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。
一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。
在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。
Theneuron--------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。
基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。
Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。
然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。
最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。
每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。
然后，神经元会计算出权重合计值（netvalue），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。
相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。
Learning--------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？
世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation,deltarule及Kohonen训练模式。
由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别-监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。
然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及deltarule。
非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。
Architecture--------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。
因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmannmachines）！
而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。
这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。
对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。
TheFunctionofANNs--------------------------------------------------------------------------------神经网络被设计为与图案一起工作-它们可以被分为分类式或联想式。
分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。
更多实际用途可以看ApplicationsintheMilitary中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。
例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。
TheUpsandDownsofNeuralNetworks--------------------------------------------------------------------------------神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。
它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。
神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在...是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。
神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。
神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足-有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。
因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。
NN神经网络，NeuralNetworkANNs人工神经网络，ArtificialNeuralNetworksneurons神经元synapses神经键self-organizingnetworks自我调整网络networksmodellingthermodynamicproperties热动态性网络模型++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。
这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。
这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。
简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。
深度学习和神经网络的区别是什么
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这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度神经网络具体的工作流程是什么样的？
第一，深度神经网络不是黑盒，个人电脑开机直到神经网络运行在内存中的每一比特的变化都是可以很细微的观察的。没有任何神秘力量，没有超出科学解释的现象发生。
第二，深度神经网络的工作方式是基于传统的电脑架构之上的，就是数据+算法。但人们确实从中窥探到了一种全新的电子大脑方式。所以目前有研究提炼一些常用神经网络算法加速硬件。微软等巨头则在开发量子计算。
第三，深度神经网络是一个很初级的特征自动提取器。说初级因为简单粗暴。以前为了节约算力特征关键模型都是人工亲自设定。而现在这部分工作随着算力的提高可以自动化。
所以从某种意义上来说深度神经网络也是一种自动编程机，但和人们相比，一点点小小的自动化都需要很多很多的计算力支持，这一点也不重要，重要的是，它能工作(手动英文)。那么深度神经网络究竟是什么呢？
它是一个能迭代更新自己的特征提取算法。现在这个算法可是像全自动高级工厂，数据往里一丢，不得了！整个工厂里面所有机器都动了起来。没见过的小伙伴当场就被吓呆瓜了，用流行的话说叫懵住。
几千只机械手把数据搬来搬去，拿出魔方一样的盒子装来装去又倒出来。整个场面就叫一个震撼。算法运行规模也更大了。