深度学习是什么？深度学习流程有什么步骤？

深度学习是一种学习方式，属于人工智能领域比较常见的学习方向。深度学习通过具体算法来控制机器人的操作。深度学习是什么？深度学习流程有什么？下面小编就来给大家详细介绍下吧。

一、深度学习是什么？

深度学习是机器学习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。

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。

二、深度学习流程有什么步骤？

第一步 选择软件

找到适合您的软件，从交互式应用程序、可定制框架或高性能库中进行选择。

第二步 选择GPU

您可以通过世界各地的台式机、笔记本电脑、服务器和超级计算机，以及由各大服务商提供的云服务使用适用于深度学习的 GPU。您可以选择由 GPU 提供技术支持的“即插即用式”深度学习解决方案，也可以创建自己的解决方案。

桌面开发

TITAN RTX- 为 PC 打造的强大显卡正在推动每个行业的突破。

Quadro® GV100- 适用于专业工作站深度神经网络训练的强大加速器。

数据中心解决方案

®DGX™ 系统- 全球第一款 AI 专用超级计算机产品组合。DGX 系统旨在为数据科学家提供在桌面、数据中心和云中探索 AI 所需的超强大工具。

Tesla® 解决方案- 世界领先的加速数据中心平台，提供可加速人工智能和高性能计算工作负载的强大功能。

嵌入式应用程序

Jetson TX2 开发者套件- 适用于视觉计算嵌入式应用程序的全功能开发平台。

DRIVE™ PX– 基于 Tegra X1 处理器的自动驾驶车载计算机。

GPU 加速云

使用GPU Cloud 平台或我们信任的合作伙伴从云端执行构建、训练和部署。

第三步 安装和运行

选择最适合您需求及学习方式的选项。

三、深度学习有什么模型？

深度信任网络模型

DBN可以解释为贝叶斯概率生成模型，由多层随机隐变量组成，上面的两层具有无向对称连接，下面的层得到来自上一层的自顶向下的有向连接，最底层单元的状态为可见输入数据向量。DBN由若2F结构单元堆栈组成，结构单元通常为RBM。堆栈中每个RBM单元的可视层神经元数量等于前一RBM单元的隐层神经元数量。根据深度学习机制，采用输入样例训练第一层RBM单元，并利用其输出训练第二层RBM模型，将RBM模型进行堆栈通过增加层来改善模型性能。

堆栈自编码网络模型

堆栈自编码网络的结构与DBN类似，由若干结构单元堆栈组成，不同之处在于其结构单元为自编码模型而不是RBM。自编码模型是一个两层的神经网络，第一层称为编码层，第二层称为解码层。

深度学习是什么？深度学习流程有什么步骤？上文小编给大家详细介绍了深度学习的具体流程及经典模型，大家可以实际操作下。