深度算法是目前人工智能实现突破的关键
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2006年Hinton等人提出“深度学习”神经网络后，人工智能获得突破性进展。研究报告人工神经网络分为浅层学习与深度学习，浅层学习通常只有2-3层的节点，像BP算法、决策树、SVM、Boosting、最大熵方法都属于浅层学习，由于节点深度小只能表达简单函数，也只能完成一些先验的统计判断工作，而深度学习包含多层节点，通过构建多层的机器学习模型和海量训练数据来学习更有用的特征，能够构建复杂的人工智能模型，从而模拟人脑解决人工智能问题。
2006年以来，调查报告深度学习引起学术界和企业的研究热潮。目前，在几个主要领域，深度学习模型相比其他算法效果大幅提升。Google、百度、Facebook,IBM等公司都已将深度学习算法运用多个产品中。
2006年以来，调查报告深度学习引起学术界和企业的研究热潮。目前，在几个主要领域，深度学习模型相比其他算法效果大幅提升。Google、百度、Facebook,IBM等公司都已将深度学习算法运用多个产品中。
人工神经网络结构图
深度学习算法结构图
深度神经网络（CNNs、RNNs）往往不是独立使用，需要与不同算法或策略结合，如和搜索想结合。Alphago就是结合了增强型深度学习和蒙特卡洛树搜索的综合算法。
卷积神经网络（CNNs）
递归神经网络（RNN）
深度神经网络也在不断的发展和完善中，如卷积神经网络最初用来处理图像，递归神经网络用来处理语音。现在使用两者算法的结合在图像和语音处理中取得了更好的效果。
深度学习方法使语音识别错误率大幅降低
深度学习方法使手写识别错误率大幅降低
机器学习的目标是真正实现无监督学习，在朝这个目标发展的过程中，迁移学习和聚焦模型是最有前景的方向之一。
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