学习目标
- 目标
- 知道深度学习与机器学习的区别
- 了解神经网络的结构组成
- 知道深度学习效果特点
- 应用
- 无
1.1.1 区别
1.1.1.1 特征提取方面
机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识
深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型，不需要人工设计特征提取环节。
深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分。因此，减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言领域
1.1.2 深度学习应用场景
- 图像识别
- 物体识别
- 场景识别
- 车型识别
- 人脸检测跟踪
- 人脸关键点定位
- 人脸身份认证
- 自然语言处理技术
- 机器翻译
- 文本识别
- 聊天对话
- 语音技术
- 语音识别
1.1.3 深度学习代表算法-神经网络
1.1.3.1 神经网络
人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。
其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入。
- 神经网络的特点
- 每个连接都有个权值，同一层神经元之间没有连接
- 神经元当中会含有激活函数
- 最后的输出结果对应的层也称之为全连接层
神经网络是深度学习的重要算法，用途在图像（如图像的分类、检测）和自然语言处理（如文本分类、聊天等）
那么为什么设计这样的结构呢？首先从一个最基础的结构说起，神经元。以前也称之为感知机。神经元就是要模拟人的神经元结构。
一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接，从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。
1.1.3.2 神经网络理解案例
我们以票房预测的例子说明
输入影响票房的N个因素，这里举例四个因素，结果输出一个Y预测票房结果
1.1.4 为什么深度学习现在效果非常好
过去十多年，得益于数字社会的发展，积累了大量的数据。以前的一些算法到达了瓶颈期，它们无法适用于大量的数据。"大规模"一直推动深度学习的发展进步。不仅仅是数据量的大，算法模型规模越来越大等。
- 数据
- 计算
- 训练网络需要GPU、TPU
- 算法
- 一些创新，如ReLU激活函数
