深度学习通过模仿我们的大脑，能够对数据进行聚类并准确预测。
什么是深度学习？
深度学习的概念起源于人工神经网络，本质上是指一类对具有深层结构的神经网络进行有效训练的方法。这些神经网络模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类，并发现它们之间的相关性。虽然单层的神经网络也可以近似的预测，但是增加神经网络的层数可以提高它的抽象程度。因此神经网络的层数越多，它的预测就越准确。
深度学习推动了人工智能的发展，催生了许多自动化应用程序，无需人工干预即可执行任务。深度学习遍及生活的各个方面，例如虚拟助手、语音遥控器、信用卡诈骗检测以及自动驾驶。
深度学习与机器学习
如果说深度学习是机器学习的子集，那么他们有什么不同？深度学习和传统机器学习的区别在于它使用的数据类型和学习方法。
机器学习算法利用结构化的标注数据进行预测，并在向模型输入数据的过程中定义和生成特征。对于非结构化数据，它通常会经过一些预处理将其组织成结构化格式。
深度学习算法不涉及数据的预处理，可以直接提取和处理非结构化数据，如文本和图像，并自动提取特征。例如我们有一组不同动物的图片，我们需要按照“猫”、“狗”、“仓鼠”等进行分类，深度学习算法可以确定并动物最明显的特征，例如耳朵。然而在机器学习中，这种特征层次结构需要由专家手动建立。通过梯度下降和反向传播，深度学习算法可以调整参数并提高预测的准确度。
机器学习和深度学习模型有不同的学习类型，通常分为监督学习、非监督学习和强化学习。监督学习利用标注过的数据集进行分类和预测，需要人工正确标注输入数据。与监督学习相反，非监督学习不需要标注数据，而是检测数据中的模式，并通过显著特征对它们进行聚类。强化学习是并不是某一种特定的算法，而是一类算法的统称。强化学习强调软件如何在环境中采取行动以获得最大化的效益。
深度学习工作原理
深度学习神经网络通过数据输入、权重和偏置的组合来模仿我们的大脑，这些元素协同工作以准确识别和描述数据对象。
深度学习神经网络由多层组成，分别是输入层、隐藏层、输出层。其中输入层和输出层称为可见层。输入层是进行深度学习模型提取数据并处理的位置，输出层是进行最终预测的位置。
从输入层到输出层按顺序计算和储存神经网络中每层的结果，这种计算过程称为前向传播。
反向传播是指使用梯度下降等算法来预测误差，然后通过移动层数来调整函数的权重和偏置。简言之，反向传播根据微积分中的链式法则，按相反的顺序从输出层到输入层计算的过程。
深度学习神经网络的分类
- 卷积神经网络
卷积神经网络主要用于计算机视觉和图像分类应用。它可以检测图像的特征和模式，从而实现目标检测和识别。
- 循环神经网络
循环神经网络通常用于自然语言处理和语音识别应用，可以实现时间序列预测。在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，还可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构。
深度学习应用场景
随着深度学习获得突破性的进展，深度学习（卷积神经网络）在生活中应用的场景越来越常见。
公安执法
深度学习算法可以分析交易数据，从中识别出可能存在诈骗或犯罪的行为。语音识别、计算机视觉和其他深度学习程序可以从图像、录音、视频记录中提取证据以提高调查分析的效力。因此深度学习能够帮助公安部门有效的打击犯罪，提高公安机关工作效率。
金融服务
金融机构经常使用算法进行预测分析来推动股票交易。此外还利用算法评估贷款审批的风险，检测欺诈行为，保护客户的信贷安全。
客户服务
许多公司将深度学习技术纳入到客户服务流程。聊天机器人是一种简单的人工智能形式。传统的聊天机器人应用自然语言处理技术，常见于自动呼叫服务。然而智能化聊天机器人能够通过学习面对复杂的语言环境和需求，处理更加细微的问题。
深度学习面临的挑战
- 深度学习需要大量数据。如果无法提供数据，将会影响模型的准确性。
- 经过训练的深度学习模型无法处理多个任务。他们可以提供有效和准确的解决方案，但仅限于一个特定问题。即使解决类似的问题也需要重新训练系统。
- 任何需要推理的应用程序，例如编程或应用科学方法，需要长期规划的数据操作完全超出了当前深度学习技术的能力范围。
结论
深度学习是人工智能发展的主要驱动力。目前，深度学习主要是在弱人工智能的发展中起到重要作用，尤其是特定行业的应用，如图像语音识别、自动驾驶和机器翻译。但是，要支撑和实现与人脑类似的强人工智能，还需要人类进一步的努力，不断突破认知和能力和认知范围。