深度学习的研究
深度学习技术的研究及应用
深度学习技术的研究及应用深度学习技术，顾名思义是指一种可以深入挖掘数据内在规律的学习方法。
它是机器学习的一个分支，也是人工智能的核心技术之一。
深度学习技术的发展得益于大量的数据和计算资源，并且在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域得到了广泛应用。
深度学习技术的发展历程可以追溯到上世纪60年代，当时的神经网络模型就被广泛使用，但由于计算能力和数据量的限制，神经网络模型的表现不尽人意。
而在上世纪90年代，卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的提出，为深度学习的发展开创了新局面。
后来随着大数据和计算资源的快速发展，深度学习技术的应用领域也得到了进一步扩展。
深度学习技术的主要特点是“端到端学习”，即通过对输入和输出的直接关联进行学习，从而自动提取特征并进行分类或回归等任务。
这使得深度学习技术相对于传统的机器学习方法更具优势，例如可以自适应地学习复杂的非线性模型，实现更高的准确率和更强的泛化性能。
在深度学习技术的应用领域中，图像识别一直是一个热门话题。
深度卷积神经网络（CNN）模型，可以有效地实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。
例如，利用CNN模型可实现车牌识别、人脸识别、手写数字识别等。
此外，深度学习技术的应用还延伸到自然语言处理领域，例如利用循环神经网络（RNN）模型实现文本分类、情感分析、机器翻译等。
深度学习技术在语音识别领域也得到了广泛应用。
例如，利用深度神经网络（DNN）模型可以实现语音识别、语音合成、语音转换等任务，其准确度甚至超过人类的听觉能力。
此外，深度学习技术还可以应用在推荐系统中。
例如基于深度学习的推荐系统模型可通过挖掘用户隐含的兴趣特征实现更准确的推荐结果。
总之，深度学习技术的应用涉及的领域非常广泛，其优势也逐渐被人们所认知。
但是，深度学习技术仍然存在一些问题。
例如，模型的复杂性会导致过拟合和计算开销，同时基于大量的数据进行训练，可能会产生一些隐私和安全风险。
因此，未来的研究方向是进一步缩小模型规模、提高模型泛化能力、加强隐私保护等。
深度学习技术的研究调研报告
深度学习技术的研究调研报告1. 引言深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来受到了广泛的关注和应用。
本调研报告旨在对深度学习技术的发展现状进行综合性调研，以期对其应用前景和未来发展方向进行深入探讨。
2. 深度学习技术概述2.1 深度学习的定义和原理深度学习是一种通过模拟人脑神经网络结构进行模式识别和特征提取的机器学习技术。
其核心原理是通过多层的神经网络结构实现复杂模式的学习和表示，通过反向传播算法进行参数的优化和调整。
2.2 深度学习的应用领域深度学习技术在诸多领域都有广泛的应用。
其中，计算机视觉、语音识别、自然语言处理和推荐系统等是深度学习技术的典型应用领域。
深度学习在图像识别、语音合成、机器翻译和推荐算法等方面取得了显著的成果。
3. 深度学习技术的研究现状3.1 研究机构和团队近年来，全球范围内涌现了一大批深度学习技术的研究机构和团队。
其中，以国际著名的科技公司和知名高校为主导，如Google的Google Brain团队、Facebook的FAIR团队、斯坦福大学的深度学习实验室等。
3.2 最新研究进展和突破深度学习技术的研究呈现出持续快速的发展趋势。
在计算机视觉领域，目标检测、图像分类和图像分割等方面取得了很大突破；在自然语言处理领域，机器翻译、情感分析和文本生成等方面取得了重要进展；在语音识别领域，声学建模和语言模型等方面也取得了令人瞩目的成果。
4. 深度学习技术的应用前景深度学习技术的广泛应用给许多领域带来了革命性的变革。
随着计算能力的提升和数据规模的增大，深度学习技术在人工智能领域的应用前景十分广阔。
未来，深度学习技术将在智能交通、智能医疗、金融风控等更多领域发挥重要作用。
5. 总结深度学习技术作为机器学习领域的重要研究方向，近年来取得了快速发展和重要突破。
广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域，为这些领域的进一步发展带来了新的机遇和挑战。
未来，深度学习技术仍有巨大潜力，将持续推动人工智能的发展。
深度学习实践研究开题报告
深度学习实践研究开题报告深度学习实践研究开题报告一、研究背景与意义深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了巨大的发展。
它通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现了对大规模数据的高效处理和智能分析。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，被广泛应用于各个行业。
本研究旨在探索深度学习在实践中的应用，以解决实际问题，提高工作效率和准确性。
通过对深度学习算法的研究和实践，期望能够挖掘出更多的应用场景，并为相关领域的发展做出贡献。
二、研究目标本研究的主要目标是通过深度学习算法的实践应用，解决特定领域的实际问题。
具体目标包括：1. 构建适用于特定领域的深度学习模型：根据特定领域的数据特点和需求，设计并构建适用于该领域的深度学习模型。
2. 提高模型的准确性和鲁棒性：通过对深度学习算法的优化和改进，提高模型在面对复杂数据和噪声时的准确性和鲁棒性。
3. 探索深度学习的新应用场景：通过实践研究，探索深度学习在其他领域的应用潜力，为相关领域的发展提供新的思路和方法。
三、研究内容与方法1. 数据收集与预处理：收集与特定领域相关的大规模数据，并进行数据预处理，包括数据清洗、特征提取等。
2. 深度学习模型的构建：根据特定领域的需求和数据特点，选择适当的深度学习算法，并进行模型的构建和训练。
3. 模型优化与改进：通过对深度学习算法的优化和改进，提高模型的准确性和鲁棒性。
4. 应用场景探索：基于深度学习模型的实践应用，探索深度学习在其他领域的应用场景，并提出相应的改进和优化方案。
5. 实验与评估：通过实验验证和评估模型的性能和效果，并与现有方法进行对比分析。
四、研究预期成果1. 构建适用于特定领域的深度学习模型：通过对特定领域数据的分析和建模，构建适用于该领域的深度学习模型。
2. 提高模型的准确性和鲁棒性：通过对深度学习算法的优化和改进，提高模型在面对复杂数据和噪声时的准确性和鲁棒性。
3. 探索深度学习的新应用场景：通过实践研究，探索深度学习在其他领域的应用潜力，为相关领域的发展提供新的思路和方法。
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果一、概述：二、主题分类：计算机视觉：该主题主要关注图像识别、目标检测、图像生成等任务。
研究者利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、人脸识别、物体检测等任务上取得了显著成果。
自然语言处理：自然语言处理是深度学习的另一重要应用领域。
研究者使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器（Transformer）等模型进行文本生成、情感分析、机器翻译等任务，推动了自然语言处理技术的发展。
语音识别与生成：深度学习在语音识别和语音合成方面也有广泛应用。
研究者利用深度学习模型进行语音特征提取、语音识别和语音合成，提高了语音技术的准确性和自然度。
游戏与人工智能：深度学习在游戏领域的应用也日益增多。
研究者利用深度学习模型进行游戏策略学习、游戏内容生成等任务，提高了游戏的智能性和趣味性。
医疗与健康：深度学习在医疗领域的应用也备受关注。
研究者利用深度学习模型进行疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等任务，为医疗健康领域的发展提供了有力支持。
这些主题分类展示了深度学习在不同领域和应用场景中的广泛应用和巨大潜力。
通过对这些主题的深入研究和分析，我们可以更好地理解深度学习的发展趋势和应用前景。
1. 计算机视觉在计算机视觉领域，深度学习技术的应用已经取得了显著的突破。
近年来，卷积神经网络（CNN）成为了该领域的主导模型，特别是在图像分类、目标检测、图像分割等方面。
AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等模型的出现，不断刷新了图像分类任务上的准确率记录。
主题：计算机视觉的核心任务是让机器能够像人一样“看懂”图像和视频，从而进行自动分析和理解。
深度学习通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出复杂的网络结构，实现对图像的高效特征提取和分类。
情境：计算机视觉的应用场景非常广泛，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、安全监控等。
在这些场景中，深度学习模型需要处理的数据集往往规模庞大，且存在噪声、模糊等问题，因此模型的鲁棒性和泛化能力成为研究重点。
深度学习教学实践研究(3篇)
第1篇摘要：随着信息技术的飞速发展，深度学习作为一种先进的人工智能技术，逐渐成为教育领域的研究热点。
本文从深度学习的概念入手，探讨了深度学习在教育教学中的应用现状，分析了深度学习教学实践的优势与挑战，并提出了相应的教学策略，以期为我国深度学习教学的实践研究提供参考。
一、引言深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络结构，实现自动从大量数据中提取特征，进而完成复杂任务。
近年来，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
在教育领域，深度学习也开始被应用于智能教学、个性化学习等方面。
本文旨在探讨深度学习教学实践的研究现状，分析其优势与挑战，并提出相应的教学策略。
二、深度学习教学实践的优势1. 提高学习效率深度学习能够自动从大量数据中提取特征，帮助学习者快速掌握知识。
与传统教学方法相比，深度学习能够为学生提供更加丰富的学习资源，提高学习效率。
2. 个性化学习深度学习可以根据学生的学习特点，为学生提供个性化的学习方案。
通过分析学生的学习数据，深度学习系统能够为学生推荐适合的学习内容，实现个性化学习。
3. 增强教学互动深度学习技术可以为学生提供丰富的学习体验，如虚拟现实、增强现实等。
这些技术能够增强教学互动，提高学生的学习兴趣。
4. 智能教学助手深度学习技术可以为学生提供智能教学助手，如智能问答、自动批改作业等。
这些助手能够减轻教师的工作负担，提高教学效果。
三、深度学习教学实践的挑战1. 技术门槛高深度学习技术需要较高的编程和算法知识，对教师和学生来说，掌握这些技术具有一定的难度。
2. 数据质量与数量深度学习需要大量高质量的数据进行训练。
在实际教学中，获取这些数据可能存在困难。
3. 教学模式变革深度学习教学实践要求教师转变教学模式，从传统的知识传授者转变为引导学生自主学习的引导者。
4. 伦理问题深度学习技术在教育领域的应用可能引发伦理问题，如数据隐私、算法偏见等。
四、深度学习教学实践策略1. 加强师资培训学校应加强师资培训，提高教师对深度学习技术的掌握程度，使其能够熟练运用深度学习技术进行教学。
以问题引领促进学生深度学习的实践研究
以问题引领促进学生深度学习的实践研究近年来，以问题引领促进学生深度学习的实践研究以其高效性和实用性越来越受到重视。
问题引领的学习法是通过引导学生的联想、探索学习材料、思考和讨论，以潜移默化的方式对学生进行培训、实践，强化学习过程，提高学生在学习和实践中的重要思想和技能。
针对学生深度学习，下面我们将针对以问题引领促进学生深度学习的实践研究进行详细阐述。
首先，在以问题引领促进学生深度学习的实践研究中，第一步一般是挑选合适的问题以促进学生深度学习。
选择的问题要能够激发学生的学习兴趣，让他们能够更好的理解学习内容，并主动探索相关内容，不至于让学生被原有知识所局限。
同时，问题要适度，太难的问题会让学生过于沮丧，太简单则浪费学习时间，要适度提出问题以促进学生的深度学习。
其次，在以问题引领促进学生深度学习的实践研究中，要在学习的过程中指导学生，让学生能够获得深度的学习。
一方面，教师要做好学前准备，给学生提供充分的学习资料，让学生拿到资料后有方向的去学习，避免误解或追究；另一方面，教师在进行教学时要提出挑战，不能简单的对学生摆出考题，而是要针对每一个问题，推动学生去探索和实践，让学生能够通过这一过程认识、理解、总结学习内容，真正体会到深度学习的过程。
再次，在以问题引领促进学生深度学习的实践研究中，探索的过程不仅表现出来，要真正的体现探索的成果。
一方面，在探索的过程中，学生们要积极思考，积累实践经验；另一方面，教师要通过心理测试和行为观察，帮助学生以客观的方式全面发挥学习过程中的潜力，以有效的方式收集探索的成果，记录学生在探索过程中所遇到的困难，并对其进行总结整理，以找出症结所在。
最后，在以问题引领促进学生深度学习的实践研究中，我们还需要注意促进学生的参与度。
要评估学生在学习中的表现，激发学生的个性，给学习注入活力，积极参与活动。
另外，重视及时反馈，根据学生的反馈，调整教学，让学生更好的看到自己在学习过程中的成长，有效调动学生的积极性。
深度学习技术的研究调研报告
深度学习技术的研究调研报告随着信息技术的飞速发展，深度学习技术已经成为了当今科技领域的热门话题。
它在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了显著的成果，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
本文将对深度学习技术进行深入的研究和探讨。
一、深度学习技术的概念和原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术。
它通过构建多层的神经网络模型，自动从大量的数据中学习特征和模式。
与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更强的表示能力和泛化能力。
深度学习的核心原理是通过反向传播算法来优化网络的参数，使得网络的输出与期望的输出尽可能接近。
在训练过程中，数据被输入到网络中，网络根据当前的参数计算输出，并与真实的标签进行比较，然后通过反向传播算法调整参数，以提高网络的性能。
二、深度学习技术的发展历程深度学习技术的发展可以追溯到上世纪 50 年代，当时就已经有了关于神经网络的研究。
然而，由于计算能力的限制和数据的缺乏，神经网络的发展一度陷入停滞。
直到近年来，随着硬件技术的进步和大数据的出现，深度学习技术才得以迅速发展。
2006 年，Geoffrey Hinton 等人提出了深度信念网络（DBN），为深度学习的发展奠定了基础。
此后，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等各种类型的神经网络不断涌现，并在图像识别、语音识别等领域取得了突破性的进展。
三、深度学习技术的应用领域1、图像识别深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的成功。
例如，人脸识别技术已经广泛应用于安防监控、支付认证等领域；物体识别技术可以帮助机器人更好地理解周围的环境。
2、语音识别语音识别技术使得人们可以通过语音与计算机进行交互。
智能语音助手如 Siri、小爱同学等就是基于深度学习技术实现的。
3、自然语言处理深度学习在自然语言处理方面也有出色的表现，如机器翻译、文本分类、情感分析等。
4、医疗健康在医疗领域，深度学习可以用于疾病诊断、医学影像分析等，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
深度学习的研究现状与发展
深度学习的研究现状与发展一、本文概述随着技术的飞速发展，深度学习作为其重要的分支，已经在诸多领域取得了显著的成果。
本文旨在全面概述深度学习的研究现状，并探讨其未来的发展趋势。
我们将首先回顾深度学习的基本概念和原理，然后重点分析近年来在算法创新、应用领域拓展以及硬件支持等方面所取得的进步。
本文还将关注深度学习在实际应用中所面临的挑战，如模型的可解释性、泛化能力、计算效率等问题，并探讨可能的解决方案。
我们将展望深度学习未来的发展方向，包括新型网络结构、无监督学习、知识蒸馏、自适应学习等方面的探索，以期为相关领域的研究者和实践者提供有价值的参考。
二、深度学习的研究现状深度学习，作为机器学习的一个子领域，近年来在学术界和工业界都取得了显著的进展。
其研究现状可以从理论研究、应用领域以及技术创新等多个维度进行阐述。
在理论研究方面，深度学习的研究已经从最初的简单多层感知机发展到了复杂的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）等。
这些网络结构的提出，不仅极大地丰富了深度学习的理论框架，也为解决实际问题提供了强有力的工具。
同时，深度学习算法的优化理论也取得了显著进展，如梯度下降法、反向传播算法、Adam等优化器的提出，有效提升了深度学习模型的训练效率和性能。
在应用领域方面，深度学习已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的成效。
例如，在图像识别领域，深度学习模型如CNN已经被广泛应用于人脸识别、物体检测等任务中，并取得了超越传统方法的性能。
在语音识别领域，基于深度学习的自动语音识别技术已经实现了较高的准确率，极大地提升了人机交互的便利性。
在技术创新方面，深度学习与其他技术如强化学习、迁移学习等的结合也取得了显著的成果。
例如，深度强化学习在自动驾驶、游戏等领域的应用已经取得了显著的进展。
深度迁移学习则有效地解决了深度学习模型对于大数据的依赖问题，使得模型能够在小数据集上实现较好的性能。
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深度学习的研究1、定义和背景：1.1 深度学习（DL）有各种相近的定义或者高层次描述自2006年以来，深度学习（deep learning）（也通常叫做深层结构学习或分层学习）已经成为机器学习领域的一个新兴领域（Hinton et al., 2006; Bengio, 2009 ）.在过去几年中，深度学习技术的发展已经对信号和信息过程领域产生广泛的影响，并将继续影响到机器学习和人工智能的其它关键领域；参见综述文章（Bengio et al., 2013; Hinton et al., 2012; Yu and Deng, 2 011; Deng, 2011; Arel et al., 2010 ）.最近，已有一系列的致力于关于深度学习以及应用的研讨会和特别会议。
包括:这些研究团队在DL的各种不同应用中取得经验性的成功，如计算机视觉、语音识别、语音搜索、语音识别、语音会话和图像特征编码、语义分类、手写识别话语、音频处理、信息检索、机器人学、甚至在分析可能导致新药的分子方面等等。
许多优秀的经常更新教程、传统机器学习和信号处理技术探索仅含单层非线性变换的浅层学习结构。
浅层模型的一个共性是仅含单个将原始输入信号转换到特定问题空间特征的简单结构。
典型的浅层学习结构包括传统隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRFs）、最大熵模型（MaxEnt）、支持向量机（SVM）、核回归及仅含单隐层的多层感知器（MLP）等。
例如，SVM用包含一层（使用核技巧）或者零个特征转换层的浅层模式分离模型。
（最近已有将核方法与DL结合的新方法。
如，Cho and Saul, 2009; Deng et al., 2012; Vinyals et al., 201 2）。
浅层结构的局限性在于有限的样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。
神经科学研究表明，人的视觉系统的信息处理是分级的。
人类感知系统这种明确的层次结构极大地降低了视觉系统处理的数据量，并保留了物体有用的结构信息。
有理由相信，对于要提取具有潜在复杂结构规则的自然图像、视频、语音和音乐等结构丰富数据，深度学习能够获取其本质特征。
受大脑结构分层次启发，神经网络研究人员一直致力于多层神经网络的研究。
历史上，深层学习的概念起源于神经网络的研究。
带有多隐层的前馈神经网络或者多层感知器通常被成为深层神经网络（DNNs），DNNs就是深层构架的一个很好的例子。
BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对于仅含几层网络，该训练方法就已很不理想（参见(Bengio, 2009; Glorot and Bengio, 2010). 在学习中，一个主要的困难源于深度网络的非凸目标函数的局部极小点普遍存在。
反向传播是基于局部梯度下降，通常随机选取初始点。
使用批处理BP算法通常会陷入局部极小点，而且随着网络深度的增加，这种现象更加严重。
此原因在一定程度上阻碍了深度学习的发展，并将大多数机器学习和信号处理研究从神经网络转移到相对较容易训练的浅层学习结构。
经验上，有3种技术可以处理深层模型的优化问题：1.大量的隐藏的单元,2.更好的学习算法,3.以及更好的参数初始化技术。
使用带有大量神经元的DNN可以大大提高建模能力。
由于使用带有大量神经元的DNN得到较差局部最优值的可能性要小于使用少量神经元的网络，即使参数学习陷入局部最优，DNN仍然可以很好的执行。
但是，在训练过程中使用深而广的神经网络，对计算能力的需求要求很大。
更好的算法也有助于了DNNs的训练。
例如，现在随机BP算法已经代替了批处理BP算法用来训练DNNs。
部分原因是由于，当训练是单学习器和大训练集上进行时，随机梯度下降(SGD)算法是最有效的算法(Bottou and LeCun,2004)。
但更重要的是SGD算法可以经常跳出局部最优。
其它算法，如Hessian free (Martens 2010)或Krylov子空间方法(Vinyals and Povey 2011)有类似的能力。
很明显，对于高度非凸的DNN学习的优化问题，更好的参数初始化技术将导致更好的模型.然而，如何高效的初始化DNN的参数却不是很显然的事情。
最近，学者们给出很好的结果(Hinton et al. 2006; Hinton and Salakhutdinov, 2006; Bengio,2009;Vincent et al., 2010; Deng et al., 2010; Dahl et al., 2010, 2012; Seide et al. 2011).最著名的DNN参数初始化技术就是无监督预训练（pre-training）技术的提出(Hinton et al. 2006; Hinton and Salakhutdinov, 2006). 在上述文章中，引入了一个被称作深层信念网(DBN)的深层贝叶斯概率生成模型。
为了学习DBN中的参数，提出非监督贪心逐层训练算法，算法把DBN中的每两层作为一个限制玻耳兹曼机（RBM）。
这使得优化DBN参数的计算复杂度随着网络的深度成线性增长。
DBN参数可以直接用作MLP或DNN参数，在训练集较小的时候，可以得到比随机初始化的有监督BP训练要好的MLP或DNN。
带有无监督DBN预训练，随后通过反向微调（fine-tuning）的DNNs有时候也被称作DBNs(e.g., Dahl et al., 2011; Mohamed et al., 2010, 2012). 最近,研究人员已经更小心区分DNNs 和DBNs(Dahl et al., 2012; Hinton et al., 2012) ,当DBN用于初始化一个DNN的参数,由此产生的网络叫做DBN-DNN(Hinton et al., 2012).DBN预训练过程不是唯一有效的DNNs初始化方法。
另一种效果同样好的无监督方法是通过把每两层作为一个去噪自动编码器来逐层预训练DNNs(Bengio, 2009; Vincent et al., 2010) .另一种方法是用收缩自动编码器，它对于输入变化的敏感度较低(Rifai et al., 2011).而且，Ranzato et al. (2007) 提出了稀疏编码对称机（SESM），它与RBMs非常类似，都作为一个DBN的构造模块。
原则上，SESM也可以用来有效的初始化DNN 训练。
除了半监督预训练外，监督预训练（有时也叫作区别预训练）也被证明是有效的(Seide et al., 2011; Yu et al., 2011)。
在有标签样本数据充足的时候表现要优于无监督预训练技术。
区别预训练的主要思想是从一个隐层MLP开始，用BP算法训练。
然后，每次我们想要增加一个新的隐藏层，我们通过随机初始化一个新的隐藏和输出层来代替原来输出层，再用BP算法训练这个新的MLP（或DNN）。
与无监督预训练技术不同，区分与监督需要标签。
(注:常用的概念深层信念网络（Deep belief network —DBN)：包含多层随机隐藏变量的概率生成模型。
最上面两层无向对称连接。
低层之间自上而下有向连接。
波尔兹曼机（Boltzmann machine —BM）：类神经元单元对称连接成的网络，通过类神经元打开或者关闭来做出随机决策。
深层神经网络（DNN）：一个带有多隐藏层的多层感知器，它的权被完全连接，应用一个半监督或一个监督预训练初始化。
深层自动编码器（Deep auto-encoder）：一个输出就是输入本身的深层神经网络。
）3.典型的深度学习结构深度学习涉及相当广泛的机器学习技术和结构，根据这些结构和技术应用的方式，可以将其分成如下三类：ａ）生成性深度结构。
该结构描述数据的高阶相关特性，或观测数据和相应类别的联合概率分布。
ｂ）区分性深度结构。
目的是提供对模式分类的区分性能力，通常描述数据的后验分布。
ｃ）混合型结构。
它的目标是区分性的，但通常利用了生成型结构的输出会更易优化1.生成性深度结构在生成性深层结构的不同子类中，最常见的是基于能量的深层模型(e.g., Ngiam et al., 2011; Bengio, 2009; LeCun et al., 2007 ).深层自动编码器的原始形式(Hinton and Salakhutdinov, 2006; Deng et al., 2010)就属于一个典型的生成模型。
其他大部分的深层自动编码器自然也是生成模型，但是它们有着不同的性质和实现。
例如，转换自动编码器(Hinton et al., 2010)，预测性稀疏编码和它们间的堆叠，去噪自动编码器和它们的叠加版本(Vincent et al., 2010).具体说，在去噪自动编码器中，输入首先被破坏，例如，随机选择输入和将其归零的百分比。
然后，用原始输入和重构输入的均方重构误差和KL距离来调整隐藏结点的参数去重构原始的，未破坏的数据。
未破坏数据的编码表示转换形式将作为下一层堆叠的去噪自动编码器的输入。
另一个著名的生成模型是深层玻尔兹曼机（DBM）(Salakhutdinovand Hinton, 2009, 2012; Srivastava and Salakhudinov, 2012).一个DBM包涵多个隐藏变量层，同一层之间变量没有连接。
它是一般的玻尔兹曼机的特殊情形。
虽然有简单的算法，但是一般BMs学习复杂而且计算缓慢。
在一个DBM中，每一层捕获下层隐藏特征的复杂的，高阶的相关性。
DBM有学习内部表示问题的潜力，而内部表示问题对目标和语音识别问题的解决至关重要。
此外，大量的无标记数据和非常有限的有标记数据可以构建高层表示，这样，高层表示可以用来微调模型。
当DBM的隐藏层的数目减少到1，我们就得到受限玻尔兹曼机（RBM）。
和DBM相似没有层之间的连接。
RBM的主要优点是通过组合多个RBMs，将一个RBM的特征激活作为下一层的训练数据，从而有效的学习多个隐藏层。
这样组成了深信度网（DBN）。
标准的DBN已经被扩展，使其在底层是一个分解的高阶玻尔兹曼机，在电话识别中获得了很强的结果(Dahl et. al., 2010)。
这个模型被称作mean-covariance RBM或mcRBM，标准RBM在表示数据的协方差结构是有局限的。
然而，训练mcRBM，把它用在深层构架的高层都是很困难的。
另一个深生成架构的是和-积网络或SPN(Poon and Domingo, 2011; Gens and Domingo, 2012). 一个SPN 是一个深层构架中的有向无环图，数据作为叶子，和运算和积运算作为内部节点。
“和”节点给出混合模型和“积”节点建立特征层次结构。