深度学习概述
论深度学习在图像识别中的应用研究
论深度学习在图像识别中的应用研究一、引言随着计算机技术的飞速发展，深度学习作为一种前沿的机器学习方法，在各个领域得到了广泛的关注和应用。
其中，图像识别作为深度学习的一个重要应用领域，在人工智能、计算机视觉和模式识别等领域具有广泛的应用前景。
本文将重点探讨深度学习在图像识别中的应用研究。
二、深度学习与图像识别1.深度学习概述深度学习是一种以神经网络为基础的机器学习方法，它模拟了人脑神经元之间的连接方式和信息传递过程，通过大规模数据的训练和学习来实现对复杂特征的提取和学习。
深度学习具有自动学习能力和层次式特征提取的优势，可以在未经过人工特征设计的情况下，从海量的数据中自动地学习出特征表示，为图像识别提供了有力支持。
2.图像识别概述图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在通过计算机对图像中的物体、场景、动作等进行自动识别和理解。
传统的图像识别方法主要依赖于手工设计的特征提取算子和分类器，但这种方法在面对复杂的图像任务时，往往面临着特征不具有泛化性、任务迁移性差等问题。
而深度学习由于其端到端的学习方式和层次化的特征提取能力，能够从原始像素数据中自动学习出高层次的特征表示，从而取得了在图像识别中的巨大成功。
三、深度学习在图像识别中的应用1.图像分类图像分类是图像识别的一个重要任务，其目标是将输入的图像划分为不同的类别。
深度学习通过构建深层神经网络，可以学习到更加抽象和高层次的特征表示，从而在图像分类任务中取得了优于传统方法的效果。
例如，卷积神经网络（CNN）利用卷积层和池化层来逐层提取图像特征，再通过全连接层进行分类，已经在图像分类任务中取得了很大的突破。
2.目标检测目标检测是指在图像中定位和识别特定目标，通常需要在一幅图像中同时检测出多个目标。
常见的图像目标检测算法包括基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和其改进版本，这些算法通过在图像中选择感兴趣的区域进行检测和分类。
深度学习通过端到端的学习方式和强大的特征提取能力，取得了在目标检测任务中的显著进展。
深度学习模型概述
深度学习模型概述深度学习模型是一种基于机器学习和人工神经网络的计算模型，能够模拟人脑的神经网络结构和学习方式，用于解决各种复杂的数据分析和模式识别问题。
本文将对深度学习模型的原理、应用和进展进行概述，以便读者对该领域有一个全面的了解。
一、基本原理深度学习模型的核心是人工神经网络，它由一系列神经元和其之间的连接组成。
每个神经元接收上一层神经元的输出，并将其加权求和后通过一个非线性函数进行激活，得到本层神经元的输出。
这种层层堆叠的结构使得神经网络能够进行复杂的非线性建模和数据转换。
深度学习模型与传统机器学习模型的不同之处在于其具备更深的网络结构。
深度学习模型通常由多个隐藏层组成，每个隐藏层都有大量的神经元。
这种结构可以使得模型自动地从原始数据中学习到更抽象的特征表示，从而提高模型的准确性和泛化能力。
二、应用领域深度学习模型在众多领域都有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域:1. 计算机视觉：深度学习模型在图像分类、目标检测和人脸识别等方面取得了显著的突破。
通过训练深度卷积神经网络，模型能够从原始图像中学习到高级的特征表示，并实现准确的图像分析。
2. 语音识别：深度学习模型在语音识别领域也取得了重要的成果。
通过训练深度递归神经网络，模型能够自动地从音频数据中识别出语音内容，实现实时的语音识别。
3. 自然语言处理：深度学习模型在自然语言处理领域有广泛的应用，包括文本分类、机器翻译和情感分析等任务。
通过训练深度递归神经网络或者长短期记忆网络，模型能够有效地处理自然语言数据，提高处理效率和准确性。
4. 推荐系统：深度学习模型在推荐系统中也起到了重要的作用。
通过训练深度神经网络，模型能够学习用户的兴趣和行为模式，从而个性化地为用户推荐相关的产品或服务。
三、发展进展深度学习模型在近年来取得了长足的进展。
这些进展主要得益于以下几个方面的发展：1. 数据集：大规模的标注数据集对于训练深度学习模型至关重要。
随着互联网的普及和数据存储技术的进步，越来越多的数据被标注和共享，为深度学习的发展提供了坚实的基础。
深度学习概述范文
深度学习概述范文深度学习是一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的工作方式，从而能够自动地学习和理解数据。
深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了重大突破，其应用范围越来越广泛。
深度学习的基础是神经网络，它由多层神经元组成，每一层都将数据传递给下一层。
深度学习通过调整神经网络的权重和偏差来学习数据的表示，从而能够对未知数据进行准确的预测和分类。
与传统的机器学习方法相比，深度学习能够处理大量的数据，并且能够从中学习到更复杂的模式和特征。
深度学习的核心是反向传播算法，它通过反向计算梯度来调整神经网络的权重和偏差。
反向传播算法使用梯度下降来最小化损失函数，从而能够使神经网络的输出尽可能地接近真实值。
深度学习的训练过程需要大量的计算资源和时间，但是一旦完成训练，深度学习模型就可以在较短的时间内对新数据进行预测。
深度学习的成功离不开大数据的支持。
与传统的机器学习方法相比，深度学习需要更多的数据来训练和优化模型。
因此，深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的成功，主要得益于近年来大数据的迅猛发展。
大数据的丰富使得深度学习模型能够从中学习到更多的模式和特征，从而能够更好地进行预测和分类。
深度学习的一个重要应用是计算机视觉。
深度学习模型在图像分类、目标检测和图像生成等任务上表现出色。
例如，深度学习模型能够通过学习大量的图像数据，自动地识别图像中的物体和场景，并进行分类和标注。
深度学习模型还可以用于图像生成，通过学习大量的图像数据，深度学习模型可以生成新的图像，这种技术在影视制作和游戏开发等领域有着广泛的应用。
深度学习还在自然语言处理领域取得了重大进展。
深度学习模型能够通过学习大量的文本数据，理解和生成自然语言。
例如，深度学习模型可以通过学习大量的新闻报道，自动地进行文本分类和情感分析。
深度学习模型还可以用于机器翻译，通过学习大量的平行语料库，深度学习模型可以自动地进行翻译，这对于跨语言交流和信息获取具有重要意义。
深度学习概述
深度学习概述神经⽹络定义⽬前，关于神经⽹络的定义尚不统⼀，按美国神经⽹络学家Hecht Nielsen 的观点，神经⽹络的定义是：“神经⽹络是由多个⾮常简单的处理单元彼此按某种⽅式相互连接⽽形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输息”。
综合神经⽹络的来源﹑特点和各种解释，它可简单地表述为：⼈⼯神经⽹络是⼀种旨在模仿⼈脑结构及其功能的信息处理系统。
⼈⼯神经⽹络（简称神经⽹络）：是由⼈⼯神经元互连组成的⽹络，它是从微观结构和功能上对⼈脑的抽象、简化，是模拟⼈类智能的⼀条重要途径，反映了⼈脑功能的若⼲基本特征，如并⾏信息处理、学习、联想、深度学习⼀般指深度神经⽹络，这⾥的深度指神经⽹络的层数（较多）。
深度学习⾥程碑单层感知器基本结构上⾯的感知器，相当于⼀个分类器，它使⽤⾼维的X向量作为输⼊，在⾼维空间对输⼊的样本进⾏⼆分类：当W^T X>0时，o=1，相当于样本被归类为其中⼀类。
否则，o=-1，相当于样本被归类为另⼀类。
这两类的边是⼀个⾼维超平⾯。
分割点分割直线分割平⾯分割超平⾯Ax+B=0Ax+By+C=0Ax+By+Cz+D=0W^T X+b=0感知器的训练法则感知器的训练法则：对于每⼀个训练样例<X,t>使⽤当前的权值计算感知器输出o；对于每⼀个权值做如下的更新：其中，X为输⼊向量，t为⽬标值，o为感知器当前权值下的输出，η为学习率，x_i和ω_i为向量X和W的第i个元素。
当训练样例线性可分时，反复使⽤上⾯的⽅法，经过有限次训练，感知器将收敛到能正确分类所有训练样例的分类器。
在训练样例线性不可分时，训练很可能⽆法收敛。
因此，⼈们设计了另⼀个法则来克服这个不⾜，称为delta法则。
它使⽤梯度下降（Gradient Descent）的⽅法在假设空间中所有可能的权向量，寻找到最佳拟合训练样梯度下降与损失函数l对于多元函数o=f(x)=f(x_0,x_1,…,x_n )，其在X^′=〖[〖x_0〗^′,〖x_1〗^′,…,〖x_n〗^′]' ' 〗^T处的梯度为：梯度向量的⽅向，指向函数增长最快的⽅向。
深度学习技术基础知识文档
深度学习技术基础知识文档第一章：深度学习概述1.1 什么是深度学习•深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过使用多层神经网络来实现复杂的数据处理和分析。
它可以学习数据的高级抽象特征和模式，实现对数据的精确识别和预测。
1.2 深度学习的核心原理•深度学习的核心原理包括：反向传播算法、激活函数、优化算法等。
这些原理使得深度学习网络可以学习数据的高级抽象特征和模式。
第二章：主要方法介绍2.1 卷积神经网络（CNN）•CNN是一种基于卷积和池化操作的神经网络，主要用于图像识别和分类。
它可以学习图像的局部特征和全局特征，实现对图像的精确识别和分类。
2.2 循环神经网络（RNN）•RNN是一种基于递归和循环连接的神经网络，主要用于序列数据的处理和分析。
它可以学习序列数据的时序特征和依赖关系，实现对序列数据的精确识别和预测。
2.3 长短时记忆网络（LSTM）•LSTM是一种基于门控循环单元的神经网络，主要用于序列数据的处理和分析。
它可以学习序列数据的长期依赖关系和时序特征，实现对序列数据的精确识别和预测。
第三章：应用领域3.1 自然语言处理（NLP）•NLP是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机理解和处理人类语言。
深度学习在NLP中的应用包括：文本分类、情感分析、机器翻译等。
3.2 计算机视觉（CV）•CV是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机理解和处理图像和视频。
深度学习在CV中的应用包括：图像识别、目标检测、图像生成等。
第四章：伦理考量4.1 数据隐私保护•数据隐私保护是深度学习应用中的一个重要伦理问题。
我们需要确保数据的隐私和安全，避免数据的滥用和泄露。
4.2 AI偏见和公平性•AI偏见和公平性是深度学习应用中的一个重要伦理问题。
我们需要确保AI系统的公平性和无偏见，避免AI系统的歧视和偏见。
第五章：结论•深度学习是一种强大的机器学习方法，可以实现对数据的精确识别和预测。
通过了解深度学习的核心原理和主要方法，我们可以更好地应用深度学习技术来解决实际问题。
深度学习在金融风险分析中的应用
深度学习在金融风险分析中的应用一、引言金融风险是随着金融市场的发展而产生的一个重要问题。
当前金融市场日益复杂多变，金融风险随时可能发生，因此及时发现、预防和控制金融风险是非常重要的。
而深度学习是一种先进的人工智能技术，近年来在金融风险分析中的应用已经得到了广泛的关注和研究。
本文主要就深度学习在金融风险分析中的应用进行探讨。
二、深度学习概述深度学习是人工智能领域的一个分支，是一种模拟人类大脑神经网络的技术。
与传统的机器学习方法相比，深度学习能够获取更高层次、更抽象的特征，从而更加准确地进行分类、识别、预测等任务。
深度学习最常用的算法包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。
三、金融风险分析金融风险是指金融机构在业务过程中，由于市场价格波动、政策变化、信用风险等原因引起的损失风险。
金融风险分析是指对金融机构面临风险的情况进行分析，找出可能的风险因素和风险程度，从而提高风险控制的能力。
金融风险分析涉及到各种金融市场、业务领域和金融产品，包括信用风险、市场风险、流动性风险等。
四、深度学习在金融风险分析中的应用1. 信用风险预测信用风险是金融机构最常见的风险之一，一般包括个人信用风险和企业信用风险。
深度学习在信用风险预测中的应用主要使用人工神经网络模型，通过输入大量历史数据，学习信用评级标准和规律，从而预测出借款人的信用评级和违约概率。
这种方法相比传统的信用评分模型，具有更高的准确性和预测能力。
2. 市场风险预测市场风险是金融市场中最为普遍和复杂的风险之一，涉及到多个维度的数据和因素，如股票价格、汇率、商品价格等。
深度学习在市场风险预测中的应用主要使用深度卷积神经网络模型，以时间序列数据为输入，学习不同维度之间的关系和规律，从而预测股票价格、汇率等金融指标的变化趋势。
这种方法可以帮助金融机构更好地把握市场风险，减少投资损失。
3. 流动性风险预测流动性风险是指金融机构难以在短时间内满足客户的资金需求，或者流动性资产无法及时变现的风险。
如何利用深度学习来解决实际问题
如何利用深度学习来解决实际问题深度学习是一种通过模拟人类神经系统来进行机器学习的方法，它已经被广泛应用于各个领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
本文将介绍如何利用深度学习来解决实际问题，并探讨其在不同领域的应用。
一、深度学习概述深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过模拟人脑神经元之间的连接方式，实现了对复杂数据的学习和表示。
深度学习的核心是深层神经网络，它可以通过多个隐含层来逐层提取数据的高级特征。
二、深度学习在计算机视觉领域的应用在计算机视觉领域，深度学习已经取得了巨大的成功。
通过建立深度卷积神经网络，可以对图像进行高效的分类、目标检测、图像分割等任务。
此外，基于深度学习的生成对抗网络（GAN）还可以生成逼真的图像，并在图像增强、图像重建等任务中得到广泛应用。
三、深度学习在自然语言处理领域的应用深度学习在自然语言处理领域也有着重要的应用。
通过建立深度循环神经网络、长短时记忆网络等模型，可以实现对文本的情感分析、机器翻译、文本生成等任务。
此外，将深度学习与注意力机制相结合，还可以实现更加精准和准确的文本处理。
四、深度学习在语音识别领域的应用深度学习在语音识别领域的应用也十分广泛。
通过建立深度循环神经网络、卷积神经网络等模型，可以实现对语音信号的精准识别和文本转换。
深度学习在语音识别领域的应用已经在智能助理、语音输入等领域取得了显著的成果。
五、深度学习在其他领域的应用除了上述领域，深度学习在其他领域也有着广泛的应用。
例如，在推荐系统中，通过建立深度学习模型，可以实现对用户的行为进行精准预测和推荐。
在金融领域，深度学习可以应用于风险管理、交易预测等任务。
在医疗领域，深度学习可以应用于疾病诊断、医学影像分析等方面。
六、深度学习的挑战与展望尽管深度学习在实际问题中取得了显著的成果，但是仍然存在一些挑战。
例如，深度学习需要大量的数据来进行训练，而且计算资源要求较高。
此外，深度学习模型的可解释性也是一个重要的问题。
深度学习基础知识解读
深度学习基础知识解读第一章深度学习的背景和概念1.1 人工智能与机器学习的发展历程1.2 深度学习的定义和特点1.3 深度学习与传统机器学习的区别第二章神经网络及其基本原理2.1 人脑神经系统简介2.2 人工神经网络概述2.3 基本神经网络的结构和运行机制2.4 优化算法：梯度下降和反向传播第三章深度学习常用的网络结构3.1 卷积神经网络（CNN）3.1.1 卷积和池化层的原理3.1.2 LeNet-5网络结构解析3.1.3 AlexNet网络结构解析3.2 循环神经网络（RNN）3.2.1 循环单元（RNN unit）的原理3.2.2 长短时记忆网络（LSTM）的结构和应用 3.2.3 双向循环神经网络第四章深度学习的主要应用领域4.1 计算机视觉4.1.1 图像分类和目标检测4.1.2 图像分割和语义分割4.2 自然语言处理4.2.1 语言模型和文本生成4.2.2 机器翻译4.2.3 文本分类和情感分析4.3 语音识别和合成4.3.1 语音识别原理与技术4.3.2 语音合成原理与技术4.4 推荐系统4.4.1 基于内容的推荐4.4.2 协同过滤推荐4.4.3 深度学习在推荐系统中的应用第五章深度学习的训练和优化技巧5.1 数据预处理5.1.1 数据清洗和归一化处理5.1.2 数据增强技术5.2 正则化技术5.2.1 L1和L2正则化5.2.2 Dropout正则化5.2.3 批归一化（Batch Normalization） 5.3 学习率调整策略5.3.1 学习率衰减5.3.2 动量方法5.3.3 自适应学习算法（Adam）第六章深度学习的挑战和未来发展趋势6.1 深度学习存在的问题和挑战6.1.1 数据需求和标注困难6.1.2 模型的复杂性和计算资源要求6.2 深度学习的未来趋势6.2.1 模型压缩和轻量化网络6.2.2 自迁移学习和跨域学习6.2.3 强化学习和深度强化学习通过本文，我们深入解读了深度学习的基础知识。
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深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
目录1简介2基础概念▪深度▪解决问题3核心思想4例题5转折点6成功应用1简介深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
[2]深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。
基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
[2]2基础概念深度：从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算并且一个计算深度学习的值(计算的结果被应用到这个节点的孩子节点的值)。
考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。
输入节点没有孩子，输出节点没有父亲。
这种流向图的一个特别属性是深度(depth)：从一个输入到一个输出的最长路径的长度。
传统的前馈神经网络能够被看做拥有等于层数的深度(比如对于输出层为隐层数加1)。
SVMs有深度2(一个对应于核输出或者特征空间，另一个对应于所产生输出的线性混合)。
[3]解决问题：需要使用深度学习解决的问题有以下的特征：深度不足会出现问题。
人脑具有一个深度结构。
认知过程逐层进行，逐步抽象。
深度不足会出现问题在许多情形中深度2就足够表示任何一个带有给定目标精度的函数。
但是其代价是：图中所需要的节点数(比如计算和参数数量)可能变的非常大。
理论结果证实那些事实上所需要的节点数随着输入的大小指数增长的函数族是存在的。
我们可以将深度架构看做一种因子分解。
大部分随机选择的函数不能被有效地表示，无论是用深的或者浅的架构。
但是许多能够有效地被深度架构表示的却不能被用浅的架构高效表示。
一个紧的和深度的表示的存在意味着在潜在的可被表示的函数中存在某种结构。
如果不存在任何结构，那将不可能很好地泛化。
大脑有一个深度架构例如，视觉皮质得到了很好的研究，并显示出一系列的区域，在每一个这种区域中包含一个输入的表示和从一个到另一个的信号流(这里忽略了在一些层次并行路径上的关联，因此更复杂)。
这个特征层次的每一层表示在一个不同的抽象层上的输入，并在层次的更上层有着更多的抽象特征，他们根据低层特征定义。
需要注意的是大脑中的表示是在中间紧密分布并且纯局部：他们是稀疏的：1%的神经元是同时活动的。
给定大量的神经元，仍然有一个非常高效地(指数级高效)表示。
认知过程逐层进行，逐步抽象人类层次化地组织思想和概念；人类首先学习简单的概念，然后用他们去表示更抽象的；工程师将任务分解成多个抽象层次去处理；学习/发现这些概念(知识工程由于没有反省而失败？)是很美好的。
对语言可表达的概念的反省也建议我们一个稀疏的表示：仅所有可能单词/概念中的一个小的部分是可被应用到一个特别的输入(一个视觉场景)。
3核心思想深度学习的核心思想把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下：①无监督学习用于每一层网络的pre-train；②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入；③用自顶而下的监督算法去调整所有层4例题a). AutoEncoder最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重，自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征，在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还要好！这种方法称为AutoEncoder。
当然，我们还可以继续加上一些约束条件得到新的Deep Learning 方法，如如果在AutoEncoder的基础上加上L1的Regularity限制（L1主要是约束每一层中的节点中大部分都要为0，只有少数不为0，这就是Sparse名字的来源），我们就可以得到Sparse AutoEncoder方法。
b). Sparse Coding如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O = w1*B1 + W2*B2+....+ Wn*Bn， Bi是基，Wi是系数，我们可以得到这样一个优化问题：Min |I - O|通过求解这个最优化式子，我们可以求得系数Wi和基Bi，这些系数和基础就是输入的另外一种近似表达，因此，可以用它们来特征表达输入I，这个过程也是自动学习得到的。
如果我们在上述式子上加上L1的Regularity限制，得到：Min |I - O| + u*(|W1| + |W2| + ... + |Wn|)这种方法被称为Sparse Coding。
c) Restrict Boltzmann Machine (RBM)假设有一个二部图，每一层的节点之间没有链接，一层是可视层，即输入数据层（v)，一层是隐藏层(h)，如果假设所有的节点都是二值变量节点（只能取0或者1值），同时假设全概率分布p(v, h)满足Boltzmann 分布，我们称这个模型是Restrict Boltzmann Machine (RBM)。
下面我们来看看为什么它是Deep Learning方法。
首先，这个模型因为是二部图，所以在已知v的情况下，所有的隐藏节点之间是条件独立的，即p(h|v) =p(h1|v).....p(h n|v)。
同理，在已知隐藏层h的情况下，所有的可视节点都是条件独立的，同时又由于所有的v 和h满足Boltzmann 分布，因此，当输入v的时候，通过p(h|v) 可以得到隐藏层h，而得到隐藏层h之后，通过p(v|h) 又能得到可视层，通过调整参数，我们就是要使得从隐藏层得到的可视层v1与原来的可视层v如果一样，那么得到的隐藏层就是可视层另外一种表达，因此隐藏层可以作为可视层输入数据的特征，所以它就是一种Deep Learning方法。
如果，我们把隐藏层的层数增加，我们可以得到Deep Boltzmann Machine (DBM)；如果我们在靠近可视层的部分使用贝叶斯信念网络（即有向图模型，当然这里依然限制层中节点之间没有链接），而在最远离可视层的部分使用Restrict Boltzmann Machine，我们可以得到Deep Belief Net （DBN）。
当然，还有其它的一些Deep Learning 方法。
总之，Deep Learning能够自动地学习出数据的另外一种表示方法，这种表示可以作为特征加入原有问题的特征集合中，从而可以提高学习方法的效果，是业界的研究热点。
5转折点2006年前，尝试训练深度架构都失败了：训练一个深度有监督前馈神经网络趋向于产生坏的结果(同时在训练和测试误差中)，然后将其变浅为1(1或者2个隐层)。
2006年的3篇论文改变了这种状况，由Hinton的革命性的在深度信念网(Deep Belief Networks, DBNs)上的工作所引领：Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y.,A fast learning algorithm for deep belief nets.Neural Computation 18:1527-1554, 2006Yoshua Bengio, Pascal Lamblin, Dan Popovici and Hugo Larochelle,Greedy LayerWise Training of Deep Networks, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 19 (NIPS 2006), pp. 153-160, MIT Press, 2007Mar c’Aurelio Ranzato, Christopher Poultney, Sumit Chopra and Yann LeCun Efficient Learning of Sparse Representations with an Energy-Based Model, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2006), MIT Press, 2007在这三篇论文中以下主要原理被发现：表示的无监督学习被用于(预)训练每一层；在一个时间里的一个层次的无监督训练，接着之前训练的层次。
在每一层学习到的表示作为下一层的输入；用有监督训练来调整所有层(加上一个或者更多的用于产生预测的附加层)；DBNs在每一层中利用用于表示的无监督学习RBMs。
Bengio et al paper 探讨和对比了RBMs和auto-encoders(通过一个表示的瓶颈内在层预测输入的神经网络)。
Ranzato et al paper在一个convolutional架构的上下文中使用稀疏auto-encoders(类似于稀疏编码)。
Auto-encoders和convolutional架构将在以后的课程中讲解。
从2006年以来，大量的关于深度学习的论文被发表。
6成功应用1、计算机视觉ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E Hinton, NIPS 2012.Learning Hierarchical Features for Scene Labeling, Clement Farabet, Camille Couprie, Laurent Najman and Yann LeCun, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013.Learning Convolutional Feature Hierachies for Visual Recognition, Koray Kavukcuoglu, Pierre Sermanet, Y-Lan Boureau, Karol Gregor, Michaël Mathieu and Yann LeCun, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2010), 23, 2010.2、语音识别微软研究人员通过与hintion合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。