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1，深度学习就业前景好吗

就业前景不错的，但是你得达到相应的能力，目前基本招人的学历也是比较好的。
还行

深度学习就业前景好吗

2，深度学习在无人驾驶汽车上面的运用有哪些

深度学习将计算机得到的图像进行理解。专业词语叫图像语义分割。区分出哪里是什么物体，物体的大致边缘等。例如FCN全卷积神经网络。深度学习应用于的物体分割技术也有一些，大致功能是一样的。只是可以利用多帧图像运动物体的视差进行额外的判断。
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深度学习在无人驾驶汽车上面的运用有哪些

3，深度学习有哪些加快收敛的tricks

深度学习，按个人的理解主要就是多层神经网络。而多层神经网络目前效果比较好的是卷积神经网络，目前在图像和音频信号上效果比较好，而在自然语言处理上效果没有显示出来。深度学习从统计学的角度来说,就是在预测数据的分布，从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据，这一点就要求测试数据和训练数据必须是同分布。深度学习，它是在一定的学习量的积累基础之上的质的飞越，就是学习能力的质变和新实现。度学习的前提在于大数据技术的成熟和支撑。同时，深度学习是一种经验的连接和运用。它是人类的经验和智慧在机器中的再生和活化。
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4，如何自学深度学习技术并少走弯路

确定自学方向的原则 确定自学方向，实际是个优选法问题。方向对头，少走弯路，容易成功。确定自学方向，应该注意如下几条原则。 一是同步效应原则。即尽量做到专业选择与工作业务同步；奋斗目标与兴趣爱好同步；发展方向与社会需求同步。这样做容易使主观与客观相统一，产生共振。 二是优势积累原则。即根据社会的实际需要和自己的实际情况，确认自己的优势和长处，然后，重点发展自己的优势和长处。需要注意的是，你自己最擅长的未必就是你的优势，还要看社会现实和社会发展的实际需要。相对的高起点和优势积累，有利于短线成才。 三是“定向爆破”原则。即注意发现和选择能充分实现自我价值的“冷门”，努力奋斗，争取几年内大见成效，多年后一鸣惊人。 四是量力而行原则。自学不怕起点低，但也不要好高骛远。应该着眼长远，立足当前。争取春有耕耘，秋有收获。硕果既可给你带来喜悦，鼓舞你的斗志，又往往会改变你的境遇，使你从泥泞的土道走上柏油马路。
现在深度学习刚起步，网上各种说法，最直接的方式就是看大型企业当中真真正正在做深度学习相关的研发需要用到什么技术，，可以在知乎上有个live: 《上市公司深度学习算法研发 实习生心得》

5，深度学习有哪些优点和缺点

深度学习的主要优点如下：1：学习能力强深度学习具备很强的学习能力。2：覆盖范围广，适应性好深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。3：数据驱动，上限高深度学习高度依赖数据，数据量越大，它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。4：出色的可移植性由于深度学习的优异表现，很多框架都可以使用，而且这些框架可以兼容很多平台。深度学习的缺点：只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法不能够对数据的规律进行无偏差的估计。为了达到很好的精度，需要大数据支撑。由于深度学习中图模型的复杂化导致算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧和更多更好的硬件支持。因此，只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习来做一些前沿而实用的应用。
深度学习（DL）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。而人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，简称为神经网络或类神经网络。因此，深度学习又叫深层神经网络DNN（Deep Neural Networks），是从之前的人工神经网络ANN模型发展而来的。优点有以下几点：1.相比于传统的视觉和语音识别方面有了很大的提高；2.具有较好的transfer learning性质。缺点如下：1.模型正确性验证复杂且麻烦；2. 某些深度网络不仅训练而且线上部署也需要GPU支持

6，如何正确理解深度学习的概念

深度学习就是好好学习天天向上
现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？ 深度学习是什么 深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。 深度学习的“深度”体现在哪里 论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的logistic regression，还是到后来的svm、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。 那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（deep neural networks ），是从很久以前的人工神经网络（artificial neural networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。 深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（convolutional neural networks）、深度置信网络（deep belief networks）、受限玻尔兹曼机（restricted boltzmann machines）、深度玻尔兹曼机（deep boltzmann machines）、递归自动编码器（recursive autoencoders）、深度表达（deep representation）等等。不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。 既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入人们的视线当中了呢？这是因为在十几年前的硬件条件下，对高层次多节点神经网络的建模，时间复杂度（可能以年为单位）几乎是无法接受的。在很多应用当中，实际用到的是一些深度较浅的网络，虽然这种模型在这些应用当中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于这种时间上的不可接受性，限制了其在实际应用的推广。而到了现在，计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语，因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线当中。

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