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1，深度学习的预测模型有哪些

参数估计：最小二乘 广义最小二乘 广义矩 假设检验 数据预测主要是基于经典回归分析和时间序列分析 方差分析 因素分析 主成分析 对应分析 聚类分析 谱分析 小波分析 等等

深度学习的预测模型有哪些

2，如何理解深度学习中的deconvolution networks

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。

如何理解深度学习中的deconvolution networks

3，深度学习 是生成模型还是判别模型

深度学习的模型有很多，既有生成模式也有判别模式， 目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括 CNN卷积神经网络、DBN深度信念网络、RNN循环神经网络、RNTN递归神经张量网络、自动编码器、GAN 生成对抗模型等。机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数据，它可以用于有监督学习和无监督学习。判别模型：将跟踪问题看成一个二分类问题，然后找到目标和背景的决策边界。它不管目标是怎么描述的，那只要知道目标和背景的差别在哪，然后你给一个图像，它看它处于边界的那一边，就归为哪一类。
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深度学习 是生成模型还是判别模型

4，目前深度学习的模型有哪几种适用于哪些问题

AlphaGo依靠精确的专家评估系统（value network）:专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。 基于海量数据的深度神经网络（policy network）:多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数。在监督学习中，以前的多层神经网络的问题是容易陷入局部极值点。如果训练样本足够充分覆盖未来的样本，那么学到的多层权重可以很好的用来预测新的测试样本。但是很多任务难以得到足够多的标记样本，在这种情况下，简单的模型，比如线性回归或者决策树往往能得到比多层神经网络更好的结果。非监督学习中，以往没有有效的方法构造多层网络。多层神经网络的顶层是底层特征的高级表示，比如底层是像素点，上一层的结点可能表示横线，三角； 而顶层可能有一个结点表示人脸。 传统的人工智能方法蒙特卡洛树搜索的组合:是一种人工智能问题中做出最优决策的方法，一般是在组合博弈中的行动（move）规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。
quora上有个答案，hastherebeenanyworkonusingdeepl

5，AlphaGo 用了哪些深度学习的模型

AlphaGo用了一个深度学习的模型：卷积神经网络模型。阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。扩展资料：阿尔法围棋用到了很多新技术，如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等，使其实力有了实质性飞跃。美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说，阿尔法围棋系统主要由几个部分组成：一、策略网络（Policy Network），给定当前局面，预测并采样下一步的走棋；二、快速走子（Fast rollout），目标和策略网络一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比策略网络快1000倍；三、价值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜概率大还是黑胜概率大；四、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。参考资料来源：搜狗百科-阿尔法围棋（围棋机器人）搜狗百科-深度学习
AlphaGo依靠精确的专家评估系统（value network）、基于海量数据的深度神经网络（policy network），及传统的人工智能方法蒙特卡洛树搜索的组合，以及可以通过左右互搏提高自己的水平，这个真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厉害，可人类毕竟是动物，机器软件程序是无休止的工作，这一点也是客观因素了。比赛已经结束了，李世石一比四不敌alphago。

6，如何从零使用 Keras TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型 问

最近刚开始使用theano, 经验不多，连个基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源码比较简洁，可以当作theano的示例教程来看，感受如下：1. 文档看似很全，每个layer是干啥的，每个参数是啥都写了，但是不去读代码，实际很多人是无法从文档理解其具体用法的。这点看issue里的讨论里可以看出。同样，example似乎很多，而且都能直接run，还都是real world的数据集，看似很好，但是实际上，对于新手，如果需要的模型跟example里的不完全一样，不容易搞懂到底需要把输入输出的数据搞成啥格式。举个例子，example都是做的classification的，没有做sequence labeling的例子，如果想拿来做个pos tagging，不知道数据如何组织。当然，这些其实花一天读下代码或者好好翻翻issue讨论就可以解决了，但我相信不少人不会去认真读代码或者看讨论，而是直接换个工具。我感觉目前的doc只有懂了代码的人才能看懂，不懂得看文档还是没啥用。2. 2.项目很简单所以开发者不多，但是很活跃，每天都有新东西加进去。今天增加了一个新的分支后端可以用theano或者tensorflow了，不过貌似由于不支持scan，backend用tensorflow的没实现recurrent layer。他们也意识到文档的问题，觉得需要为小白用户多加点tutorial而不是光给develop看。3. 我没用过其他的framework，仅说keras拿来学习theano基本用法，很不错库本身的代码，比较简单易读，我作为python菜鸟，也能看懂。目前model有sequential和grapgh两种，前者并不是指recurrent而是说网络是一层层堆的（也包括recurrent）.其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分离开。layer用于build每层的输出函数，model会用最后一层的输出，根据objective和每个layer的regularizer来确定最终的cost，然后在update时用optimizer来更新参数。把这四个看下加上model里的fit函数，就会用theano啦。很多模型都能cover，seq2seq这种也有现成的可用。建议不要光看example，多看看github上的 issues讨论，实在找不到，直接提问。效率方面，我不懂theano怎么优化，感觉keras的这种封装，没什么成本，跟自己用原生theano是一样的。当然，theano本身就好慢啊。。估计是我不懂用吧。。
Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络，如果，你还没有熟悉，那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程，然后再回来阅读这个文章。在这个教程中，我们将学习以下几个方面：为什么选择 Keras？为什么 Keras 被认为是深度学习的未来？在Ubuntu上面一步一步安装Keras。Keras TensorFlow教程：Keras基础知识。了解 Keras 序列模型4.1 实际例子讲解线性回归问题使用 Keras 保存和回复预训练的模型Keras API6.1 使用Keras API开发VGG卷积神经网络6.2 使用Keras API构建并运行SqueezeNet卷积神经网络。

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