术语表

深度学习 (DL)

探索深度学习的力量：探索神经网络、训练技术以及在人工智能、医疗保健等领域的实际应用。

深度学习（DL）是机器学习（ML）的一个专门子集，它利用多层人工神经网络来分析数据并提取复杂的模式。这些多层网络通常被称为 "深度 "神经网络，其灵感来源于人脑的结构和功能。与依赖人工特征工程的传统机器学习算法不同，深度学习算法可以自动学习数据的分层表示，因此对于涉及大型复杂数据集的任务特别有效。

深度学习的关键概念

深度学习模型是利用相互连接的人工神经元层建立的。每一层处理输入数据，并将输出传递给下一层。最初的层学习简单的特征，而更深的层则通过结合前几层的信息逐步学习更复杂的特征。这种分层学习过程使深度学习模型能够捕捉数据中错综复杂的模式和关系。

激活函数是深度神经网络的基本构件之一。激活函数将非线性引入网络，使其能够学习输入和输出之间复杂的非线性关系。常见的激活函数包括ReLU（整流线性单元）、Sigmoid 和Tanh（双曲切线）。

训练深度学习模型需要调整神经元之间的连接weights and biases ，以最小化模型预测值与实际值之间的差异。这通常使用随机梯度下降（SGD）或亚当（Adam ）等优化算法来完成，该算法根据计算出的损失函数梯度迭代更新模型参数。

训练过程通常使用反向传播等技术来有效计算梯度，并使用批量归一化来稳定和加速训练过程。为了防止过拟合（即模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现不佳），通常会使用正则化技术（如dropout）。

深度学习在广泛的应用领域取得了显著的成功，包括

计算机视觉：深度学习为最先进的物体检测、图像分类和图像分割系统提供动力。例如，Ultralytics YOLO （You Only Look Once）模型利用深度学习在图像和视频中进行实时物体检测。了解有关计算机视觉及其应用的更多信息。
自然语言处理（NLP）： Transformers等深度学习模型彻底改变了机器翻译、文本摘要和情感分析等 NLP 任务。了解有关自然语言处理的更多信息。
语音识别：深度学习用于开发语音识别系统，可将口语准确转录为文本。
医学图像分析：深度学习可实现自动疾病诊断、病变检测和治疗规划，从而增强医学图像分析能力。

虽然深度学习是机器学习的一个子集，但两者之间存在关键区别。传统的机器学习算法通常需要人工特征工程，即领域专家从数据中精心选择和提取相关特征。相比之下，深度学习模型可以直接从原始数据中自动学习分层特征表征，从而减少了人工特征工程的需求。

深度学习模型通常需要比传统机器学习算法多得多的数据才能实现良好的性能。这是因为深度学习模型在训练过程中需要学习大量参数。不过，随着大型数据集的不断增加和计算能力的不断提高，深度学习在各种任务中变得越来越可行和有效。了解有关机器学习的更多信息。

自动驾驶汽车：深度学习在帮助自动驾驶汽车感知和理解周围环境方面发挥着至关重要的作用。卷积神经网络（CNN）用于处理来自摄像头的图像，并识别行人、车辆和交通标志等物体。递归神经网络 (RNN)可以处理来自传感器的连续数据，预测其他物体的未来运动，并做出驾驶决策。了解有关自动驾驶汽车中的人工智能的更多信息。
医疗保健：深度学习通过实现更准确、更高效的医学图像分析，正在改变医疗保健行业。例如，可以训练深度学习模型来检测 X 光、CT 扫描和 MRI 扫描等医学影像中的异常情况，从而协助放射科医生诊断癌症等疾病。深度学习还可用于分析电子健康记录，为患者制定个性化治疗方案。进一步了解人工智能在医疗保健领域的应用。