① 深度学习需要哪些基础知识
数学基础
如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式，可以独立地推导新方法，则表明你已经具备了必要的数学基础。
掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化四门数学课程包含的数学知识，熟知机器学习的基本理论和方法，是入门深度学习技术的前提。因为无论是理解深度网络中各个层的运算和梯度推导，还是进行问题的形式化或是推导损失函数，都离不开扎实的数学与机器学习基础。
数学分析
在工科专业所开设的高等数学课程中，主要学习的内容为微积分。对于一般的深度学习研究和应用来说，需要重点温习函数与极限、导数（特别是复合函数求导）、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中，求解函数的一阶导数是最为基础的工作。当提到微分中值定理、Taylor公式和拉格朗日乘子的时候，你不应该只是感到与它们似曾相识。
线性代数
深度学习中的运算常常被表示成向量和矩阵运算。线性代数正是这样一门以向量和矩阵作为研究对象的数学分支。需要重点温习的包括向量、线性空间、线性方程组、矩阵、矩阵运算及其性质、向量微积分。当提到Jacobian矩阵和Hessian矩阵的时候，你需要知道确切的数学形式；当给出一个矩阵形式的损失函数时，你可以很轻松的求解梯度。
概率论
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支，随机变量在深度学习中有很多应用，无论是随机梯度下降、参数初始化方法（如Xavier），还是Dropout正则化算法，都离不开概率论的理论支撑。除了掌握随机现象的基本概念（如随机试验、样本空间、概率、条件概率等）、随机变量及其分布之外，还需要对大数定律及中心极限定理、参数估计、假设检验等内容有所了解，进一步还可以深入学习一点随机过程、马尔可夫随机链的内容。
凸优化
结合以上三门基础的数学课程，凸优化可以说是一门应用课程。但对于深度学习而言，由于常用的深度学习优化方法往往只利用了一阶的梯度信息进行随机梯度下降，因而从业者事实上并不需要多少“高深”的凸优化知识。理解凸集、凸函数、凸优化的基本概念，掌握对偶问题的一般概念，掌握常见的无约束优化方法如梯度下降方法、随机梯度下降方法、Newton方法，了解一点等式约束优化和不等式约束优化方法，即可满足理解深度学习中优化方法的理论要求。
机器学习
归根结底，深度学习只是机器学习方法的一种，而统计机器学习则是机器学习领域事实上的方法论。以监督学习为例，需要你掌握线性模型的回归与分类、支持向量机与核方法、随机森林方法等具有代表性的机器学习技术，并了解模型选择与模型推理、模型正则化技术、模型集成、Bootstrap方法、概率图模型等。深入一步的话，还需要了解半监督学习、无监督学习和强化学习等专门技术。
② 深度学习该怎么学
1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。
③ 深度学习方法有哪些
您好。深度学习，要找一个安静的环境静下心来其他都不要想，学习四十分钟要定时休息，才能高效学习～
④ 深度学习方法
及时复习
及时复习，指紧随课堂教学，天天都采用的复习方法。复习贵在及时。这是由“先快后慢”的遗忘规律所决定的。
心理学家曾作过这样的实验：让三个组的学生熟记一篇诗歌，第一组间隔一天复习；第二组间隔三复习；第三组间隔六天复习。熟记的统一程度，第一组学生平均需复习四次；第二组平均需要复习六次；第三组平均需要复习七次。
可见，复习间隔的时间越短，复习的次数越少。实验结果表明：复习能做到及时，可以提高熟记的结果。
然而，学生常出现情况是：课上听课，课下做作业，复习环节省略。这样致使所学的知识的系统性、完整性受到破坏，时间一长所学的知识就会模糊、忘却，不系统，不理解的知识是最容易忘记的知识。因此我们必需重视复习。
及时复习的程序：
(一)尝试回忆
回忆又称重现，指以前识记过的事物不在目前，在其刺激的影响下，或在主观意识的引动下，旧的映象重新呈现出来。所谓尝试回忆，简单地说，就是独立地把老师课上所讲的内容回忆一遍。这样做实际上就是自己考自己，是逼上梁山，自己专心致志去动脑筋进行思考的一种方法。其好处有以下三点：
1.能及时检查听课效果，以促使自己积极进取、聚精会神地把课听好。
2.有得于动脑习惯的养成，并能增强、提高个人的记忆效果。
3.能更明确复习的针对性。
(二)阅读教科书
教科书是教育部门组织专家、学者和有经验的教师依据教学大[微博]纲，按照知识的科学体系，针对学生的年龄特征和社会发展需要而编写的。
内容上系统、严谨，深刻，是一般参考书无法代替的。复习时若不认真钻研教科书，则难以达到教科书的基本要求，也难以系统地掌握中学阶段所学的知识，因为教科书是教与学的唯一凭据。为达到质量较高的阅读，在方法上需用注意到以下几点：
1.圈点勾划。阅读时，把新出现的概念、定义、定理、结论等重点部分，或容易忽略的要点部分，用红色笔勾划出来。
2.提要。在书页的空白处，用少量文字，把书的重要内容简单地概括出来。
3.思路。在书页的空白处，用不同颜色的笔，记录读者通过思维，从书中发出来的意思，也就是前面讲的“从文字里行间读出的学问”。
(三)整理课堂笔记
课堂笔记的详略人各有异，但记好听课的重点、难点是学生所需的。刘笔记在复习中是尝试回忆、阅读教材的线索和纲目，又要通过阅读教材来整理课堂笔记，使其达到知识深化、简化、系统化。整理笔记的任务有：
1.补，补上该记而没记的内容，使知识系统化。
2.正，更正课堂记录不太准确，用词不当，深度不够的地方。
3.添，添上个人学习的心得、见解、评价等。
(四)看参考书
适当地扑克点参考书是有必要的，但要摆正教材与参考主从关系。阅读参考书仅是作为学习课本的补充。目的是加宽知识面或加深对教材的理解，所以只选择个别章节或个别知识点做参考性阅读为好。
⑤ 初中语文课如何进行深度学习
促进语文课堂的深度学习，要基于语文学科特点，在教师深度教学的基础上，运用深度学习理论和策略，创造一系列促进深度学习的教学方式。那么，如何在语文教学中，把浅层学习变为深度学习，使语文教学有更大收获呢？
一、转变教师角色，体现学生学习中的主体地位
是谁在读书？是我们的学生;是谁在学习？也是我们的学生。这是人人清楚、个个明白的道理。但在实际教学中，我们有的老师往往忽视了这一基本的问题，故而导致了在具体的教学中包办代替、越俎代庖的现象。语文教学的真正意义在于组织学生读书、教会学生学习，而不在于“教书”，更不是突出“讲课”。有的老师为了完成“教学任务”，课堂上很少给学生自主阅读、理解课文的时间，有的虽然也安排了学生读书，但只是让学生草草读一遍课文后，就开始分析重、难点了。在学生尚未熟悉课文内容的情况下，老师就开始分析、讲解课文了。在这样的情况下让学生学习理解课文，大多数学生就会感到十分困难，长此以往便感觉到语文课越来越难学，久而久之便失去了学习语文的兴趣。时间一长，学生也就越来越怕读书，越来越怕学语文，甚至到了高中，学生仍不能像模像样、独立、顺畅地阅读分析理解一篇文章。这就是我们语文阅读教学中过分突出“讲授”所带来的恶果。
新课程理念下的语文教学应转变教师角色，充分体现学生学习的主体地位。教师应重引导，重教法研究，重学生的学法指导，让学生在老师的指导下学会读书。教师应由以往的“主讲”变为课堂教学的组织者、引导者、协作者、参与者。师生是学习的共同体，教师要从原来的“霸主”、“权威”变为平等中的首席，变为学生的合作伙伴，在民主、平等、和谐的气氛中进行教学。这是促进深度学习的前提条件，只有转变教师角色，才有可能开展深度学习。
二、改进教学方式，助推语文深度学习
教学方式的转变是新一轮课程改革的重要任务。教学方式直接影响着学生的学习方式，学生的学习方式将影响着其将来的发展方式，学生的发展方式又转过来影响着其今后的生存方式。“灌输式”、“填鸭式”的教学方式势必影响学生知识的生成与发展。因此，转变教学方式是这次课程改革的一个重点，也是促进深度学习的有效途径。
语文教学要淡化传统教学中师生之间单项或双向交流的教学方式，鼓励、提倡师生之间、生生之间多项交流、合作的学习方式。只有转变教学方式，改进教学方法，注重学生的学法指导，语文学习才能有实效，全面提高教学质量，提高学生语文能力和素养才能变为现实。
（一）开展自主学习，逐步培养学生自主学习的能力
多年来，受传统“讲授式”教学方式的影响，我们学生的自主学习能力比较低，但这并不意味着学生自主学习能力的缺失。在语文教学中，教师可以根据教学内容，适当安排、引导学生自主学习，比如查阅工具书及资料、提前预习课文、经典诗文的朗读与背诵等，让学生逐步学会自己摄取知识，掌握有效的、适合自己的学习方法，体现学生在学习中的主体地位。
（二）语文教学中可根据教学内容的需要，适当地开展合作学习
让学生积极参与、交流互动，尽量让每位学生都能主动地投入到学习中去，为完成同一任务充分发挥各自的聪明才智。合作学习是集个人智慧为集体成果的过程。在这一过程中可培养学生的集体精神和团队合作意识，也可以促进教与学的共同发展，体现创造性、开放性的学习及知识的生成性和发展性，同时使学生的个性得到张扬。
阅读教学中的小组探究学习应在学生自主阅读的基础上进行。没有探究前的自主学习，那小组探究学习就成为无源之水、无本之木。自主阅读是小组探究阅读的基础，小组探究阅读是自主阅读的升华。小组探究学习可按以下步骤进行：
1.教给学生探究的基本方法和步骤。比如课文《背影》的探究教学，通过学生认真阅读《背影》这篇文章后进行自主探究，首先要探究的问题是“本文主要写什么？”其次再探究“怎样写？”然后再看“从哪些方面写？”“表现了怎样的思想感情？”等等。让学生在自主探究中，逐步掌握文章的一般阅读方法和步骤，养成良好的阅读习惯，为阅读打下坚实的基础。
2.开展小组探究性学习。小组探究学习的意义在于为完成某项学习任务而发挥其个人的聪明才智，探究中充分发挥个人的专长或独特见解，最终达成共识。小组探究阅读之前要设计好具体的问题和明确阅读任务，阅读中要充分相信学生，让学生通过自主阅读、小组合作探究、讨论、分析归纳等方法去分析、理解、感悟课文，理解课文中所蕴含的思想感情，解决阅读教学中的有关问题，培养学生筛选、整理信息的能力。
3.注重探究中的交流与分享。如进行《爱莲说》《从百草园到三味书屋》的阅读教学时，可以让学生在探究学习的基础上广泛进行交流与分享。通过小组内个体及组与组之间的交流分享，发表对文章的不同理解和感悟，达到相互学习，相互补充，相互促进，整体提高的目的。
三、重视学习过程，注重学生的情感体验
语文教学要体现“知识和能力，过程和方法，情感态度和价值观”三个维度的教学目标。要达到“三维目标”，语文教学不仅要让学生学到知识、掌握学习的方法和技能，更重要的是还要注重学习的过程及过程中的情感体验。这是深度学习的根本所在。
从目前教学实际看，不少教师只是把语文课当作工具课，把语文训练当作一种单纯的技术训练，以至于把活的语文教材讲“死”，使学生感到枯燥无味，严重影响了语文课应有功能的充分发挥。新语文课程标准明确规定“欣赏文学作品，能有自己的情感体验，初步领悟作品的内涵，从中获得对自然，社会，人生的有益启示……能说出自己的体验，品味作品中富于表现力的语言”。所以笔者认为语文教学中一定要注重引导学生对所学内容有一种情感体验，使学生的心智和人格健全起来。
首先教师应该是一个富有情感的人。德国教育家第斯多惠说：“谁要是自己还没有发展培养自己的情感，他就不能发展和培养好别人的情感。”其次教师要深入课文，挖掘丰富的情感因素。语文是语言、文字、文学的综合。语言是人们传递信息、交流思想的工具，无论是绘景状物还是叙事写人，都饱含着作者的情感。因此，教师将备课时体验到的情感融入教学之中，用热情、激情、真情去撞击学生的心灵，才能掀动学生情感的涟漪，使他们置身于充满浓烈气氛的情境中，受到感染。教师要善于在教学中激发学生的情感体验，以自己的理解去激活学生的经验，从而让学生读出自己的情感体验。正如美国的麦·莱德尔所说：“他应该通过我的眼睛对我的情绪施加影响，在他没有使我看到能触动我心弦的东西之前，他不可能对我的情绪施加影响。”如果只是让学生呆板机械地死记硬背、生吞活剥地接受吸纳，是很少有效果的。文本的丰富性决定了我们解读的种种可能性。学生对同一个问题可以保留自己的观点，这是他的权利，也是他的自由。他完全可以给出自己的理解，体现其个性。同样是《我的叔叔于勒》中于勒这个人物，有的同学认为于勒身世沉浮，之前努力赚钱，想偿还哥哥，说明他有良知，与菲力普夫妇的自私冷酷形成对比。落魄后不愿回家，说明他有骨气。有的认为于勒是个很可怜的人，但是他很善良，是有良知的人。当然还有很多同学的看法和文中菲利普夫妇的观点是一致的。这些观点和看法都是应该鼓励的，肯定的。在阅读教学中，学生的情感体验很重要，它可以体现出对课文的理解程度。老师可指导学生用心去整体感知课文，体味作者在文章中所渗透的情感因素，以便更好地体会作者的深刻用意，这样就会实现学生、老师与文本的对话与交流，学生对课文的理解也会更加深刻，掌握也会更加牢固。
总之有针对性地组织教学，使课堂变成教师与学生之间、学生与学生之间的互动场所，把学生的主动、积极学习放在第一位，激发学生学习的自主性、合作性、探究性和创新性。在这种“教”与“学”的模式下，学生始终处在思考、分析、探讨、表达的状态，思维活跃，认识深刻，分析问题、解决问题的能力逐渐提高，创新意识明显增强。更重要的是通过这种深度真实的语文学习活动，让学生感悟语文、感悟生活，感悟人生，树立正确的人生观和价值观，使语文学习真正体现实效高效。
⑥ 想学深度学习，哪位大神有好的学习方法推荐吗
人工智能的持续进步和广泛应用给人们生活带来了很多变化，也带来了很多的就业机会。对于刚接触人工智能的小白来讲，如何学习深度学习、机器学习，才能快速入门？是不是要先学好算法才能学其他的呢？
其实对于初学者来说，不建议刚开始就学算法，因为脱离业务和数据的算法讨论是毫无意义的，刚开始应该先打好编程和数学基础。深度学习看似难度大，按照正确的学习路径学习，可以大大降低学习门槛，同时激发学习的乐趣。
简单的说，学习路线大概如下：先学编程、数学和深度学习知识，然后动手实践撸代码，有机会的话多参加数据科学比赛，多做项目练习实操能力。
⑦ 简述深度学习的基本方法。
深度学习，需要怎么做到？
最佳答案
1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。
2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。如果你的阅读、学习效率低的话，可以好好的去练习一下。
3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。
4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。
⑧ 开展深度学习的方法
深度学习方法包括两点：
一、深度认识到学习的重要性，想方设法去提高对学习的认可度和执着度。
二、深度找寻学习方法，比如向名师学习，利用新时代网络寻找多元化学习法。
⑨ 深度学习中常用的分类方法有哪些
简单来说：
1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习
2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述
具体来说：
1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的.
不过他们的共同点是：都是 data-driven 的模型，都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据，挖掘数据隐藏的结构和关系。
Machine Learning 的任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等.
2）深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。
Deep Learning 也会分各种不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN他们的解法也会不同。
Deep Learning 目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的 empirical performance。并且利用 gpu 的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。
因为 Deep Learning 往往会构建多层数，多节点，多复杂度的模型，人们依然缺乏多里面学习的结构模型的理解。很多时候，Deep Learning 甚至会被认为拥有类似于人类神经网络的结构，并且这种类似性被当做 deep learning 居然更大 potential 的依据。但答主个人认为，其实这略有些牵强听起来更像是先有了这种 network 的结构，再找一个类似性。当然，这仅仅是个人观点（私货私货）
3）大数据（Big Data，我们也叫他逼格数据.）是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是 3 个 V 上的“大”：Volume（数据量）, Velocity（数据速度）还有 variety（数据类别）。大数据问题（Big-data problem）可以指那种在这三个 V 上因为大而带来的挑战。
Volume 很好理解。一般也可以认为是 Large-scale data（其实学术上用这个更准确，只是我们出去吹逼的时候就都叫 big data 了）。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的 size。一般 claim 自己是 big-data 的算法会比较 scalable，复杂度上对这两个不敏感。算法和系统上，人们喜欢选择并行（Parallel），分布（distributed）等属性的方法来增加 capability。
ITjob----采集
⑩ 想去中公学中科院那个深度学习，深度学习在日常中怎么应用
深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。
近几年深度学习在很多领域都取得了很大发展，已经基本取代了先前相关技术，在图像识别、语音识别已经取得了非凡的突破。那么深度学习的应用领域具体有哪些呢？下面来列举几个广泛应用深度学习的领域。
一、语音识别
深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。
二、自然语言处理
深度学习由于其非线性的复杂结构，将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元，例如词、短语、句子和文章，让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言，进而使得人类和计算机进行沟通。此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合，获得更大语言单元的表示。
三、文字识别
众所周知，深度学习可以用来识别照片中的文字。一旦识别了，文字就会被转成文本，并且被翻译，然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。
四、自动机器翻译
我们都知道，谷歌支持100种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。在过去的几年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。
五、自动驾驶汽车
谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法，而是编写程序系统，使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务，深度学习现在是最好的方法。