為什么不用matlab做深度學習？

matlab可以做深度學習，但是從實用性的角度來講matlab的實現效率相對較低，訓練耗時較長。初次學習計算機語言就選擇matlab不是一個明智的選擇，最好選用C或者Basic作為入門語言。

matlab是一種傻瓜式的計算機語言，具有強大的函數庫，能夠方便地進行圖像處理、數學計算（包括符號變量組合成的表達式的運算）、仿真等等。

MATLAB是一門計算機編程語言，取名來源于MatrixLaboratory，本意是專門以矩陣的方式來處理計算機數據，它把數值計算和可視化環境集成到一起，非常直觀，而且提供了大量的函數，使其越來越受到人們的喜愛，工具箱越來越多，應用范圍也越來越廣泛。

谷歌人工智能寫作項目：神經網絡偽原創

為什么談論深度學習工具時，很少有人討論matlab的神經網絡工具包

寫作貓。

首先深度學習不光是在學術界非常火熱,在工業界也有著大量的運用,這就要求深度學習框架要方便在服務器上部署,而這個恰恰是Matlab的軟肋,想象一下你前端用個Django做個頁面接受用戶輸入的圖像,后端跟Matlab交互...當然我并不是說這無法實現,我也曾經用MATLAB做過網站的后臺,踩坑無數...。

神經網絡研究與應用這塊用python好還是matlab？

兩者或許無所謂好與壞。只要自己喜歡用，那就是好的，但是目前代碼數量來看，可以學習的源代碼MATLAB有非常多的源碼。最重要的是，MATLAB里有神經網絡工具箱，有可視化界面更容易調整參數。

若果你是需要使用神經網絡去完成某些數據分析,而你的數據又不是很多，那么建議你使用matlab,里面有已經搭建好的工具箱,非常齊全。

pathon和matlab在一些方面還是有不同點的，就像是如果你要是想將算法學好點，那么你就可以選擇matlab這樣比較好，但是如果是神經網絡研究的話，那么MATLAB當然是最好的，做深度學習的話，建議使用Python。

想要用什么來學還要看你自己的需求，想要學什么。

在一定條件允許的情況下，可以不妨試試選擇pathon，它含括了許許多多的函數，可以在一定程度上幫助自己學習，但是最好的建議還是學習MATLAB，因為matlab中還是有很多有關神經網絡學的相關知識的，便于我們研究學習。

Python就比較容易上手學了，不用花很多的時間去研究，基本上就可以拿來就用。

若果你對神經網絡已經熟悉是,是打算投入應用,而且你的數據很大,那么根據你所需要的神經網絡,用C或其他你認為性能好的語言,針對你的問題重新編一個算法,也不會花很大功夫。

這樣既省了自己的時間，又讓自己輕松學習。總結來說，不論你學什么，用什么路徑去學總是會達到想要的目的，但是重要的是在于學習的過程。

剛開始接觸深度學習，請問matlab里的deeplearntoolbox用來做什么的？

深度學習與神經網絡有什么區別

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這兩個概念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網絡（Convolutionalneuralnetworks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（DeepBeliefNets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。

深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。

深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結構。

此外Lecun等人提出的卷積神經網絡是第一個真正多層結構學習算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。

“深度學習”和“多層神經網絡”的區別

“深度學習”和“多層神經網絡”不存在區別關系。深度學習的網絡結構是多層神經網絡的一種。

深度學習中最著名的卷積神經網絡CNN，在原來多層神經網絡的基礎上，加入了特征學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。廣義上說深度學習的網絡結構也是多層神經網絡的一種。

傳統意義上的多層神經網絡是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。

而深度學習中最著名的卷積神經網絡CNN，在原來多層神經網絡的基礎上，加入了特征學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。

具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。

輸入層-卷積層-降維層-卷積層-降維層--....--隱藏層-輸出層簡單來說，原來多層神經網絡做的步驟是：特征映射到值。特征是人工挑選。深度學習做的步驟是信號->特征->值。

特征是由網絡自己選擇。需要使用深度學習解決的問題有以下的特征：深度不足會出現問題。人腦具有一個深度結構。認知過程逐層進行，逐步抽象。

深度學習的核心思想：把學習結構看作一個網絡，則深度學習的核心思路如下：①無監督學習用于每一層網絡的pre-train；②每次用無監督學習只訓練一層，將其訓練結果作為其高一層的輸入；③用自頂而下的監督算法去調整所有層。

深度學習和神經網絡的區別是什么

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這兩個概念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網絡（Convolutionalneuralnetworks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（DeepBeliefNets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。

深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。

深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結構。

此外Lecun等人提出的卷積神經網絡是第一個真正多層結構學習算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。

用matlab做深度學習，有什么工具箱可以直接調用嗎

如果只是想學學，可以自己編，網上有deeplearningtoolbox代碼。

當然如果想用到更多的功能，包括網絡框架搭建，gpu，多線程等，可以使用Matconvnet，主要是卷積神經網絡，速度跟caffe差不多。

神經網絡、深度學習、機器學習是什么?有什么區別和聯系?

深度學習是由深層神經網絡+機器學習造出來的詞。深度最早出現在deepbeliefnetwork（深度（層）置信網絡）。其出現使得沉寂多年的神經網絡又煥發了青春。

GPU使得深層網絡隨機初始化訓練成為可能。resnet的出現打破了層次限制的魔咒，使得訓練更深層次的神經網絡成為可能。深度學習是神經網絡的唯一發展和延續。

在現在的語言環境下，深度學習泛指神經網絡，神經網絡泛指深度學習。在當前的語境下沒有區別。定義生物神經網絡主要是指人腦的神經網絡，它是人工神經網絡的技術原型。

人腦是人類思維的物質基礎，思維的功能定位在大腦皮層，后者含有大約10^11個神經元，每個神經元又通過神經突觸與大約103個其它神經元相連，形成一個高度復雜高度靈活的動態網絡。

作為一門學科，生物神經網絡主要研究人腦神經網絡的結構、功能及其工作機制，意在探索人腦思維和智能活動的規律。

人工神經網絡是生物神經網絡在某種簡化意義下的技術復現，作為一門學科，它的主要任務是根據生物神經網絡的原理和實際應用的需要建造實用的人工神經網絡模型，設計相應的學習算法，模擬人腦的某種智能活動，然后在技術上實現出來用以解決實際問題。

因此，生物神經網絡主要研究智能的機理；人工神經網絡主要研究智能機理的實現，兩者相輔相成。

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總結

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