深度學習技術的應用，已經完全具備了彎道超車的條件和可能。隨著持續的重視和投入，已經領先了行業不止一點點。

在開始探索深度學習的道路上，很多人都曾問過自己，深度學習為什么那么難入門？

深度學習真的有那么難嗎？這個，還真沒有。不信？聽我來和你侃侃。看完，你也會覺得沒那么難了。

我們知道，深度學習是采用神經網絡，用于解決線性不可分的問題。就像形成我們大腦基本元素的神經元一樣，神經元形成神經網絡的基本結構。想象一下，當我們得到新信息時我們該怎么做。當我們獲取信息時，我們一般會處理它，然后生成一個輸出。類似地，在神經網絡的情況下，神經元接收輸入，處理它并產生輸出，而這個輸出被發送到其他神經元用于進一步處理，或者作為最終輸出進行輸出。?

神經網絡由若干神經元結點互聯而成，通過訓練，找到合適的權值；經過訓練后，對于輸入信號，獲得有意義的輸出結果。

所謂深度學習，就是具有很多個隱層的神經網絡。

訓練深度神經網絡，其實就是一個不斷磨合的過程，剛開始定義一個標準參數（這些是經驗值。就好比情人節和生日必須送女票花?一樣），然后不斷地修正，得出圖中每個節點間的權重。為什么要這樣磨合？試想一下，我們假設深度學習是一個小孩，我們怎么教他看圖識字？肯定得先把圖片給他看，并且告訴他正確的答案，需要很多圖片，不斷地教他，訓練他，這個訓練的過程，其實就類似于求解神經網絡權重的過程。以后測試的時候，你只要給他圖片，他就知道圖里面有什么了。

所以訓練集，其實就是給小孩看的，帶有正確答案的圖片，對于深度學習而言，訓練集就是用來求解神經網絡的權重的，最后形成模型；而測試集，就是用來驗證模型的準確度的。

如果你已經看到這里了，你對深度學習應該有了一個初步的了解，那么如何定義最初始的網絡模型和參數？如何搭建一個神經網絡來對圖像進行分類，檢測出所需要的目標呢？現在，給你一個和中科院學生師出同門的機會！我們來跟隨向老師一起學習深度學習基礎模型：自編碼機，卷積神經網絡，循環神經網絡；探索幾種經典的卷積神經網絡模型：AlexNet,?VGG Net, GoogleNet,ResNet等；討論深度學習方法在目標檢測和語義分割中的演進。

主講老師

向世明

• 中科院自動化所模式識別國家重點實驗室研究員

• 中國科學院大學兼職教授、博士生導師

• 模式識別與機器學習領域近十年教學經驗

為碩士生或博士生主講《模式識別》和《機器學習導論》等課程，在高水平國際期刊或主流會議上發表論文100余篇以第一作者在?IJCV、IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-NNLS、IEEE- T-KDE、IEEET-SMC-B、IEEE T-MM 和 PR 上發表論文十余篇。

孟高峰

• 中科院自動化所模式識別國家重點實驗室副研究員

• 研究方向包括圖像處理、計算機視覺和機器學習等

• 豐富的教學經驗，為碩士生主講《機器學習導論》等課程

在高水平國際期刊或主流會議上發表論文50余篇。以第一作者在 IJCV、IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、ICCV、CVPR ECCV 等頂級國際雜志和國際會議發表論文十余篇。

課程大綱

開課時間：8月16日

課程詳情，請點擊【閱讀原文】

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习弯道超车，领先行业不止一点点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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