现在人工智能是一个十分火热的概念，但是大家知不知道，人工智能这个事物的运行离不开一个主要技术，那就是深度学习。近年来人工智能包括语音识别和机器视觉取得了巨大突破的主要原因就是深度学习。在这篇文章中我们重点给大家介绍一下深度学习的知识，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

首先我们给大家介绍一下什么是深度学习，其实计算机深度学习的方式与小孩认字的过程相似。一个小孩要想认识一个字，就需要反复看这个字的多个写法，直到形成一个整体的印象，只要看的多了，下次见到这个字自然就认识了。而要教计算机认字，差不多也是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍，然后，在计算机里总结出一个规律来，以后计算机再看到类似的图案，只要符合之前总结的规律，计算机就能知道这图案到底是什么字了。其实也就是计算机用来学习的反复看的图片叫训练数据集。在训练数据集中，一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质，这就是所谓的特征。计算机总结规律的过程，叫做建模。计算机总结出的规律，就是模型。而计算机通过反复看图， 总结出规律，然后学会认字的过程，这就是机器学习，所以机器学习和人类学习还是有所差别的。

看到这里想必大家有一个疑问，那就是计算机是怎么总结出规律的呢？我们接着拿认字来说，传统的机器学习会通过算法告诉计算机识别不同字的规律，这样做的很大一个缺点就是如果增加字的种类，那就是失效了。如果要保证正确率那就需要引入其他判定条件。这样才能够保证其中的正确率，也能够保证人工智能的准确率。自然界的很多事物是可以划分为无限的，即使科学家想了很多映射函数，但是这种有限的规律本质上就很难适应无限的自然。解决这种问题的方法目前只有深度学习。

我们在这篇文章中简单的给大家介绍了深度学习产生的背景，为了解决这些问题就需要深度学习来解决。我们在做人工智能的时候还是需要注意很多的问题，只有注意到这些我们的人工智能才能够发挥更多的作用。