深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络对大量数据进行处理和计算。这种算法模仿人脑的功能和工作方式，能够在没有人类监督的情况下学习，并且可以应用于结构化和非结构化数据类型。深度学习在医疗保健、金融、银行、电子商务等多个行业中都有应用。
深度学习算法的工作原理
深度学习算法的工作依赖于神经网络，就像人脑通过数以百万计的神经元计算信息一样。讨论的层类型包括输入层、隐藏层和输出层。从观察中获取输入特征并将其放入层中，该层创建一个输出，成为下一个层（即隐藏层）的输入。这个过程一直持续到得到最终输出。进一步分离网络，并根据问题的复杂性添加许多隐藏层，并将所有内容连接起来，就像人脑将所有内容相互连接一样，这就是输入值通过所有隐藏层进行处理，然后得到输出。这就是为什么这种学习过程被称为深度学习，因为在输入和输出层之间进行了大量的计算。
深度学习算法的类型
深度学习算法主要可以分为两大类，然后可以进一步将每种类型细分为各种深度学习算法。本文将讨论监督学习算法。
人工神经网络是计算系统的一个组成部分，其设计方式模仿人脑分析和决策的方式。ANN是深度学习的基石，解决了许多对人类来说似乎不可能或非常困难的问题。人工神经网络像人脑一样工作，人脑有数十亿个神经元，每个神经元由一个负责通过隐藏神经元传递信息并提供最终输出的细胞体组成。在训练阶段，ANN最初学习根据输入层给出的输入识别模式。在这个阶段，ANN的输出与实际输出进行比较，两者之间的差异称为误差。目标是通过调整连接的权重和偏差（称为反向传播）来最小化误差。通过反向传播过程，期望输出和实际输出之间的差异产生最小的误差。
CNN是一种监督类型的深度学习，最常用于图像识别和计算机视觉。CNN有多个层，这些层处理并从图像中提取重要特征。CNN的工作主要有四个步骤：第一步是卷积操作和ReLU激活函数，目标是使用特征检测器在图像中找到特征，以保持像素之间的空间关系。ReLU激活函数用于打破线性并增加非线性，因为图像本身是高度非线性的。第二步是池化，池化是一种下采样操作，可以减少维度和计算，减少过拟合，因为参数更少，模型对变化和失真更加容忍。第三步是展平，展平用于将池化输出放入一维矩阵中，以便进一步处理。第四步是全连接层，当展平输出被送入神经网络时，形成全连接层，该层进一步对图像进行分类和识别。
RNN是一种监督深度学习，其中前一步的输出作为当前步骤的输入。RNN深度学习算法最适合处理序列数据。RNN最常用于图像描述、时间序列分析、自然语言处理、手写识别和机器翻译。RNN最重要的特点是隐藏状态，它记住了有关序列的一些信息。RNN的工作主要有四个步骤。在时间t-1的隐藏状态的输出被送入时间t的输入。同样，时间t的输出被送入时间t+1的输入。RNN可以处理任何相当长度的输入。RNN的计算取决于历史序列数据，模型大小不会随着输入大小的增加而增加。通过这种方式，RNN将独立的激活转换为依赖的，从而减少了增加参数的复杂性，并记住每个先前的输出，通过将每个输出作为输入提供给下一个隐藏层。
深度学习算法的五大应用
以下是深度学习在不同行业中的一些应用方式。
计算机视觉主要依赖于图像处理方法。在深度学习之前，最好的计算机视觉算法依赖于传统的机器学习和图像处理，错误率为25%。但是，当深度神经网络用于图像处理时，错误率降低到16%，随着深度学习算法的进步，错误率降低到不到4%。