对“深度学习”的概念深度理解
深度学习概述
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
目录1简介2基础概念▪深度▪解决问题3核心思想4例题5转折点6成功应用1简介深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
[2]深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。
基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
[2]2基础概念深度：从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算并且一个计算深度学习的值(计算的结果被应用到这个节点的孩子节点的值)。
考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。
输入节点没有孩子，输出节点没有父亲。
这种流向图的一个特别属性是深度(depth)：从一个输入到一个输出的最长路径的长度。
传统的前馈神经网络能够被看做拥有等于层数的深度(比如对于输出层为隐层数加1)。
SVMs有深度2(一个对应于核输出或者特征空间，另一个对应于所产生输出的线性混合)。
什么是深度学习？为何需要深度学习？
什么是深度学习？为何需要深度学习？什么是深度学习深度学习有如下一些众所周知且被广泛接受的定义。
（1）深度学习是机器学习的子集。
（2）深度学习使用级联的多层（非线性）处理单元，称为人工神经网络（ANN），以及受大脑结构和功能（神经元）启发的算法。
每个连续层使用前一层的输出作为输入。
（3）深度学习使用ANN进行特征提取和转换，处理数据，查找模式和开发抽象。
（4）深度学习可以是监督的（如分类），也可以是无监督的（如模式分析）。
（5）深度学习使用梯度下降算法来学习与不同抽象级别相对应的多个级别的表示，由此构成概念的层次结构。
（6）深度学习通过学习将世界表示为概念的嵌套层次来实现强大的功能和灵活性，每个概念都是根据更简单的概念定义的，更抽象的表示是根据较不抽象的概念计算来的。
例如，对于图像分类问题，深度学习模型使用其隐藏层架构以增量方式学习图像类。
首先，它自动提取低层级的特征，例如识别亮区或暗区；之后，提取高层级特征（如边缘）；其次，它会提取最高层级的特征（如形状），以便对它们进行分类。
每个节点或神经元代表整个图像的某一细微方面。
如果将它们放在一起，就描绘了整幅图像。
而且它们能够将图像完全表现出来。
此外，网络中的每个节点和每个神经元都被赋予权重。
这些权重表示神经元的实际权重，它与输出的关联强度相关。
这些权重可以在模型开发过程中进行调整。
经典学习与深度学习（1）手工特征提取与自动特征提取。
为了用传统ML技术解决图像处理问题，最重要的预处理步骤是手工特征（如HOG和SIFT）提取，以降低图像的复杂性并使模式对学习算法更加可见，从而使其更好地工作。
深度学习算法最大的优点是它们尝试以增量方式训练图像，从而学习低级和高级特征。
这消除了在提取或工程中对手工制作的特征的需要。
（2）部分与端到端解决方案。
传统的ML技术通过分解问题，首先解决不同的部分，然后将结果聚合在一起提供输出来解决问题，而深度学习技术则使用端到端方法来解决问题。
什么是深度学习文章什么是深度学习
什么是深度学习文章什么是深度学习什么是深度学习什么是深度学习读了这三篇有关“深度学习”的。
对“深度学习”的概念有了一个大概的了解，虽然文中有句话说到：深度学习不深奥，这样走近它！但以我个人的理解力对“深度学习”要达到深度理解，还需时日，还要经历一个咀嚼消化的过程。
接下来梳理梳理学习的收获。
收获一：什么是深度学习？文中是这样解读它的：深度学习是针对简单学习而言的。
简单学习是指学习者可以一次学会的，不需要反馈或纠错，很少或没有歧义的学习。
而深度学习，学习者需要经过一步以上和多方面分析或加工，能够实现思维迁移的学习。
在我们的课堂教学中，有些问题是可以通过简单学习来完成的。
的，就如上面所描述的那样，这些问题的解决和知识的生成和掌握不需要反馈和纠错，对学生的认知水平来说没有挑战性。
但除此之外的知识内容的学习，能力技巧的习得是需要师生反复辨析，感悟，练习，反馈，纠错才能达成的。
这对培养学生高层次认知力，高阶思维水平是大有裨益的，但问题是我们的课改在这些问题的解决上，是滞后于课堂形式的改变的。
也是在此背景下，文中作者为我们指明了深度课改的方向，即深度课改必然要指向深度学习。
收获二：深度学习的五个课堂指标深度学习包括知识再建、问题意识、学以创新、不懈批判、多维思辨、高阶思维等要素。
具备这五个条件的学习才可以称之深度学习。
知识再建，就是新旧知识要建立联系，新知识才能建构在学生知识体系当中，才能用已用的知识和经验同化和发展新知识。
问题意识在课堂中标志学生思维活跃程度。
学生的问题意识越强，问题越多，问题质量越高，师生将会越灵动，课堂将会越精彩。
学以创新指的是学生要把知识给学活，真正能用知识解决生活中的问题。
不懈批判。
深度学习倡导批判性学习，培养批判性思维。
深度学习的课堂必然是开放的课堂，课堂上多种观点并存，多种学习方式并存……他们互相包容、互相碰撞、互相悦纳。
多维思辨。
深度学习倡导多维思辨，就是让学生围绕开放性问题各抒己见、唇枪舌剑、据理力争。
什么是深度学习
什么是深度学习深度学习，是一种基于神经网络的机器学习方法，其通过分析大量数据形成对复杂模式的映射，从而实现对数据的高度抽象处理和认知。
随着计算机能力的提升和数据资源的增加，深度学习正在成为人工智能领域的新宠，其已经应用于语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域，并在不断地得到完善和优化。
一、深度学习的简介深度学习是机器学习的分支之一，它模拟了人类大脑的神经网络结构，将数据注入到计算模型中，通过隐藏层中的节点对数据进行处理和学习。
在深度学习中，随着模型的层数增多，处理的抽象层次也会逐渐提高，这就是深度学习模型的核心特征。
目前主流使用的深度学习模型有卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
深度学习的优势在于能够自行学习、发现和提取数据中的特征，而不需要过多的人为干预。
深度学习可以通过学习数据的规律，在面对大量数据时发现新的结构，从而实现数据的智能处理。
因此，深度学习成为了人工智能领域中最为热门的技术之一。
二、深度学习的应用领域深度学习已经被广泛应用于很多领域，包括语音识别和语音合成、计算机视觉、自然语言处理、智能游戏、自动驾驶、医疗、金融等等。
语音识别和语音合成：深度学习可以有效地处理语音信号，将语音波形转化为语音文本或者将文本转化为合成语音。
这种技术已经被广泛应用于智能语音助手、智能客服等领域。
计算机视觉：深度学习可以对图像进行处理和分析，实现自动化的图像识别、目标检测、图像分割等。
这种技术可以应用于人脸识别、智能安防、智能家居等领域。
自然语言处理：深度学习可以对文本语料进行处理和分析，实现语言的理解、语义的建模、句子的生成和翻译等，这种技术会在智能问答、机器翻译等领域有广泛应用。
智能游戏：深度学习开始应用于智能游戏领域，通过深度学习技术进行训练，可以使得游戏人物有更加逼真的行动和更加智能的玩法。
深度学习概念
深度学习概念深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模仿人类大脑的结构和工作原理，通过多个神经网络层的组合和训练来实现对大规模数据的分析和处理。
深度学习以其出色的性能和广泛的应用领域而备受关注。
本文将从深度学习的定义、原理、应用以及存在的挑战等方面进行深入探讨。
一、深度学习的定义深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，它通过构建和训练多层神经网络来提取和学习数据的特征。
与传统的机器学习算法相比，深度学习通过增加网络的深度，能够更好地处理具有复杂结构和高维度的数据。
深度学习的核心思想是模拟人脑中神经元之间相互连接的复杂关系，从而实现对数据的有效表示和分析。
二、深度学习的原理深度学习的实现依赖于人工神经网络，尤其是深度神经网络。
深度神经网络由多个神经网络层组成，每一层都包含多个神经元。
网络的输入层接收原始数据，随着数据通过每一层的传递，神经元将对数据的特征进行抽象和提取。
最后，网络的输出层将产生对数据进行分类、识别或预测的结果。
深度学习通过反向传播算法来训练神经网络，即通过不断调整网络参数来最小化预测结果与实际结果之间的误差。
这一过程需要大量的标记数据和计算资源，但可以通过GPU加速来提高训练效率。
同时，深度学习还可以利用无监督学习的方法来进行特征学习，从而减少对大量标记数据的依赖。
三、深度学习的应用深度学习在各个领域都有广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。
在计算机视觉领域，深度学习能够对图像进行分类、目标检测和图像生成等任务。
在自然语言处理领域，深度学习可以实现文本分类、机器翻译和情感分析等任务。
在语音识别领域，深度学习可以提高语音识别的准确度和稳定性。
在推荐系统领域，深度学习能够通过分析用户兴趣和行为来实现个性化推荐。
四、深度学习的挑战虽然深度学习在许多领域取得了重大突破，但仍然存在一些挑战。
首先，深度学习需要大量的标记数据来进行训练，这对于一些领域来说可能存在数据获取的难题。
教学研究：浅谈深度学习的内涵
浅谈深度学习的内涵一、深度学习针对什么？要想更好地理解深度学习的内涵，首先要知道我们为什么提深度学习。
一谈到深度学习，我们就会想到机器的深度学习和心理学上的深度学习，深度学习其实是为立德树人根本任务服务的。
简单讲一下教育学上的深度学习和心理学意义上的深度学习的区别。
心理学也反对所谓的“浅层学习”：机械记忆、死记硬背、鹦鹉学舌、心不在焉。
和教育学一样，心理学也强调主动理解，强调内容的相互联系及结构的建立，强调对基本原理的追求、对相关证据的权衡，以及对高阶思维的培养。
但是心理学在谈深度学习的时候，是价值无涉的，它所谈的个体是抽象的、偶然的。
无论你是中国人还是美国人，是古代人还是现代人，只要你的大脑和神经突触是正常的，你大概都可以进行我们说的深度学习一定是建立在心理学的基础上的，也强调主动理解，但是谈到高阶思维的时候，我们知道低阶思维同样重要，我们承认学生是从低到高发展的，承认学生在学习的过程中也可能会犯错误。
二、深度学习的定义在这个过程中，学生在素养导向学习目标的引领下，聚焦引领性学习主题，展开有挑战性的学习任务与活动，掌握学科基础知识与基本方法，体会学科基本思想，构建知识结构，理解并评判学习内容与过程；能够综合运用知识和方法创造性地解决问题，形成积极的内在学习动机、高级的社会性情感和正确的价值观；成为既有扎实学识基础、又有独立思考能力，善于合作、有社会责任感、具备创新精神和实践能力、能够创造美好未来的社会实践的主人。
前半部分是深度学习的任务，后半部分是深度学习的目的。
其中，“素养导向学习目标”“引领性学习主题”“有挑战性的学习任务与活动”都是实践模型里涉及的要素。
三、深度学习定义的阐释第一，我们在讲深度学习的时候，一定要强调教与学是不能分离的，教是为了学，学生的学习一定是在教师指导下进行的，不是自学。
第二，深度学习主要指学生要学得彻底。
在近400年前，夸美纽斯就说过，好的教学是迅捷、愉悦和彻底都能做到。
什么是深度学习
什么是深度学习深度学习，又称深层网络，是基于现代计算机技术的一种新型的神经网络学习技术，它可以从数据中挖掘出规律，从而帮助人们解决机器学习任务。
日趋普及的深度学习，不仅可以让人类做更多的预测，也可以使得AI技术更轻松地实现学习机器任务，为我们带来想不到的智能应用。
深度学习的科普文章主要有以下几点：1、深度学习的基本原理深度学习是基于多层的人工神经网络的一种机器学习技术，它可以从复杂的数据中挖掘出深层的规律，从而有效的解决机器学习任务。
深度学习的核心原理是仿照人类神经网络的构造，通过大量的数据训练，不断学习和优化网络参数，从而实现机器学习的目的。
2、深度学习的特点深度学习能够提取出更丰富的特征，更准确和高效地解决复杂机器学习问题，例如视觉任务、自然语言处理任务等。
此外，深度学习还具有良好的自动特征工程能力，可以自动学习有效的特征，在此基础上构建出高效的预测模型。
3、深度学习的应用深度学习在机器学习领域应用越来越广泛，如在机器视觉领域的图像分类，弥补了传统的机器学习方法的不足；在自然语言处理领域，深度学习模型可以更好的理解和解释自然语言文本；一些复杂的推荐系统问题也可以通过深度学习解决。
总而言之，深度学习已经发展为机器学习领域不可或缺的一环，可以用于解决诸多复杂的机器学习问题。
4、深度学习的未来发展深度学习的未来潜力巨大，例如神经网络的深度增加可以让算法更有效地挖掘出数据中的特征；敐细化处理器技术可以加快训练模型的速度，更快提取有效特征；更高层次的技术，如正则化技术、强化学习等，也可以有效帮助提高深度学习模型的准确度和效率。
此外，深度学习在未来可能会发展到更宽泛的领域，如生物医学等。
分析上述内容可以得出，深度学习是一种新型的神经网络学习技术，可以有效的解决机器学习任务，并得到越来越广泛的应用。
它能提取更丰富的特征，良好的自动特征工程能力，而且未来的技术进步也可以提高深度学习模型的准确度和效率，甚至有可能发展到更宽泛的领域，这样，深度学习就会为我们带来更多惊喜。
如何理解“深度学习”
如何理解“深度学习”如何理解“深度学习”深度学习是一种人工智能领域中的机器学习方法，近年来取得了巨大的进展和成功。
深度学习是通过模拟人脑的神经网络来解决复杂的问题，它的核心是神经网络模型的搭建和训练。
在这篇文章中，我们将介绍深度学习的基本原理、常用算法和应用领域，以及如何理解深度学习在人工智能领域中的重要性。
首先，我们需要了解深度学习的基本原理。
深度学习是建立在神经网络模型之上的一种机器学习方法。
神经网络模型由多个层次（深度）的神经元组成，每个神经元之间通过连接来传递信息。
这些连接的权重可以通过训练来调整，使神经网络能够自动学习和提取特征。
深度学习算法通过不断调整这些连接权重，使得模型能够对输入数据进行准确的分类和预测。
深度学习的一个重要特点是端到端学习。
传统的机器学习方法通常需要手动提取特征，并将其作为输入传递给模型进行训练。
而在深度学习中，模型可以接受原始的、未经处理的数据作为输入，通过学习过程自动提取和学习特征。
这种端到端的学习过程大大简化了机器学习的流程，并且能够更好地适应复杂的数据结构和任务。
在深度学习中，常用的算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，能够有效地处理图像、声音等多维数据。
它通过卷积和池化操作来提取图像的局部特征，并通过全连接层进行分类。
循环神经网络则可以处理序列数据，如文本、语音等。
它通过循环连接来传递信息，并且能够记忆过去的信息。
生成对抗网络是一种用于生成新的数据的方法，它由一个生成器和一个判别器组成，通过竞争和博弈的过程来生成尽可能逼真的数据。
深度学习在许多领域都取得了令人瞩目的成果。
在计算机视觉领域，深度学习已经在图像分类、目标检测和图像生成等任务上取得了 state-of-the-art 的结果。
在自然语言处理领域，深度学习在机器翻译、文本生成和情感分析等任务上表现出色。
此外，深度学习还被广泛应用于语音识别、推荐系统、医疗诊断、自动驾驶等领域。
“深度学习”的理论解读
“深度学习”的理论解读
深度学习，是指在教师引领下，学生环绕着拥有挑战性的学习主题，浑身
心踊跃参加、体验成功、获取发展的存心义的学习过程。
促使学生深度学习的教课因素包含以下几个方面：
1.单元学习主题。
它回答学生要学什么才能获取深度学习能力的问题，是指环绕学科中心内容组织起来的、对现实生活存心义的、促使学生连续研究的单
元学习活动主题。
2.深度学习目标。
它回答让学生“深度学什么”的问题，它明确表达了单元主题学习达成以后，希望学生获取的学习结果，包含能反应学科实质及思想方法、可以促使学生深度理解和灵巧应用的知识、技术、策略和感情态度价值观。
“深度学习目标”表现学科课程标准，指向学生思想习惯养成和实质应用能
力提高。
3.深度学习活动。
它回答“怎样学”才能达成深度学习目标的问题，是以理解为基础的意义研究型学习活动。
4.连续性评估。
它回答“能否达成了既定目标”问题，是指依照深度学习目标，为学生的深度学习活动连续地供给清楚反应，帮助学生改良学习的过程，
包含成立标准并供给反应。
促使学生深度学习的实践策略：实践策略旨在帮助教师整合教课内容，指
导学生深度参加学习活动，改良教课实践，使学生在教师的指引下，获取存心
义的深度学习体验。
1 / 1。
深度学习的基本概念
深度学习的基本概念
一、深度学习的基本概念
深度学习是一种新兴的机器学习技术，它通过利用多层神经网络结构来学习解决复杂问题，比传统的机器学习技术更加准确和有效。
它可以用多种模型，算法和技术来构建深度学习模型，并利用计算机的处理能力来提高模型的准确性和性能。
深度学习
二、神经网络
神经网络（Neural Network）是一种复杂的模拟人脑的计算模型，由大量的神经元组成的网络，可以实现信息的学习、处理、传输和记忆等功能。
神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层的神经元负责处理输入层输入的信息，最终将处理后的信息传递给
三、深度学习模型
深度学习模型是一种模仿人脑中神经网络的机器学习模型，通过多层（一般分为输入层、隐藏层和输出层）可以实现复杂数据的分析和处理。
深度学习模型主要包括联想记忆网络、深度置信网络（Deep Belief Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和循环神经网络
四、深度学习算法
深度学习算法是用来解决深度学习问题的有效工具，常用的算法包括反向传播、梯度下降、随机梯度下降、学习率衰减、正则技术和模型融合。
反向传播是深度学习中最常用的算法，它通过计算损失函数的梯度来更新模型参数，从而实现参数优化。
梯度下降算法是一
五、深度学习应用
深度学习应用涵盖了多个领域，其中最常见的应用有图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译、推荐系统、视觉检测等。
图像识别是指将图片分辨为给定的类别，比如猫、狗等，是深度学习最常见的应用之一。
语音识别是指识别语音中的内容，比如将语音转换。
深度学习
1、深度学习：“深度学习是基于原有知识能力之上的、以学习者主动参与为前提、重视知识结构的建立和认知策略的元认知过程，以知识迁移和认知策略迁移解决实际问题为最终目标”。
由此可见，深度学习意味着理解与批判、联系与构建、迁移与应用、学习的积极与主动，它通过对学习机制的探索，创造了新的学习方式，最大限度地提高学生的学习效能。
学生学习方式的变革是新一轮基础教育课程改革的显著特征。
过去，我们多侧重从教师教的角度研究变革教的方式；现在，新一轮课程改革则提出从学生的角度研究变革学的方式。
二、深度学习的特征深度学习与浅层学习在学习目标、知识呈现方式、学习者的学习状态和学习结果的迁移等方面都有明显的差异。
其特点主要表现在四个方面。
第一，深度学习注重知识学习的批判理解。
深度学习是一种基于理解的学习，强调学习者批判性地学习新知识和思想，要求学习者对任何学习材料保持一种批判或怀疑的态度，批判性地看待新知识并深入思考，并把它们纳入原有的认知结构中，在各种观点之间建立多元联接，要求学习者在理解事物的基础上善于质疑辨析，在质疑辨析中加深对深层知识和复杂概念的理解。
[6]第二，深度学习强调学习内容的有机整合。
学习内容的整合包括内容本身的整合和学习过程的整合。
其中内容本身的整合是指多种知识和信息间的联接，包括多学科知识融合及新旧知识联系。
深度学习提倡将新概念与已知概念和原理联系起来，整合到原有的认知结构中，从而引起对新的知识信息的理解、长期保持及迁移应用。
学习过程的整合是指形成内容整合的认知策略和元认知策略，使其存储在长时记忆中，如利用图表、概念图等方式利于梳理新旧知识之间的联系。
而浅层学习将知识看成是孤立的、无联系的单元来接受和记忆，不能促进对知识的理解和长期保持。
第三，深度学习着意学习过程的建构反思。
建构反思是指学习者在知识整合的基础上通过新、旧经验的双向相互作用实现知识的同化和顺应，调整原有认知结构，并对建构产生的结果进行审视、分析、调整的过程。
一文看懂深度学习（白话解释8个优缺点4个典型算法）
一文看懂深度学习（白话解释8个优缺点4个典型算法）深度学习有很好的表现，引领了第三次人工智能的浪潮。
目前大部分表现优异的应用都用到了深度学习，大红大紫的AlphaGo 就使用到了深度学习。
本文将详细的给大家介绍深度学习的基本概念、优缺点和主流的几种算法。
深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系深度学习、机器学习、人工智能简单来说：1.深度学习是机器学习的一个分支(最重要的分支)2.机器学习是人工智能的一个分支目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习，正是因为深度学习的突出表现，引发了人工智能的第三次浪潮。
详情可以看《人工智能的发展史——3次 AI 浪潮》深度学习、神经网络深度学习的概念源于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。
不过在叫法上，很多深度学习算法中都会包含”神经网络”这个词，比如：卷积神经网络、循环神经网络。
所以，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。
大白话解释深度学习看了很多版本的解释，发现李开复在《人工智能》一书中讲的是最容易理解的，所以下面直接引用他的解释：我们以识别图片中的汉字为例。
假设深度学习要处理的信息是“水流”，而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。
网络的入口是若干管道开口，网络的出口也是若干管道开口。
这个水管网络有许多层，每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。
根据不同任务的需要，水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。
对复杂任务来说，调节阀的总数可以成千上万甚至更多。
水管网络中，每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来，组成一个从前到后，逐层完全连通的水流系统。
那么，计算机该如何使用这个庞大的水管网络来学习识字呢？比如，当计算机看到一张写有“田”字的图片，就简单将组成这张图片的所有数字（在计算机里，图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示的）全都变成信息的水流，从入口灌进水管网络。
“深度学习”的三重含义——“学习科学”视角解读
“深度学习”的三重含义——“学习科学”视角解读最近一两年冒出了很多名词——比如“大概念”、“大单元”、“深度学习”……其实，王珏老师并不太关注这些新概念因为只要在教学领域，无论多么新、多么高大上的概念要想落地、取得成功，都必然要落到“学习科学/学习理论”上。
因此，王珏老师提倡的是：•越是大肆宣扬的新概念/新理念，我们越需要沉下心来，把其背后的学习机制搞清楚。
就“深度学习”这个理念来说，各种表述多如牛毛，当然很多表述也很有道理，比如：•“深度学习”是在教师引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。
•深度学习有5个基本特征：活动与体验、联想与结构、本质与变式、迁移与创造、价值与评判美国卓越教育联盟对深度学习进行了如下界定：•以创新方式向学生传递丰富的核心学习内容，引导他们有效学习并能将其所学付诸应用，强调深度学习将标准化测试与掌握沟通、协作、自主学习等能力相连接深度学习与浅层学习的区别是深度学习：•“学习者以高级思维的发展和实际问题的解决为目标，以整合的知识为内容，积极主动地、批判地学习新的知识和思想，并将它们融入原有的认知结构中，且能将已有的知识迁移到新的情境中的一种学习休利特基金会对深度学习做了如下界定：•深度学习是学生胜任21世纪工作和公民生活必须具备的能力，这些能力可以让学生灵活地掌握和理解学科知识以及应用这些知识去解决课堂和未来工作中的问题，主要包括掌握核心学科知识、批判性思维和复杂问题解决、团队协作、有效沟通、学会学习、学习毅力六个维度的基本能力——说什么的都有，都很有道理，就是感觉很乱，头绪很多……本文王珏老师就带领大家追根溯源，梳理一下在理论研究领域对“深度学习”的研究成果大家不妨看看是否有助于理解“深度学习”的实质。
深度学习来自于四方面的理论研究，有三种“深度”：【一、深度学习方式】这是来自于瑞典的学者F. Marton（马飞龙）教授在1976年进行的一次实验（他提出的“变易教学法”非常出名，也非常有效）。
简述深度学习的概念
简述深度学习的概念深度学习（Deep Learning，DL）是指多层的人工神经网络和训练它的方法。
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
深度学习是从机器学习中的人工神经网络发展出来的新领域。
早期所谓的“深度”是指超过一层的神经网络。
但随着深度学习的快速发展，其内涵已经超出了传统的多层神经网络，甚至机器学习的范畴，逐渐朝着人工智能的方向快速发展。
深度学习的基本思想假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。
现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S （有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。
对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。
通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。
另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。
上述就是Deep Learning的基本思想。
深度学习和浅层学习浅层学习是机器学习的第一次浪潮。
20世纪80年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。
幼儿园：什么是深度学习？与浅层学习的区别是什么？应怎样支持？
什么是深度学习与浅层学习的区别是什么应怎样支持一、用自己的话，说一说您认为什么是深度学习？与浅层学习的区别是什么？（一）深度学习强调积极主动状态下和理解基础上的批判性思维。
通过批判性思考，让新知识建立在旧知识的基础之上，而且会融合多学科知识解决问题。
浅层次学习以被动接受、机械记忆为主，深度学习是积极主动的，建立在理解基础之上的，具有批判性思维参与的学习。
深度学习强调理解，强调批判性思维，强调要在进行思辨后再作出自己的判断。
而浅层次的学习则是机械记忆，被动接受，是别人说什么就认为是什么，不加辩证，缺乏深入思考与探究。
比如孩子们对搭建五月风表现出积极的态度，在老师提示和对照图片，包括孙老师说的到现场考察后他们发现，五月风不是他们搭建的圆筒型的，而是中间粗两头细。
她们并没有老师说了就认可了，而是通过图片观察、实地考察等确定了五月风中间粗的特征。
这反映了冯教授强调的深度学习的第一个特点：注重知识学习的批判性理解。
（二）深度学习体现了新旧知识间的联系和多学科融合，以及注重知识迁移和问题解决。
深度学习体现了在已有知识经验，也就是旧知识基础上的新知识、新经验的建构，以及对自己已有的各个学科知识的综合应用。
相反，浅层次学习中，孩子的学习内容往往脱离生活实际，以机械记忆为主，缺乏理解，和以往的知识经验不能建立关联，更不能用于解决实际问题。
比如五月风搭建：孩子会搭建直筒型的，这是已有经验。
现在要搭建中间粗的五月风，这面临的是新知识的考验。
孩子们在已有直筒型的基础上，想到每一层都往外一点，这就在新旧知识间建立了联系。
用手压住就不倒塌，可也不能一直用手压着，这是已有经验。
那可不可以用小积木代替手压住？探索后发现可以，这是在已有经验基础上对新知识的建构。
再后来，搭出一边突出一块的五月风，稳定性更加成为问题之后，孩子们想到了用两根长条积木压住。
用小积木压住是已有经验，用长条积木横压是新经验。
用长条积木横压的新经验是在用小块积木压住不会倒塌的旧知识基础上建构的。
深度学习入门教程(Ⅰ)
深度学习入门教程深度学习是近年来人工智能领域发展最快的技术之一，其应用场景涵盖了语音识别、图像识别、自然语言处理等多个领域。
对于初学者来说，深度学习可能显得有些晦涩难懂，但只要按部就班地学习，掌握了相关的基础知识和技能，深度学习也并不是难以掌握的技术。
接下来，本文将介绍深度学习的基本概念、常用工具和学习路径，帮助初学者快速入门深度学习。
一、深度学习的基本概念深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习技术，其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接方式，构建多层次的神经网络，从而实现对复杂数据的学习和识别。
在深度学习中，最常见的网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。
这些网络结构在不同的应用场景中具有不同的优势，初学者可以根据自己的兴趣和需求选择合适的网络结构进行学习。
二、常用的深度学习工具要想学好深度学习，选择一款合适的工具是至关重要的。
目前，深度学习领域最流行的工具包括TensorFlow、PyTorch和Keras等。
TensorFlow是由Google 开发的开源深度学习框架，具有良好的灵活性和扩展性，适合于构建大规模的深度学习模型。
PyTorch是由Facebook开发的另一款深度学习框架，其动态图计算方式和简洁的代码风格备受好评。
而Keras则是一个高层次的深度学习框架，可以方便地构建和训练各种类型的神经网络模型。
初学者可以根据自己的喜好和实际需求选择合适的工具进行学习和实践。
三、深度学习的学习路径在学习深度学习的过程中，有一些基本的知识和技能是必不可少的。
首先，需要对线性代数、概率统计和微积分等数学知识有一定的了解。
这些数学知识是深度学习的基础，能够帮助我们理解和应用深度学习模型。
其次，需要熟悉Python 编程语言及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
Python是深度学习领域最流行的编程语言之一，具有丰富的库和工具，对于初学者来说是一个理想的选择。
深度学习的内涵及意义
深度学习的内涵及意义北京师范大学教育学部的郭华副教授关于“深度学习的内涵和意义”多年来有着深度的研究和独特的见解。
一、深度学习的意义1.浅层学习浅层学习指的是机械记忆、死记硬背、鹦鹉学舌和心不在焉的学习。
2.心理学意义上的深层学习心理学意义上的深度学习指的是主动的理解、联系和结构的建立，基本原理的追求、相关证据的权衡、批判反思和应用——高阶思维的培养。
对象还是抽象、偶然的个体。
3.教育学意义上的深度学习教育学意义上的深度学习是建立在心理学基础上，以立德树人为根本目的，培养未来社会历史实践的主人。
对象是具体的，是社会的个体。
4.心理学和教育学中，深度学习内涵的不同：5.深度学习的定义所谓深度学习，就是指在教师引领下，学生围绕着具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。
在这个过程中，学生掌握学科的核心知识，理解学习的过程，把握学科的本质及思想方法，形成积极的内在学习动机、高级的社会性情感、积极的态度、正确的价值观；成为既具独立性、批判性、创造性又有合作精神、基础扎实的优秀学习者，成为未来社会历史实践的主人。
这个界定有两句话：第一句主要讲深度学习的性质，同时涵括了深度学习的内容与过程；第二句讲深度学习的任务与目的，分号之前是任务，分号之后是目的；这个定义说了五件事，即深度学习的性质、内容、过程、任务与目的。
6.深度学习的性质深度学习是在教师领导下有意义的学习。
教和学同时进行，并结合在一起，始终在统一的活动之中，才是真正的教学活动。
教师引导必不可少。
7.深度学习的内容有挑战性的单元学习是深度学习的内容。
要理解学习单元的“挑战性”与学习单元的整体设计。
学生在克服困难中成长，教学要引领学生的成长，因此要讨论学生的最近发展区。
学生跳一跳能够得着的水平，仍然是现有水平。
唯有在老师指导下才能学会的水平，才是未来水平。
这是有挑战性的，学生要在教师指导下自我学习、自我发展。
把内容的主动安排，变成学生的自主活动。
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对“深度学习”的深度理解
在当前的课程与教学改革中，已经把“深度学习”作为改进课堂教学，落地发展学生核心素养的主要载体，但在本人接触的一些一线教师和教育工作者中，对深度学习的理解仍存在一些误区，本文笔者结合学习《深度学习—走向核心素养》的思考，对深度学习与其它学习的区别作一辨析。
一、深度学习与机器学习
深度学习的概念来源人工神经网络的研究，2006年Hinton在研究机器学习，如何仿照人的大脑建立多层神经网络时，提出了深度学习的概念。
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必由路径，深度学习已经成为人工智能研究的重要方向。
通过深度学习的研究，人类要模拟人脑建立进行分析学习的神经网络，通过它来模仿人脑的机制，并用来解释数据，处理图像，声音和文本等。
我们这里所说的深度学习不是指人工智能的机器学习，是相对于以记忆、了解、理解层次的知识学习为目标的浅层学习而提出，深度学习着重在知识综合、应用、分析、解释、评价、创新层次的学习，培养学生高阶思维能力和实践创新能力。
深度学习是以核心知识为载体，培养学科思维、学科能力，形成核心素养。
二、深度学习与学习深度
深度学习通过大概念、大任务的单元教学设计，以真实的教学情境，解决真实的学科问题，从而形成核心素养。
其有三个特点：（1）知识水平不超过课标的要求；（2）强调学生的原有经验，遵循学生的认知发展规律；（3）教学设计关注全要素，让学生体验学习的全过程。
学习深度是指知识、能力学习或情感体验的纵深发展，根据学生个体情况，智优学生、普通学生和智障学生的学生深度应该不同，一般在高中阶段应以课标为准绳，不同学生个体达到的学业质量水平和核心素养水平会不同。
但笔者认为对于超常学生，应有超常教学，应不局限于课标的要求，可以突破学科的阶段性设限，提前学完基础学科，进入研究性学习和学术阶段，尽早进行学术研究阶段，为国家培养高素质拔尖人才。
三、深度学习与有效学习
有效学习追求的是单位时间内信息的输入会被学习者部分吸收或全部吸收，并不介意学习的方法是讲授式、接受式、发现式还是体验式，相对于当前某些无
效或低效学习而言，有学者提出有效学习的一些教学策略：如，“清晰地授课、多样化的教学、任务导向、让学生保持较高的成功率、利用学生的思想和力量、组织合理的知识结构、善用探询、捕捉信息积极反馈、提问艺术、发挥教师的影响力”等。
深度学习的目标培养高阶思维，指向核心素养的发展，应该建立在有效学习的基础上。
深度学习一定是有效的，而且是高效和长效的。
（1）深度学习以知识为载体，培养学科的思维和观念，发展学科的能力；（2）深度学习发现学科的本质，构建学科的知识结构与能力体系；（3）深度学习联系生产生活和社会，发现学科的价值，激发学生的情感态度，形成正确的价值观念。
四、深度学习与探究学习
探究学习是经历像科学家科学研究一样的学习方式：“发现问题、提出假设、寻找证据（理论探究或实验探究）、得出结论”。
相对于接受式学习，探究学习是新课程提倡的一种发现式学习方式，有利创新思维和实践能力的培养。
但这里要说明的，一是并不是所有的学习内容都适合探究式学习，如，规则性知识的学习；二是探究式学习往往消耗较多的时长，探究式学习有时会被教材过早呈现结论所干扰。
探究学习是一种深度学习，但深度学习的方式范围更广，一切能激发学生高阶思维的学习方式都是深度学习，如，发现式学习、问题解决学习、混合式学习、项目化学习等，深度学习在大任务、大单元中，通过“发现问题、解决问题”经历学习过程，深度学习都会获得“知识的生成、能力的提升、情感的体验”。
综合所述，笔者以为深度学习不仅是一种学习方式、学习策略，更应该是一种学习范式和教学理念。
在当前的课程与教学改革中，我们应该把深度学习教学理念转化为教学方式、教学行动，发挥教师和学生的双主体作用，将“知识本位”的学习转化为“思维本位”和“素养本位”的学习，使学科教学从“学科本位”走向“育人本位”，发挥立德树人的功能。