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（1）什麼是深度學習。
深度學習更強調對知識的深層加工、深度理解及長期保持，善於自主建構且能遷移應用並在真實情景中解決複雜問題。
在這個基礎上，我們給出深度學習的定義：
一種基於已有經驗的問題發現與探究，是在識記和理解的基礎上對知識的綜合應用與創造，是追求有一定思維深度和思維廣度的綜合性學習過程。
深度學習的三個表現：
1、對提出的問題有自己獨立的見解。（理解問題）。
2、解答問題時，能嘗試多種角度回答問題。（思考問題）。
3、能夠反問有建設性的問題。（領會本質）。
深度學習的基本特徵：批判理解、內容整合、問題解決、遷移運用、知識建構。
批判性思維：指通過一定的標準評價思維，進而改善思維，是合理的、反思性的思維，既是思維技能，也是思維傾向。
深度學習所強調的整合，還包括新舊知識和信息的整合，它提倡將新學內容與已知概念、原理聯繫起來，整合到原有的認知結構中，從而引起對新知識信息的理解、長期保持及遷移應用。
問題解決：在問題空間中進行搜索，以便使問題的初始狀態達到目標狀態的思維過程。
遷移運用：遷移學習是把一個領域（即源領域）的知識，遷移到另外一個領域（即目標領域），使得目標領域能夠取得更好的學習效果。通常，源領域數據量充足，而目標領域數據量較小，遷移學習需要將在數據量充足的情況下學習到的知識，遷移到數據量小的新環境中。
知識建構是指個體在某特定社會環境中互相協作、共同參與某種有目的的活動，最終形成某種觀念、理論或假設等智慧產品。
深度學習與高質量的學習結果有密切聯繫。
（2）怎麼學習深度學習。
1、保持獨立思考，自我思考。「動則三思，慮而後行」。一個人要高效率、高質量地做好各種工作，就必須善於自我思考。多於問題有明確的思路，從多個角度進行考慮，選出一個最優的解決方法。把思想認識從那些傳統觀念中解放出來，敢於打破傳統的思維定勢。
2、善於自我比較。不斷地和過去的自我相比較，在比較中識別長短，鑑別優劣，開拓創新。做好「縱比」，即把自己的現在同過去比，是否有值得改進的地方，有則改之無則加勉。做到「橫比」，把自己放在更廣泛的範圍內進行比較，通過比較學習和借鑑別人的經驗，以人為鏡，可以明得失。
3、自我積累。不積跬步，無以至千里；不積小流，無以成江海。平時生活中不斷閱讀，不斷實踐，增加理論知識與實踐經驗。只有閱歷增加，才能有更多更好的思考角度，更加完善的思維方式。
4、自我總結。吃一塹、長一智。總結是對問題解決的綜合、分析、歸納、概括、提煉的過程。每一次總結都是對過去的歸納與升華，極大地提升效率，減少甚至避免下一次失誤。
深度學習更強調對知識的深層加工、深度理解及長期保持，善於自主建構且能遷移應用並在真實情景中解決複雜問題。
在這個基礎上，我們給出深度學習的定義：
一種基於已有經驗的問題發現與探究，是在識記和理解的基礎上對知識的綜合應用與創造，是追求有一定思維深度和思維廣度的綜合性學習過程。
深度學習的三個表現：
1、對提出的問題有自己獨立的見解。（理解問題）。
2、解答問題時，能嘗試多種角度回答問題。（思考問題）。
3、能夠反問有建設性的問題。（領會本質）。
深度學習的基本特徵：批判理解、內容整合、問題解決、遷移運用、知識建構。
批判性思維：指通過一定的標準評價思維，進而改善思維，是合理的、反思性的思維，既是思維技能，也是思維傾向。
深度學習所強調的整合，還包括新舊知識和信息的整合，它提倡將新學內容與已知概念、原理聯繫起來，整合到原有的認知結構中，從而引起對新知識信息的理解、長期保持及遷移應用。
問題解決：在問題空間中進行搜索，以便使問題的初始狀態達到目標狀態的思維過程。
遷移運用：遷移學習是把一個領域（即源領域）的知識，遷移到另外一個領域（即目標領域），使得目標領域能夠取得更好的學習效果。通常，源領域數據量充足，而目標領域數據量較小，遷移學習需要將在數據量充足的情況下學習到的知識，遷移到數據量小的新環境中。
知識建構是指個體在某特定社會環境中互相協作、共同參與某種有目的的活動，最終形成某種觀念、理論或假設等智慧產品。
深度學習與高質量的學習結果有密切聯繫。
（2）怎麼學習深度學習。
1、保持獨立思考，自我思考。「動則三思，慮而後行」。一個人要高效率、高質量地做好各種工作，就必須善於自我思考。多於問題有明確的思路，從多個角度進行考慮，選出一個最優的解決方法。把思想認識從那些傳統觀念中解放出來，敢於打破傳統的思維定勢。
2、善於自我比較。不斷地和過去的自我相比較，在比較中識別長短，鑑別優劣，開拓創新。做好「縱比」，即把自己的現在同過去比，是否有值得改進的地方，有則改之無則加勉。做到「橫比」，把自己放在更廣泛的範圍內進行比較，通過比較學習和借鑑別人的經驗，以人為鏡，可以明得失。
3、自我積累。不積跬步，無以至千里；不積小流，無以成江海。平時生活中不斷閱讀，不斷實踐，增加理論知識與實踐經驗。只有閱歷增加，才能有更多更好的思考角度，更加完善的思維方式。
4、自我總結。吃一塹、長一智。總結是對問題解決的綜合、分析、歸納、概括、提煉的過程。每一次總結都是對過去的歸納與升華，極大地提升效率，減少甚至避免下一次失誤。
深度學習的概念源於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徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。
深度學習的概念由hinton等人於2006年提出。基於深信度網(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，隨後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，它利用空間相對關係減少參數數目以提高訓練性能。
深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分.不同的學習框架下建立的學習模型很是不同.例如，卷積神經網絡(convolutional neural networks，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(deep belief nets，簡稱dbns)就是一種無監督學習下的機器學習模型。
把學習結構看作一個網絡，則深度學習的核心思路如下:
①無監督學習用於每一層網絡的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用監督學習去調整所有層。
深度學習在大數據集上的表現比其他機器學習(ml)方法都要好(稍後將討論例外情況)。這些又如何轉化為現實生活中的情形呢?深度學習更適合無標記數據，因而它並不局限於以實體識別為主的自然語言處理(nlp)領域。
深度學習的概念由hinton等人於2006年提出。基於深信度網(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，隨後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，它利用空間相對關係減少參數數目以提高訓練性能。
深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分.不同的學習框架下建立的學習模型很是不同.例如，卷積神經網絡(convolutional neural networks，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(deep belief nets，簡稱dbns)就是一種無監督學習下的機器學習模型。
把學習結構看作一個網絡，則深度學習的核心思路如下:
①無監督學習用於每一層網絡的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用監督學習去調整所有層。
深度學習在大數據集上的表現比其他機器學習(ml)方法都要好(稍後將討論例外情況)。這些又如何轉化為現實生活中的情形呢?深度學習更適合無標記數據，因而它並不局限於以實體識別為主的自然語言處理(nlp)領域。
什麼是深度學習？
深度學習：在批判性思維下去學習，通過整理、反思、總結等步驟去尋找解決問題的方式，並在這個過程中得到持續的學習。
舉個栗子，來理解一下這個概念。比如現在有小明、小紅、小李三位同學，他們在學習中是不一樣的。具體表現如下：
小明同學 屬於被動學習，要在老師和家長嚴格要求下，才能去寫作業，背誦知識點。對書本上的知識點，大部分是通過筆記和背書來達到記憶的目的，沒有去完全理解，自我學習反饋機制沒有形成閉環。
小紅同學 屬於半主動學習，能夠提前預習知識點，也能夠根據課後作業發現自己錯誤的知識點，然後再去找同等類型題，加強自己對知識點的理解。能夠形成閉環，但是閉環過小。
小李同學 屬於主動學習，能夠根據自己學習的知識點，對知識進行歸納、總結、輸出。相當於能夠把知識點串聯起來，通過自主研究，把內容研究的更深刻。同時在學習中形成自己的觀點，能夠把這類問題總結出來，並且能夠用自己的話講解清楚。
那麼，這三位同學裡，小李同學就屬於在學習中深度學習，不流於表面。能夠通過不斷的總結，歸納，整理，試驗，自我反饋，並且最後能夠輸出自己的觀點。
怎麼學習深度學習？
如何鍛鍊自己深度學習的能力？我認為需要做到以下四點：
高效的溝通能力 深度學習並不代表你閉門造車，可以通過合作的方式，找到問題的答案。那麼高效的溝通能力需要你能夠耐心的聆聽別人的觀點，同樣也能夠高效的表達出自己的觀點。那麼這樣的溝通，能夠讓你們接觸到更多的思路。同樣也為你的深度學習，提供了思路來源。
自主能力 所有的深度學習，代表你自己要有足夠的自我管控能力。比如上網課的時候，如果拿起手機去刷朋友圈，這節課你就沒辦法去做到有效學習，更何況深度學習那。另外深度學習，要求你能夠自主去學習，通過自己主動總結歸納去學習，甚至能夠輸出優質內容，才叫深度學習。
求知思維能力 能夠在學習中獲得歸屬感和成就感，從而驅動你去不斷的學習。比如你通過學習，能夠持續在自己感興趣領域拿獎。這樣就能讓你的內驅力更強勁，從而讓你的求知慾望更加強烈。
內容掌控能力 深度學習代表你能夠熟練的應用自己學習的內容。這裡不僅要求對自己學習的內容很熟悉，還要能夠去應用，避免出現紙上談兵的情況。也就是一定要通過實踐，把自己學習的內容應用在實際上。
寫在最後
深度學習概念很高大上，其實就是代表你學習不能流於其表，要學到本質。另外如何深度學習那，可以通過老師提供的4種方式去鍛鍊一下，當然還有很多方法去鍛鍊，比如通過番茄法時間管理，讓自己進入深度學習的狀態。
深度學習：在批判性思維下去學習，通過整理、反思、總結等步驟去尋找解決問題的方式，並在這個過程中得到持續的學習。
舉個栗子，來理解一下這個概念。比如現在有小明、小紅、小李三位同學，他們在學習中是不一樣的。具體表現如下：
小明同學 屬於被動學習，要在老師和家長嚴格要求下，才能去寫作業，背誦知識點。對書本上的知識點，大部分是通過筆記和背書來達到記憶的目的，沒有去完全理解，自我學習反饋機制沒有形成閉環。
小紅同學 屬於半主動學習，能夠提前預習知識點，也能夠根據課後作業發現自己錯誤的知識點，然後再去找同等類型題，加強自己對知識點的理解。能夠形成閉環，但是閉環過小。
小李同學 屬於主動學習，能夠根據自己學習的知識點，對知識進行歸納、總結、輸出。相當於能夠把知識點串聯起來，通過自主研究，把內容研究的更深刻。同時在學習中形成自己的觀點，能夠把這類問題總結出來，並且能夠用自己的話講解清楚。
那麼，這三位同學裡，小李同學就屬於在學習中深度學習，不流於表面。能夠通過不斷的總結，歸納，整理，試驗，自我反饋，並且最後能夠輸出自己的觀點。
怎麼學習深度學習？
如何鍛鍊自己深度學習的能力？我認為需要做到以下四點：
高效的溝通能力 深度學習並不代表你閉門造車，可以通過合作的方式，找到問題的答案。那麼高效的溝通能力需要你能夠耐心的聆聽別人的觀點，同樣也能夠高效的表達出自己的觀點。那麼這樣的溝通，能夠讓你們接觸到更多的思路。同樣也為你的深度學習，提供了思路來源。
自主能力 所有的深度學習，代表你自己要有足夠的自我管控能力。比如上網課的時候，如果拿起手機去刷朋友圈，這節課你就沒辦法去做到有效學習，更何況深度學習那。另外深度學習，要求你能夠自主去學習，通過自己主動總結歸納去學習，甚至能夠輸出優質內容，才叫深度學習。
求知思維能力 能夠在學習中獲得歸屬感和成就感，從而驅動你去不斷的學習。比如你通過學習，能夠持續在自己感興趣領域拿獎。這樣就能讓你的內驅力更強勁，從而讓你的求知慾望更加強烈。
內容掌控能力 深度學習代表你能夠熟練的應用自己學習的內容。這裡不僅要求對自己學習的內容很熟悉，還要能夠去應用，避免出現紙上談兵的情況。也就是一定要通過實踐，把自己學習的內容應用在實際上。
寫在最後
深度學習概念很高大上，其實就是代表你學習不能流於其表，要學到本質。另外如何深度學習那，可以通過老師提供的4種方式去鍛鍊一下，當然還有很多方法去鍛鍊，比如通過番茄法時間管理，讓自己進入深度學習的狀態。