深度学习研究报告

深度学习不仅要研究教育的规律，还要研究学生成长的规律，因为教育即人学。如果认真研究新课程标准，就会发现许多学科都是在研究人与各界的关系，引导学生正确处理人与自然环境的关系，正确处理人与社会的关系，正确处理人与人的关系，正确处理自己与自己的关系。只有研究透每个学科的教育本质。

深度学习要用VB来实现。目前主流的编程软件VisualBasic的版本是VisualBasic 6.0专业版。我们所使用的操作系统是Windows10。先把VisualBasic 6.0的安装光盘放入电脑的光盘驱动器中，通常电脑能够自动运行光盘上的安装程序。在安装VisualBasic之前，最好先详细地阅读一下光盘上的Readme.txt文件，了解安装VisualBasic 6.0需要的一些基本知识，然后单击光盘上的Setup.exe文件，并按照安装程序的提示进行操作。首先，安装程序会显示一个启动画面。如果使用的是不同的安装盘，也许Readme文件的格式可能有所不同，但是不影响应用程序的安装。在上面的对话框中可以直接单击对话框上的【下一步】按钮，进入下面的操作。这时会进入一个显示微软的最终用户许可协议书的窗口，里面的内容规定了最终用户的一些必要的义务。在这里只能选择同意，因为如果选择不同意，安装程序就退出了。在下面的窗口中，将要求用户输入用户名和所属的公司名称，并输入产品的ID号。这个ID号应该包含在购买的光盘中。输入相应的信息之后，单击【下一步】按钮。如果输入的ID号正确，那么将进入VisualBasic 6.0安装程序的下一个窗口，在这里有两个选项，对话框中对这两个选项进行了必要的解释。在这里选择第一个选项，也是安装程序的默认选项。单击【下一步】按钮，进入安装程序的下一个对话框。在这个对话框中，安装程序要求选择VisualBasic 6.0应用程序的公共文件的安装路径。在这里可以根据自己的需要把应用程序安装到希望的路径中。在完成了路径的选择之后，单击【下一步】按钮，进入安装程序的下一步操作。ß这时完成了安装程序的初始配置，现在进入了真正和VisualBasic 6.0相关的安装程序，在经过一段初始化操作之后，安装程序将显示选择安装类型的对话框。在这个对话框中，要进行两个操作，一个是选择VisualBasic 6.0系统的安装路径，第二个是选择程序的安装类型。这里同样可以任意指定程序的安装位置，比如指定到“E:/VB”。在选择安装类型的时候，有两个选择：典型安装，是安装程序根据最常用的选项安装，第二项是允许根据需要来配置安装选项。单击【自定义安装】按钮，会显示设置安装选项的对话框。在左边的列表框中选中或者清除复选框，就表示要或者不要安装相应的组件。单击对话框右边的【更改选项】按钮，可以进行更为细致的设置。选择好了需要的选项之后，单击【继续】按钮，可以开始复制VisualBasic 6.0的文件，当程序复制完所有的文件，并进行相应的系统配置之后，就会要求重新启动Windows，按照要求重新启动系统之后，VisualBasic 6.0的安装工作就基本完成了。在重新启动电脑之后，系统会询问是否安装MSDN，这是VisualBasic 6.0的帮助系统，可以根据自己的需要安装这个系统。希望我能帮助你解疑释惑。

矿压岩层控制“实用矿压岩层控制理论”的开创者和奠基人创造性地建立了以岩层运动为核心的理论体系，包括岩层运动预测与控制、矿山压力控制、控制效果设计与决策。我们建立并完善了以岩层移动为中心的实用矿井。深层学习作为机器学习算法中的一项新技术是通过建立一个模拟人脑的分析和学习的神经网络来实现的。深层学习的本质是观察数据的层次特征表示，它进一步将低级特征抽象为高级特征表示，所有这些特征都是通过神经网络实现的。深层学习主要是基于神经网络技术，神经网络最基本的单元是神经元。而且神经网络的研究更早地开始了。早期感知器模型是最早的神经网络模型，也称单层神经网络。然而，感知器只能做最简单的线性分类任务，甚至不能解决简单或不寻常的问题但是，当一个网络加入到计算层时，它不仅可以解决国外或国外的问题，而且具有很好的非线性分类效果。1986年rumelhar和Hinton提出的反向传播算法解决两级神经网络的复杂计算问题，这导致行业使用的神经网络的研究热潮的两级。长期以来，语音识别系统大多采用高斯混合模型来描述每个建模单元的概率模型该模型简单、方便，适合大规模数据培训。该模型具有较好的切分训练算法，保证了模型的良好训练。长期以来在语音识别应用领域占据主导地位。

列举几个广泛应用深度学习的领域。也是目前最值得追踪的前沿研究领域。一、语音识别深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。二、自然语言处理深度学习由于其非线性的复杂结构，将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元，例如词、短语、句子和文章，让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言，进而使得人类和计算机进行沟通。此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合，获得更大语言单元的表示。三、文字识别众所周知，深度学习可以用来识别照片中的文字。一旦识别了，文字就会被转成文本，并且被翻译，然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。四、自动机器翻译我们都知道，谷歌支持100种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。在过去的几年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。五、自动驾驶汽车谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法，而是编写程序系统，使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务，深度学习现在是最好的方法。如果你对深度学习感兴趣，想成为人工智能领域的高级人才，可以了解一下优就业深度学习精品课程。课程由中公教育与中科院自动化研究所专家联合推出，真实企业级项目实操，项目循序渐进，以实操贯穿理论，避免纸上谈兵，涵盖行业75%技术要点，落地领域广泛。

深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别

我们都知道，IT行业是一个快速发展的行业，在这个市场当中，最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。如果不学习，一直仰仗着曾经学习的知识技术，你是不可能走得下去的，只有不断学习，不断接收新的知识，才能让你不断的更新脑袋里的东西，让你不断进步。而且，对于今后很多未知的东西，我们曾经所知道的传统的方法是不能帮助我们从大数据中得出预测的结论。如果考虑到神经网络和大数据结合，我们才可能看清楚大数据真正的价值和意义。Andrew Ng就曾经说过“我们相信深度学习是让我们获得最接近于人工智能的捷径”。这就是我们要学习深度学习的一个最重要的原因。

矿压岩层控制“实用矿压岩层控制理论”的开创者和奠基人创造性地建立了以岩层运动为核心的理论体系，包括岩层运动预测与控制、矿山压力控制、控制效果设计与决策。我们建立并完善了以岩层移动为中心的实用矿井。深层学习作为机器学习算法中的一项新技术是通过建立一个模拟人脑的分析和学习的神经网络来实现的。深层学习的本质是观察数据的层次特征表示，它进一步将低级特征抽象为高级特征表示，所有这些特征都是通过神经网络实现的。深层学习主要是基于神经网络技术，神经网络最基本的单元是神经元。而且神经网络的研究更早地开始了。早期感知器模型是最早的神经网络模型，也称单层神经网络。然而，感知器只能做最简单的线性分类任务，甚至不能解决简单或不寻常的问题但是，当一个网络加入到计算层时，它不仅可以解决国外或国外的问题，而且具有很好的非线性分类效果。1986年rumelhar和Hinton提出的反向传播算法解决两级神经网络的复杂计算问题，这导致行业使用的神经网络的研究热潮的两级。长期以来，语音识别系统大多采用高斯混合模型来描述每个建模单元的概率模型该模型简单、方便，适合大规模数据培训。该模型具有较好的切分训练算法，保证了模型的良好训练。长期以来在语音识别应用领域占据主导地位。

为矿山压力与岩层控制，中国“实用矿山压力与岩层控制”理论的开拓者和奠基人，创造性地建立了“以岩层运动为中心”，包括岩层运动和矿山压力的预测预报、控制设计(决策)和控制效果判断为一体的理论体系，在建立和完善“以岩层运动为中心”的“实用矿山。

深度学习已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功。从2013、2014年开始，也在自然语言处理领域出现深度学习的应用浪潮，例如今年ACL上有人（应该是BBN公司？）利用深度学习极大地提升了统计机器翻译的性能，颇值得期待。关于深度学习的挑战与方向，其实可以关注深度学习重要学者们的相关综述文章和专著，例如Yoshua Bengio曾经写过的Learning Deep Architectures for AI （2009年）、Practical Recommendations for Gradient-Based Training of Deep Architectures（2012年）、Representation Learning: A Review and New Perspectives （2013年）。限于自己的研究方向和兴趣，我比较关注的一个方向如下，希望与大家交流。人们一般认为深度学习在语音识别和图像处理方面能够取得长足进度，是因为这两个领域的相关特征信息都是相对低层次的，可以借助深度学习的强大学习能力学习其中的复杂信息；而到了自然语言处理领域，人们利用深度学习做过很多尝试，发现很难取得像语音识别和图像处理那么大的突破，原因在于自然语言的相关特征信息都是相对高层次的（如自然语言的基本单位——词汇——本身就有丰富的语义内涵，与图像中的“线条”、“纹理”等特征相比尤其如此），在深度学习之前就由语言专家编制了很多精致而复杂的知识库，如WordNet等，这些知识已经将相关处理性能推到了较高层次。因此，当深度学习进入自然语言时，如果还是像语音识别、图像处理那样从零知识开始做特征学习，相当于将丰富的语言知识弃之不用而另起炉灶，是不符合自然语言处理特点的。所以，深度学习的一个可能重要的发展方向是，如何在深度学习框架中高效地融合人们已经构建出来的丰富先验知识（包括语言知识、世界知识）。需要注意的是，与LDA（latent Dirichlet allocation）等之前流行的机器学习算法不同，深度学习不是某个具体算法，而是采用”深度“学习思想的一系列算法的统称，在机器学习领域中（如ICML、NIPS），貌似很少有论文会以deep learning命名，而是具体算法的名称，如autoencoder，等等。因此，建议首先阅读一些tutorial，了解深度学习中的主要算法和人物，然后再去了解具体算法。每个专业都有其研究价值吧