Глубокое обучение - это ветвь машинного обучения, направленная на создание нейронных сетей для изучения сложных функций с использованием специальных архитектур нейронных сетей со многими уровнями (отсюда и термин "глубокий").

Архитектура глубокой нейронной сети позволяет изучать более сложные задачи, потому что в дополнение к этим нейронным сетям, имеющим больше уровней для выполнения преобразований, большее количество слоев и более сложные архитектуры нейронной сети позволяют возникать иерархическая организация функциональности.

Глубокое обучение было внедрено в исследования машинного обучения с целью приблизить машинное обучение к искусственному интеллекту. Существенное влияние глубокого обучения заключается в изучении функций, уменьшая большую часть усилий, затрачиваемых на ручную разработку функций в нейронных сетях без глубокого обучения.

Ресурсы

Статьи

• Глубокое обучение в нейронных сетях: обзор

Книги

• Нейронные сети и Deep Learning By http://michaelnielsen.org/ - это бесплатная книга с попутным Python исходный код на Github

• Глубокое обучение

• Глубокое обучение стало проще с R: мягкое введение в науку о данных

• Глубокое обучение: методы и приложения

• Автономная робототехника и глубокое обучение

• Глубокое обучение с помощью Python

• Вероятностное глубокое обучение с Python

Видео

• Демистификация нейронных сетей - в комплекте с блокнотами Jupyter

Сайты обмена стеком

Другие сайты Stack Exchange с тегом Deep Learning:

• Перекрестная проверка
• Data Science