理解深度学习:深度学习在医疗、图像识别、自然语言处理等多个领域的崛起_深度学习通过复杂的神经网络结构处理海量数据,提升了图像识别和自然语言处理

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2017年是个非常重要的年份。这一年计算机领域蓬勃发展，有了AI、GAN、VR等新技术的突飞猛进。再加上移动互联网的火爆，在电子商务、电子政务、金融保险、政务信息、安防等各行各业都引起了极大的关注。其中，深度学习（deep learning）在各行各业的应用越来越广泛。本文将从深度学习的角度出发，对其进行全面的剖析，并讨论其在实际应用中的意义及局限性。
2017年的下半年中，随着深度学习在医疗、图像识别、自然语言处理等多个领域的崛起，深度学习在解决实际问题方面发挥着越来越大的作用。因此，对于深度学习来说，解决的问题也日渐变多，其模型结构、优化策略、训练数据量等因素也不断变化。为了更好地理解深度学习，需要先对相关概念和理论有个基本的了解。

2.基本概念术语说明

深度学习（deep learning）

深度学习是指机器学习方法的一种，它利用多层次人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），通过不断重复叠加组合简单的神经元构成的复杂模型学习数据的特征表示形式。深度学习具有的特点是：

1. 模型可以自动提取数据中的复杂模式。
2. 可以充分利用训练数据集的样本之间的关联性，并有效地对未知数据进行预测。
3. 可以高效处理大规模的数据。

多任务学习（multi-task learning）

多任务学习（multitask learning）是指同时训练多个