一是關(guān)注真實(shí)課堂條件下深度學(xué)習(xí)與學(xué)生素養(yǎng)發(fā)展的實(shí)證研究;二是從個(gè)別具體操作策略的探討轉(zhuǎn)向?yàn)橐话慊僮髂Ｊ降慕?gòu);三是從單純關(guān)注深度學(xué)習(xí)的技術(shù)性支持轉(zhuǎn)向?yàn)榍榫承缘沫h(huán)境支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)。深度學(xué)習(xí)研究又呈現(xiàn)出兩個(gè)較為明顯的特點(diǎn)。
深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的底層特征進(jìn)行學(xué)習(xí)從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數(shù)據(jù)的分布式規(guī)律，進(jìn)而預(yù)測(cè)或分類數(shù)據(jù)。
根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2021-2025年中國(guó)深度學(xué)習(xí)發(fā)展及趨勢(shì)專項(xiàng)研究報(bào)告》顯示：
深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
深度學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表征的算法，它可以從無(wú)規(guī)律、抽象的觀測(cè)值即輸入值中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的隱藏特征，比如CNN算法通過(guò)輸入的圖片像素點(diǎn)RGB值可以學(xué)習(xí)到圖片的內(nèi)部特征，例如圖片中的實(shí)體、數(shù)字等。深度學(xué)習(xí)的好處是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工獲取特征的手段。
國(guó)外的深度學(xué)習(xí)研究在整體上呈現(xiàn)出三個(gè)基本趨勢(shì)：一是關(guān)注真實(shí)課堂條件下深度學(xué)習(xí)與學(xué)生素養(yǎng)發(fā)展的實(shí)證研究;二是從個(gè)別具體操作策略的探討轉(zhuǎn)向?yàn)橐话慊僮髂Ｊ降慕?gòu);三是從單純關(guān)注深度學(xué)習(xí)的技術(shù)性支持轉(zhuǎn)向?yàn)榍榫承缘沫h(huán)境支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)。深度學(xué)習(xí)研究又呈現(xiàn)出兩個(gè)較為明顯的特點(diǎn)。
深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)應(yīng)用現(xiàn)狀分析
深度學(xué)習(xí)除了在應(yīng)用領(lǐng)域的快速擴(kuò)張，一些基礎(chǔ)技術(shù)研究依然保持著很高的熱度。主要可以分成以下幾個(gè)方向：深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論研究;深度學(xué)習(xí)和其他方法的結(jié)合擴(kuò)展;深度學(xué)習(xí)一些優(yōu)勢(shì)的深耕和發(fā)揚(yáng)光大;深度學(xué)習(xí)現(xiàn)階段一些局限性的解決。當(dāng)然這幾個(gè)方面也是相互影響，相互交織的。
深度學(xué)習(xí)的理論性研究側(cè)重給出對(duì)深度學(xué)習(xí)有效性更好的解釋，對(duì)深度學(xué)習(xí)的泛化能力更好的證明，以及如何更快收斂更好地學(xué)習(xí)等。
在和其他方法結(jié)合方面，一方面最成功的當(dāng)屬深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，從靜態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)擴(kuò)展到動(dòng)態(tài)交互時(shí)序?qū)W習(xí)，這在AlphaGo 上已經(jīng)得到了驗(yàn)證。但是對(duì)于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是否就是最接近人工智能的解決方案還是存疑的。另一方面是在一些非游戲類的實(shí)際應(yīng)用中，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)揮好的效果往往需要針對(duì)性的設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)。除此之外，也有很多關(guān)于神經(jīng)和符號(hào)相結(jié)合的探索、數(shù)學(xué)模型和認(rèn)知心理學(xué)方法相結(jié)合的探索。
在深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)深耕方面，預(yù)訓(xùn)練模型與遷移學(xué)習(xí)比較有代表性。深度學(xué)習(xí)下的特征表示學(xué)習(xí)特性，可以構(gòu)造出可擴(kuò)展、可遷移的強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練模型。例如，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域最近出現(xiàn)的Bert 模型就是一個(gè)代表，通過(guò)大規(guī)模無(wú)標(biāo)注語(yǔ)料訓(xùn)練出的基礎(chǔ)表示模型，可以大大降低具體任務(wù)下對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴量并顯著提升效果。
隨著應(yīng)用的不斷拓展，全球深度學(xué)習(xí)軟件市場(chǎng)將從30 億美元增長(zhǎng)到2025 年的672 億美元。深度學(xué)習(xí)的市場(chǎng)機(jī)會(huì)跨越了廣泛的行業(yè)和地理區(qū)域，尤其是在具有海量數(shù)據(jù)需求和實(shí)體的特定領(lǐng)域市場(chǎng)，以及那些使用視覺(jué)和語(yǔ)言處理技術(shù)的機(jī)器感知應(yīng)用不斷增長(zhǎng)的市場(chǎng)，這種機(jī)會(huì)具有特別大的顛覆性。
報(bào)告資料詳實(shí)，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為深度學(xué)習(xí)企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中洞察先機(jī)，能準(zhǔn)確及時(shí)的針對(duì)自身環(huán)境調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略。
了解更多行業(yè)詳情，可以點(diǎn)擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2021-2025年中國(guó)深度學(xué)習(xí)發(fā)展及趨勢(shì)專項(xiàng)研究報(bào)告》。
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2021-2025年中國(guó)深度學(xué)習(xí)發(fā)展及趨勢(shì)專項(xiàng)研究報(bào)告
深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的底層特征進(jìn)行學(xué)習(xí)從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數(shù)據(jù)的分布式規(guī)律，進(jìn)C...
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