深度学习游戏编程 如何用扑克牌游戏促进小学生智力 – 游戏开发 – 前端

举例，看图一（10-6)✘（5+1)=24

深度学习在哪里可以学习？

很高兴回答您的问题，谢谢！

你或许有兴趣学习更多深度学习研究方面的知识，但却又从未有机会在实验室里工作。你或许刚刚结束了一门在线课程或者训练营，又或许你仅仅是好奇该领域内的最新进展。那么你该从哪儿开始呢？

1.阅读文献

找到文献里的关键部分非常重要。与对相关材料更有经验的人讨论文献内容可以帮助你见微知著，并找到那些你更该专注学习的部分。

此外，你还应该多考虑论文的结构和语境，而不是只理解其讨论的表面内容。

该领域内最重要的尚未解决的问题有哪些？

研究结论在什么时候有用？为什么有用？

研究有什么局限性？

有没有哪些洞见能被推广到其它领域？

为什么其中有些思想影响广泛而另一些则比较平庸？

有哪些内容是作者在论文里没有讨论到的？

至少在深度学习领域内，既有注重理论的论文，也有注重应用的论文。由于你大概是为了兴趣和工作而来的，就这一点讲，从应用型的开始读可能更为容易，因为这类文献的影响会更加具体。

不论你以前是否读过论文，回顾一下阅读论文的流程都能有点用处。首先要从绪论读起，而不是摘要。通常情况下，摘要可能会让你对论文里真正表述的内容见解偏颇。要确保你对整体图景有所理解，并且知道这篇论文是如何融入相关研究领域的。要辨别出研究背景的关键点，明确研究背后的问题，然后找出研究中所用的方案。

这样，你就可能想去读论文全文了，要密切注意研究的方法和结论。想办法让结论和摘要回过头来与你对论文的思考联系起来，然后去找一找其他人对论文的看法。这最后一步不是必选，因为你手上可能没法马上就拿到文献评论，但这一步可以帮你了解作者的同僚是否支持论文的结论。

2.筛选论文

以顶级学术会议为基准，收集多个研究领域的年度文献。比如，其中就有获得过AAAI“杰出论文奖”和ICML“优秀论文奖”的论文，二者分别是AI和机器学习领域的顶级会议。

寻找带注释文献的好去处——所谓注释就像是来自一个论文阅读俱乐部的各种不同见解。其包含来自所有科研领域的论文，也有一份按研究领域排序的旧文献清单。不光如此，他们还提供新闻，每周评论一篇新论文，评论形式从简单的解释到GIF图都有。

找一份以图形解释机器学习研究的在线刊物。该刊物是以更加透明化和图形化地进行研究交流为目的而创立的，其拥有可互动的小模块，代码段，还有嵌入论文内的动画。

3.结语

世上已发表的论文是你绝对读也读不完的，所以确保你读的论文让你有兴趣或者对工作有帮助便是一项挑战。如果你已经在相关领域工作，有了一些同事，那不妨向他们寻求推荐的文献。假如没有，那要是有机会参加座谈会和演讲的话，要去查一查发言人中有没有人可能具有与你的工作相关的洞见。

还有一种可能就是建立或者加入一个文献阅读小组——当你能在社区中就论文作讨论时，你的收获往往比论文本身更多。

人工智能机器学习深度学习的关系是什么？

深度学习是实现机器人学习的一种方式，机器学习是实现人工智能的一种方式。

这三者属于一个从属的关系。

下面详细解释一下：深度学习，机器学习，人工智能的各类概念。

1、深度学习：相当于一种处理信息的方式。

这上面的三个概念，在理解的时候，最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。

外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据，并且能够根据这个梳理完的数据，留存下载的信息，建立新的索引基础。

这就是深度学习的表面含义。

说通俗点就是：大家在教育孩子的时候，第一次告诉他，桌子上的是碗，头顶的是灯。最开始小朋友学会了，只知道这这两个东西。后来他开始类比，只要是发光的，他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。

这种举一反三是非常合适的，这其实就属于深度学习中的数据处理单元。

大部分人喜欢用这张图来说明，深度学习。

这么说吧，就这张图，可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友，根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。

这么解释一下或许更好一些：

1、当你有人第一次告诉你，桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色，可以盛饭，凹进去的。

2、你闭上眼，不去看那个碗。你在大脑中，怎么描述碗？

那就是一个反过来的过程：白色的，盛饭的，凹进去的就是碗。你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是“碗”。

3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿。都可以叫碗。

这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来，比偶说的要复杂的多。那毕竟是一门学问，不是一篇文章。

所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路。

机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和

这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给大家推荐一下。

有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结。

有的学生说：偶不做笔记，太浪费时间，偶喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。

有的学生说：偶就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧。

这就是人类的学习方式！

机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式。

如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换，采用最好的方式。

甚至可以实现联想！

人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象

这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。

什么叫没成？就是一点为人处事都不懂，甚至不能自理的那种人，就属于“非智能”的状态。

正常来说，只要机器学习合理，并且完善，最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。