目前，深度学习主要以神经网络模型为基础，研究如何设计模型结构，如何有效地学习模型的参数，如何优化模型性能以及在不同任务上的应用等。 生物神经网络的最小单元是神经元。而人工神经网络的最小单元是感知机。
工程师需要具备很高的将工程与算法结合的能力，才能综合运用多种技术解决问题。在移动端应用深度学习技术时，往往没有太多可以查阅和参考的资料，需要开发人员活学活用，因地制宜。
深度学习算法可以让机器能够像人脑那样进行工作和处理数据，并高度依赖于人工神经网络，并基于人脑的结构 - 功能而工作。以下是十大值得关注的深度学习算法，希望能对你有所参考。 1.
简单的总结就是： （1）使用ResNet对图像提取特征 （2）使用Transformer对unit信息提取特征。Transformer 没有顺序性的特点特别适合unit信息的提取。
这个报告讨论了将深度学习方法引入音频信号处理中的一些尝试和初步结果。 音频信号的深度学习处理方法 报告主要包括音频信号领域的研究方向介绍和将深度学习方法引入音频信号处理中的尝试和初步结果。
2.深度学习和机器学习的关系 深度学习是机器学习的最热门分支，这句话足以解释深度学习和机器学习的关系。
对于绝大部分用户，仅需一行命令即可完成深度学习模型的服务部署工作。此外 Paddle Serving 提供了两种语言（Python/C++）编写的服务框架，方便深度用户选择自己熟悉的编程语言二次开发。
随着AI产业化落地应用的蓬勃发展，深度学习框架的关注度越来越高。近几年，国内产学联合持续发力，形成了一股国产深度学习框架的开源风潮。
总结 以上就是《无人驾驶技术入门（十七）——深度学习进阶之无人车行为克隆》的全部内容。
