由于神经网络模型一般比较复杂，从输入到输出的信息传递路径一般比较长，所以复杂神经网络的学习可以看成是一种深度的机器学习，即深度学习。 神经网络和深度学习并不等价。
TensorFlow提供了灵活且强大的工具集，可以用来开发复杂的图像识别模型，如卷积神经网络（CNN）。
一.在移动端应用深度学习技术的业界案例 在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
直接促成这些惊人发展的技术被称为“深度学习”。深度学习指的是一种被称为人工神经网络的数学模型。深度学习是机器学习的一个子领域，而机器学习是计算机科学下一个基于复杂模型与数据拟合的的分支。
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.
这在心理学中可以得到解释，唐教授介绍了一系列文章，进一步解释了如何用抽象的数学网络来表示。 机器学习应用在网络表示领域，与传统方法一道产生了一系列算法。
2.3 Agent 智能体网络结构 对于较大型的项目，智能体网络结构基本上都可以参考AlphaStar及OpenAI Five的网络结构。
九、结语 系列一到系列三的内容到今天全部完成，希望能对大家的工作和学习有所帮助，感谢大家的持续关注和鼓励。生命不息，优化不止，做技术我们是认真的。
在特征提取上，引入深度学习方法，一是在梅尔滤波器组上构造频域滤波器组的神经网络。
