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。
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。
首先介绍基础的数学原理和深度学习模型，然后深入移动计算设备的体系结构，以及如何在这种体系结构上进行高效的深度学习计算。
自动编码器 作为某种类型的前馈神经网络，自动编码器（Autoencoder）是一种深度学习算法，其中输入和输出都是相同的。
五、服务支持 – 唯一提供系统化深度学习技术服务的平台 飞桨已经实现了API的稳定和向后兼容，为用户提供从入门教程到安装编译文档、使用手册、模型文档、API接口及索引文档在内的完善的中英双语使用文档。
阅读对象： （1）想入门深度强化学习的同学（2）有一定深度强化学习基础，想做大型研究的同学（3）工业界考虑用深度强化学习落地的创业者 写这篇文章的目的：尽可能在中文社区推广和普及深度强化学习，减少学习门槛
它表明随着深度学习等技术的发展，我们可以构建出更加强大、灵活和逼真的语言模型。这激发了国内智能人工领域开发者在技术创新上的努力，推动他们突破技术限制，开发出更加先进的智能系统。
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。
智能体可以与环境交互完成强化学习，并通过探索性的试错或深思熟虑的规划来最大化这种奖励。 强化学习的常见示例是国际象棋。
