深度学习可以采用神经网络模型，也可以采用其它模型（比如深度信念网络是一种概率图模型）。 深度学习采用的模型主要是神经网络模型。
二.在移动端应用深度学习技术的难点 在移动端应用深度学习技术，要考虑各种机型和App指标的限制，因此难点较多。如何使深度学习技术稳定高效地运行在移动设备上是最大的考验。
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.
也就是说虽然AlphaStar已经过去了2年，但深度强化学习在这两年里并没有质的变化。所以，如果你考虑做大型的深度强化学习研究项目或者就用深度强化学习来创业，那么掌握并实现上图的技术就足够了。
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。
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。
飞桨服务化部署框架 Paddle Serving 经过多个版本的不断迭代升级，是市面上为数不多的能同时解决企业服务部署过程中三方面需求的深度学习服务部署框架： 1、极致性能 为了让用户能够实现在高并发、
其中，打响国产深度学习框架第一枪的就是百度飞桨PaddlePaddle。
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。
