深度学习模型本质上也是一个运算过程。具有输入和输出。 以房价预测为例： 特征值x：面积、楼层、户型… 标签y：价格 一个深度学习系统就是一个深度的学习网络。
《移动深度学习》 移动深度学习需要克服模型压缩、编译裁剪、代码精简、多平台支持、汇编优化等诸多挑战，本书正是基于作者在此过程中的实战经验。
经国家发改委批复，深度学习技术及应用国家工程研究中心（以下简称“工程研究中心”）纳入新序列管理。
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.
下图展示了深度强化学习这8年来的里程碑成果，非常激动人心： 在这篇文章中，我们想探讨三个方面的内容： （1）深度强化学习当前的核心技术（2）深度强化学习需要解决的问题（3）深度强化学习未来可能的发展方向
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。
PP-YOLO详解（1）-- backbone 大家好，本次教程将带领大家开启PP-YOLO学习。
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。
