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。
权威数据调研机构IDC发布的2021上半年深度学习框架平台市场份额显示，百度跃居中国深度学习平台市场综合份额第一；目前飞桨已凝聚了各行各业的370万开发者,创建42.5万个AI模型,累计服务14万企事业单位
在移动端和嵌入式设备的App中使用深度学习技术，可以大大提升App给用户带来的体验。但是，只应用深度学习技术还不能实现所有想要的效果，往往还要结合计算机视觉相关的技术，才能解决从实验到上线的难题。
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.
相比于一般的分布式系统，深度强化学习系统比较专用，核心是Worker（CPU，用来采集数据），Learner （GPU，用来训练智能体）。
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。
本文提出了SquirRL，它使用深度强化学习去识别区块链激励机制下的攻击策略，使用较短步骤，方法在BitCoin协议上复现了其著名的理论结果。
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。
